論文の概要: AlphaPROBE: Alpha Mining via Principled Retrieval and On-graph biased evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11917v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 13:14:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.826095
• Title: AlphaPROBE: Alpha Mining via Principled Retrieval and On-graph biased evolution
• Title（参考訳）: AlphaPROBE: 原則的検索とオングラフバイアスによるアルファマイニング
• Authors: Taian Guo, Haiyang Shen, Junyu Luo, Binqi Chen, Hongjun Ding, Jinsheng Huang, Luchen Liu, Yun Ma, Ming Zhang,
• Abstract要約: DAG(Directed Acyclic Graph)の戦略的ナビゲーションとしてアルファマイニングを再構成するフレームワークであるAlphaPROBEを紹介する。 要素をノードとして、進化リンクをエッジとしてモデル化することで、AlphaPROBEはファクタプールを動的に相互接続されたエコシステムとして扱う。 その結果,グローバルな進化的トポロジを活用することは,効率的かつ堅牢な自動アルファ発見に不可欠であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.490182876149062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracting signals through alpha factor mining is a fundamental challenge in quantitative finance. Existing automated methods primarily follow two paradigms: Decoupled Factor Generation, which treats factor discovery as isolated events, and Iterative Factor Evolution, which focuses on local parent-child refinements. However, both paradigms lack a global structural view, often treating factor pools as unstructured collections or fragmented chains, which leads to redundant search and limited diversity. To address these limitations, we introduce AlphaPROBE (Alpha Mining via Principled Retrieval and On-graph Biased Evolution), a framework that reframes alpha mining as the strategic navigation of a Directed Acyclic Graph (DAG). By modeling factors as nodes and evolutionary links as edges, AlphaPROBE treats the factor pool as a dynamic, interconnected ecosystem. The framework consists of two core components: a Bayesian Factor Retriever that identifies high-potential seeds by balancing exploitation and exploration through a posterior probability model, and a DAG-aware Factor Generator that leverages the full ancestral trace of factors to produce context-aware, nonredundant optimizations. Extensive experiments on three major Chinese stock market datasets against 8 competitive baselines demonstrate that AlphaPROBE significantly gains enhanced performance in predictive accuracy, return stability and training efficiency. Our results confirm that leveraging global evolutionary topology is essential for efficient and robust automated alpha discovery. We have open-sourced our implementation at https://github.com/gta0804/AlphaPROBE.
• Abstract（参考訳）: アルファ・ファクター・マイニングによる信号の抽出は、量的金融の基本的な課題である。 既存の自動手法は主に2つのパラダイムに従う: 因子発見を独立したイベントとして扱う分離因子生成と、局所的な親子改良に焦点を当てた反復因子進化である。 しかし、両方のパラダイムはグローバルな構造的視点を欠き、しばしば要素プールを非構造的コレクションや断片的連鎖として扱い、冗長な探索と限定的な多様性をもたらす。 これらの制限に対処するため、我々はAlphaPROBE (Alpha Mining via Principled Retrieval and On-graph Biased Evolution)を導入した。 要素をノードとして、進化リンクをエッジとしてモデル化することで、AlphaPROBEはファクタプールを動的に相互接続されたエコシステムとして扱う。 このフレームワークは、2つのコアコンポーネントで構成されている。ベイズ因子検索装置は、後続確率モデルによる利用と探索のバランスをとることで、高ポテンシャル種子を識別する。 競争力のある8つのベースラインに対する3つの中国株式市場データセットの大規模な実験により、AlphaPROBEは予測精度、リターン安定性、トレーニング効率が大幅に向上することが示された。 その結果,グローバルな進化的トポロジを活用することは,効率的かつ堅牢な自動アルファ発見に不可欠であることが確認された。 我々は実装をhttps://github.com/gta0804/AlphaPROBE.comでオープンソース化しました。

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