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English(EN) Lineage-Aware Search Control for LLM-Based Evolutionary Factor Mining

LineageEvo利用演化谱系控制增强基于LLM的金融因子挖掘

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了LineageEvo，一种用于控制大型语言模型（LLM）在金融因子挖掘中演化搜索的新颖方法。该方法利用谱系（追踪因子变体的演化历程）来改善搜索方向和多样性。LineageEvo结合了谱系条件LLM变异和谱系分层搜索分配，以指导LLM生成并平衡因子质量与谱系集中度。在沪深300和标普500数据上的评估表明，与现有方法相比，LineageEvo实现了更优越的预测性能和更广泛的因子库。 AI

影响 这项研究可能带来使用LLM更高效、更多样化地发现预测性金融因子的可能性。

排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一种新的基于LLM的演化因子挖掘方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xintong Liu, Chenkai Zhang, Yanzhao Ma, Peng Yang ·

    面向基于LLM的进化因子挖掘的面向 lineage 的搜索控制

    arXiv:2610.29663v1 Announce Type: cross Abstract: Formulaic alpha factor mining searches for symbolic expressions that transform market data into predictive signals. Recent LLM-based evolutionary factor mining methods use large language models as semantic variation operators. Und…

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