普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学联合发布AQuA：量化金融自主因子发现与模型开发的两部分代理框架

普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学的研究团队提出了一种名为AQuA的两部分代理框架，旨在解决量化研究中由于方法论错误导致的有效但不可重复的结果问题。该系统由两个独立的语言模型驱动的研究体系组成：一个专注于加密货币领域的符号性alpha因子发现，另一个则在美股领域开发时间序列模型。通过固定分割、特征和标签定义以及评估器的方式，AQuA确保了研究过程的透明性和可审计性，避免了由于代理自我实验而导致的数据过拟合问题。在一个五分钟加密货币数据集上，经过20个研究周期后，验证Spearman IC值上升至约0.190，优于其他基准模型的表现。在美股领域，该系统使用2010年至2019年的训练数据，并将2020年作为隔离期，测试则基于2021年至2025年的未接触过的数据。