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CosmosAlpha论文发布:图搜索LLM因子挖掘框架

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AI 综述

Zhan-He Wang 等发布论文 arXiv:2611.04555,提出基于图的 LLM 因子挖掘框架 CosmosAlpha,并将源代码开源。该框架把发现的因子表示为多关系图,编码生成谱系、表达式结构相似性和截面暴露相关性,通过 Graph Flow 机制利用邻近因子的关系证据评估因子,其 Pareto 引导选择联合考虑质量、繁殖力与多样性以建模多目标权衡。

AI 根据报道生成 · 11 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. arXiv · cs.AI
    CosmosAlpha:基于 Pareto 引导图搜索的 LLM 因子挖掘框架

    CosmosAlpha 是一个基于图的 LLM 因子挖掘框架,将发现的因子表示为多关系图,编码生成谱系、表达式结构相似性和截面暴露相关性,并通过 Graph Flow 机制利用邻近因子的关系证据评估因子。其 Pareto 引导选择联合考虑质量、繁殖力与多样性,建模多目标权衡。在 CSI 300 和 CSI 500 上,CosmosAlpha-Graph 在七项预测和组合指标中取得最佳平均排名,并在所有指标上优于对照的 CosmosAlpha-MCTS,源代码已开源。

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