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本研究圍繞AI因子研究中的“搜索能力”與“沉淀能力”展開：一方面將大語(yǔ)言模型的金融邏輯推理能力引入遺傳編程搜索，另一方面讓大語(yǔ)言模型在代碼空間中生成因子并自主沉淀工具函數(shù)，最終進(jìn)一步封裝為可復(fù)用的選股因子迭代Skill。傳統(tǒng)量?jī)r(jià)因子研究通常依賴研究員人工提出假設(shè)、編寫表達(dá)式并反復(fù)回測(cè)，研究效率和搜索廣度均受到限制；而單純依靠大語(yǔ)言模型直接生成因子，又面臨推理成本較高、批量探索能力不足、歷史反饋難以沉淀等問(wèn)題。本文嘗試從兩個(gè)維度解決上述矛盾：第一，在表達(dá)式空間中引入LLM增強(qiáng)遺傳編程，用大語(yǔ)言模型提供金融邏輯和子表達(dá)式基因，用遺傳算法完成高強(qiáng)度搜索；第二，在函數(shù)空間中讓LLM直接生成可運(yùn)行的Pandas/Numpy因子函數(shù)，并通過(guò)歷史反饋和工具函數(shù)庫(kù)持續(xù)迭代。兩條路線分別對(duì)應(yīng)“可控表達(dá)式搜索”和“開放函數(shù)式生成”，共同目標(biāo)并不是讓AI機(jī)械地產(chǎn)生更多公式，而是讓AI參與因子研究的完整鏈條：提出假設(shè)、生成信號(hào)、接受評(píng)測(cè)、吸收反饋，并將可復(fù)用經(jīng)驗(yàn)沉淀下來(lái)。
　　 LLM增強(qiáng)遺傳編程路線實(shí)現(xiàn)了大語(yǔ)言模型金融邏輯與遺傳算法搜索能力的結(jié)合，在表達(dá)式空間中生成了87個(gè)候選量?jī)r(jià)因子。傳統(tǒng)遺傳編程可以在大規(guī)模表達(dá)式空間中快速搜索，但容易生成缺乏金融解釋、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)較高的因子；LLM直接寫因子具備較強(qiáng)邏輯性，但難以低成本完成大規(guī)模批量探索。本文通過(guò)LLM提取子表達(dá)式基因、構(gòu)建表達(dá)式樹搜索空間、分島進(jìn)化、周期性LLM注入和低相關(guān)篩選等機(jī)制，將兩者優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)。實(shí)證結(jié)果顯示，87個(gè)候選表達(dá)式因子全區(qū)間|RankIC|均值約為6.98%，全區(qū)間|ICIR|均值約為0.79，測(cè)試集|RankIC|均值約為6.93%，表現(xiàn)較為穩(wěn)定。相關(guān)性層面，約81.6%的因子對(duì)內(nèi)部相關(guān)性低于0.70，約91.2%的因子對(duì)低于0.75；與20日反轉(zhuǎn)、20日波動(dòng)率和20日平均換手率等傳統(tǒng)量?jī)r(jià)因子相比，也保留了較明顯差異。
　　進(jìn)一步相對(duì)Alpha158MLP進(jìn)行雙殘差增量IC檢驗(yàn)，87個(gè)因子的平均增量IC約為2.53%，說(shuō)明其在常見量?jī)r(jià)綜合信息之外仍能提供邊際解釋力。LOWPOS_SHARPE_COV、CANDLE_SHADOW_P3和RETCHG_MINUS_GAP等代表因子表明，該路線能夠在保持表達(dá)式可復(fù)現(xiàn)性的同時(shí)，挖掘出具有較清晰金融邏輯的量?jī)r(jià)結(jié)構(gòu)。
　　函數(shù)式因子挖掘路線進(jìn)一步打開了因子表達(dá)空間，使AI能夠以完整Python函數(shù)形式刻畫更細(xì)顆粒度的交易行為機(jī)制。與固定表達(dá)式樹不同，函數(shù)式路線允許LLM分步驟描述金融假設(shè)：先拆分隔夜與日內(nèi)收益，再識(shí)別量能體制；先判斷近期高低點(diǎn)是否形成，再區(qū)分極值背后的成交質(zhì)量；先觀察隔夜跳空方向，再判斷盤中資金是否確認(rèn)?；谠撀肪€，本文最終得到80個(gè)函數(shù)式因子，RankIC均值約為4.90%，中位數(shù)約為4.98%；ICIR均值約為0.66，中位數(shù)約為0.68。