論文の概要: Alpha-GPT: Human-AI Interactive Alpha Mining for Quantitative Investment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00016v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 16:40:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 16:50:20.538783
• Title: Alpha-GPT: Human-AI Interactive Alpha Mining for Quantitative Investment
• Title（参考訳）: Alpha-GPT: 定量的投資のための人間-AIインタラクティブアルファマイニング
• Authors: Saizhuo Wang, Hang Yuan, Leon Zhou, Lionel M. Ni, Heung-Yeung Shum, Jian Guo
• Abstract要約: 我々は,人間とAIの相互作用を導入し,新たなアルファマイニングパラダイムを提案する。 また,新たな対話型アルファマイニングシステムであるAlpha-GPTを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.424699345940725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most important tasks in quantitative investment research is mining new alphas (effective trading signals or factors). Traditional alpha mining methods, either hand-crafted factor synthesizing or algorithmic factor mining (e.g., search with genetic programming), have inherent limitations, especially in implementing the ideas of quants. In this work, we propose a new alpha mining paradigm by introducing human-AI interaction, and a novel prompt engineering algorithmic framework to implement this paradigm by leveraging the power of large language models. Moreover, we develop Alpha-GPT, a new interactive alpha mining system framework that provides a heuristic way to ``understand'' the ideas of quant researchers and outputs creative, insightful, and effective alphas. We demonstrate the effectiveness and advantage of Alpha-GPT via a number of alpha mining experiments.
• Abstract（参考訳）: 定量的投資研究における最も重要なタスクの1つは、新しいアルファ(効果的な取引シグナルや要因)の採掘である。 従来のアルファマイニング法、手作りの因子合成法またはアルゴリズムによる因子マイニング法(例えば、遺伝的プログラミングによる探索)は、特に量子の考え方の実装において固有の制限がある。 本稿では,人間-aiインタラクションの導入による新たなアルファマイニングパラダイムと,大規模言語モデルのパワーを活用することにより,このパラダイムを実現するための新しいプロンプトエンジニアリングアルゴリズムフレームワークを提案する。 さらに、量子研究者のアイデアを「理解」し、創造的で洞察力があり、効果的なアルファを出力する、新しいインタラクティブなアルファマイニングシステムであるAlpha-GPTを開発する。 我々は,多くのアルファマイニング実験を通じて,アルファ-GPTの有効性と利点を示す。

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