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Jie Huang
Jie Huang
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AlphaRLM框架利用文献发现金融市场信号
研究人员开发了AlphaRLM，一个新颖的强化学习框架，旨在从文献中构建符号金融因子。该系统集成了文献引导算子组装（LEGO），以金融文献为基础生成可执行表达式来预测市场信号。在沪深300、中证1000和标普500指数上的实验表明，AlphaRLM在年化超额收益方面优于现有的因子挖掘和基于LLM的方法，其8B模型表现出显著的跨市场性能。
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新研究详细介绍了神经网络损失景观中的局部极小值
研究人员详细介绍了两层ReLU神经网络的损失景观，揭示了局部极小值可以通过汇总统计量进行精确表征。这项工作建立了这些极小值与单遍随机梯度下降（SGD）动力学之间的联系，表明极小值存在分层组织。研究表明，在过参数化的情况下，全局极小值变得更容易获得，从而减少了对错误解的收敛。