arXiv Artificial Intelligence· Jie Huang, Yuecheng Hong, Yao Chen, Hao Zhong, Linfeng Xiao, Xudong Liu, Hao Xia, Jianxuan Xin·· 18 小时前AI 评分27
AlphaRLM：让语言模型从文献出发发现符号化因子
AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery
AI 导读
AlphaRLM 是一个强化学习框架，训练 LLM 直接从金融文献构建可执行的符号化因子，无需输入因子表达式。其 LEGO 模块以文献思路和可执行算子为条件提供语义先验，并通过可执行有效性与分组收益分离奖励对齐市场反馈。在 CSI 300、CSI 1000 和 S&P 500 上，其年化超额收益优于强因子挖掘与 LLM 基线，8B 模型展现出较强的跨市场表现。
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