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Zihao Li
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用于量化研究的AI代理通过AQuA系统获得可靠性提升
来自普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学的研究人员开发了AQuA系统，旨在提高量化研究中AI代理的可靠性。AQuA将研究过程分为两个独立的系统：一个用于符号因子研究，另一个用于可训练模型。这种分离通过保持数据路径和评估规则的稳定，同时允许代理根据经过验证的发现调整其研究策略，从而确保实验结果的可复现性，避免数据泄露或过拟合造成的偏差。该系统表现强劲，其中第一部分在加密资产上实现了约0.190的Spearman IC，第二部分在美国股票期…
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新算法增强复杂网络图聚类
研究人员开发了新的算法 GeneralACL 和 HyperACL，以改进复杂图和超图上的局部聚类。这些算法扩展了经典的 Andersen-Chung-Lang (ACL) 方法，以处理加权、有向和自环图，以及具有边依赖顶点权重的超图。新方法在温和条件下被证明在电导率方面能找到二次最优聚类，并提供了实验验证。