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English(EN) Trading Strategy Optimization via Textual Gradient

新框架TradeGrad利用LLM文本梯度优化交易策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了TradeGrad，一个旨在利用LLM（大语言模型）文本梯度优化交易策略的新框架。该方法通过整合累积的优化经验并强调跨周期稳健性（Cross-Period Robust Objective, CPRO），解决了现有方法的局限性。在中国A股和美国股市进行的实验表明，TradeGrad的业绩显著优于基准，在中国横截面策略中实现了27.99%的年化回报率。 AI

影响 这项研究可能通过利用LLM进行策略优化，从而催生更复杂、更稳健的自动化交易系统。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了一种新的交易策略优化框架和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Chaoqun Yang, Qian Wang, Fengbin Zhu, Xinyu Lin, Bingsheng He, Roger Zimmermann, Tat-Seng Chua ·

    通过文本梯度优化交易策略

    arXiv:2610.03128v1 Announce Type: new Abstract: Quantitative trading strategy design aims to discover trading programs from historical data that remain effective in future markets, which can be viewed as a black-box program optimization problem. LLM-based textual gradients offer …

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