金工專題報告：深度學(xué)習(xí)系列之三，AI因子挖掘的雙路徑實踐與Skill沉淀——從表達式搜索到Agent化研究流程.pdf
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- 時間：2026/06/17
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本報告為東吳證券金工團隊發(fā)布的深度學(xué)習(xí)系列專題報告之三，聚焦于量化投資領(lǐng)域的前沿技術(shù)應(yīng)用。報告深入探討了AI因子挖掘的兩種核心實踐路徑：一是基于表達式搜索的傳統(tǒng)量化因子構(gòu)建方法，二是基于Agent化研究流程的智能化研究范式。
文檔詳細分析了從表達式搜索到Agent化研究流程的演進邏輯，重點闡述了如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升因子挖掘的效率與深度。報告強調(diào)了Skill沉淀在量化研究中的重要性，旨在通過系統(tǒng)化的方法論，將零散的AI應(yīng)用經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的研究能力，從而優(yōu)化投資策略的構(gòu)建過程。
核心價值在于為量化投資者提供了一套結(jié)合傳統(tǒng)量化邏輯與前沿AI技術(shù)的因子挖掘框架，幫助機構(gòu)在復(fù)雜的市場環(huán)境中通過技術(shù)手段獲取超額收益，體現(xiàn)了金融科技與人工智能在證券研究中的深度融合。
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