夜雨聆风
2026年大语言模型投研应用:构建全自动的因子挖掘AI智能体(附)
研究背景。随着各类大语言模型、AI 智能体的不断进化，学术界和产业界开始探索这些先进工具在量化投资领域的直接应用，而不仅仅是“代码编写”等辅助性功能。比如，近期论文“Cognitive Alpha Mining via LLM-Driven Code-Based Evolution” 提出了一种结合大语言模型与进化计算的因子挖掘框架，通过七级智能体多层次结构、多样化生成提示、多智能体质量检查器、适应度评估及思维进化等组件，实现了可解释、稳健且多样化的 Alpha 因子全自动挖掘。
本文探索。本研究参考上述论文，完整复现了整个框架，并针对中国 A 股市场进行了重要优化。具体而言，该框架是一个“生成–评估–进化”的迭代循环，全流程无需人工介入。从因子初始化生成，到评估与筛选，再到迭代进化，完全由智能体与大语言模型进行交互实现。如果大语言模型返回的因子构建代码出现错误，智能体亦能自动捕捉并反馈大语言模型进行修正，真正实现了“全自动化”。该框架主要包括以下核心流程
文章篇幅有限，仅为部分预览
回复暗号：大语言模型投研应用：构建全自动的因子挖掘AI智能体-260607-广发证券-22页
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