arXiv · cs.AI· Jie Huang·· 16 天前AI 评分32
AlphaRLM：用强化学习对齐 LLM 以从金融文献中发现符号化因子
AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jie Huang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.14959v1
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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。其引入 Literature-Guided Operator Assembly（LEGO）提供语义先验，并通过可执行有效性奖励和分组收益分离奖励与市场反馈对齐。在 CSI 300、CSI 1000 和 S&P 500 上的实验显示，其年化超额收益超越强因子挖掘与 LLM 基线，8B 模型也取得强跨市场表现。
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