因子內(nèi)部相關(guān)性均值約為0.32，中位數(shù)約為0.30，約85.5%的因子對(duì)相關(guān)性低于0.50，整體未坍縮為少數(shù)同質(zhì)化信號(hào)。與傳統(tǒng)低頻量?jī)r(jià)因子相比，80個(gè)函數(shù)式因子的相關(guān)性均值約為0.32，中位數(shù)約為0.28；相對(duì)Alpha158MLP的平均增量IC約為1.67%，說(shuō)明函數(shù)式因子并非傳統(tǒng)價(jià)量變量的簡(jiǎn)單重寫，而是在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之上加入路徑、狀態(tài)和條件判斷。報(bào)告中詳細(xì)展示了刻畫隔夜情緒被日內(nèi)資金修正的因子，刻畫極值形成過(guò)程中的放量追高與恐慌出清的因子，以及刻畫同一隔夜跳空在不同量能體制下的持續(xù)性差異的因子，體現(xiàn)了函數(shù)式路線對(duì)復(fù)雜交易行為的表達(dá)優(yōu)勢(shì)。
　　本文最后將因子挖掘流程進(jìn)一步封裝為【東吳金工】選股因子迭代Skill，使AI因子研究從單次結(jié)果生成走向可復(fù)盤、可繼承、可共享的研究能力沉淀。該Skill并不局限于本文使用的低頻量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，而是以用戶提供的數(shù)據(jù)、字段語(yǔ)義、預(yù)測(cè)目標(biāo)和評(píng)測(cè)口徑為核心輸入：只要數(shù)據(jù)能夠接入為DataFrame，并明確收益目標(biāo)與IC評(píng)測(cè)方式，Skill即可圍繞相應(yīng)數(shù)據(jù)生成可執(zhí)行、可評(píng)測(cè)、可迭代的選股因子，未來(lái)可擴(kuò)展至基本面、分析師預(yù)期、事件文本、高頻交易行為或多源融合數(shù)據(jù)。其工作流覆蓋工作區(qū)啟動(dòng)或斷點(diǎn)恢復(fù)、數(shù)據(jù)接入、評(píng)測(cè)目標(biāo)確認(rèn)、參考因子接入、候選因子生成、自動(dòng)執(zhí)行評(píng)測(cè)、歷史反饋記錄和工具函數(shù)沉淀。每輪迭代后，系統(tǒng)會(huì)輸出分年度和全區(qū)間IC/ICIR、IC走勢(shì)圖、因子歷史Excel摘要，并將有效邏輯、失敗經(jīng)驗(yàn)和可復(fù)用工具函數(shù)持續(xù)沉淀到研究工作區(qū)中。由此，AI不只是生成某個(gè)高IC因子，而是在逐步形成一個(gè)能夠記憶歷史、復(fù)用工具、吸收反饋并持續(xù)改進(jìn)的因子研究系統(tǒng)。這也是本文最重要的實(shí)踐意義：將“AI寫因子”推進(jìn)為“AI挖因子”，并進(jìn)一步沉淀為團(tuán)隊(duì)可共享的AI量化研究工作流。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：
　　1)模型失效風(fēng)險(xiǎn)。本研究基于歷史行情數(shù)據(jù)、因子回測(cè)結(jié)果和歷史樣本中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行分析，歷史表現(xiàn)不代表未來(lái)收益。當(dāng)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、投資者行為模式、行業(yè)風(fēng)格、流動(dòng)性環(huán)境或監(jiān)管政策發(fā)生顯著變化時(shí)，歷史有效的量?jī)r(jià)因子可能出現(xiàn)衰減甚至失效，導(dǎo)致因子組合表現(xiàn)不及預(yù)期。
　　2)過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。本文使用大語(yǔ)言模型、遺傳編程和函數(shù)式因子生成框架進(jìn)行因子挖掘，盡管在研究中關(guān)注了樣本外表現(xiàn)、因子相關(guān)