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OHLCV
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FactorEngine框架利用LLM引导的代码生成挖掘金融市场信号
研究人员开发了FactorEngine (FE)，一个用于在金融市场中发现预测信号的新框架。FE将因子视为可执行的、图灵完备的代码，将逻辑修订与参数优化分离，并采用LLM引导的搜索。它还通过多代理管道将非结构化金融报告整合到可执行的因子程序中，并使用经验知识库进行精炼。回测表明，FE在预测稳定性和投资组合影响方面显著优于基线方法。
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新基准审计视觉语言模型的烛台理解能力
研究人员开发了 Martingale Doppelgänger-Eval，这是一个旨在审计视觉语言模型（VLM）烛台理解能力的新基准。该框架旨在区分真正利用视觉图表证据的 VLM 和那些仅仅推断过去趋势的 VLM。该基准采用受控机制，如鞅空市场和注入 alpha 反事实，以隔离模型行为，揭示许多当前的 VLM 表现出对过去趋势而非局部证据的显著偏见。