QuantaAlpha: エволюシビュータイファニーのフレームワークによるLLMを駆動したアルファ探求

金融市場は乱れやすく非安定であるため、バックテスト結果での雑音や市場の状態への急変に対して、アルファ探求の効果に非常に敏感です。最近のagentフレームワークがアルファ探求のデリバティを自動化しましたが、多回の検討と信頼性のある既存との繰り返し利用性に対する制御はしばしば不足しています。これらの課題に対処するために、クァンタAlphaというエボルバイューによるアルファ探査フレームワークを提案します。各完全な探求の一連のための経過時刻を考慮して、トレジャリーズレベルでのmutationと交叉操作により因子を改善することは可能です。トレジャリーズ内の不十分性のあるステップは各トレジャリーズで特定され修正されるように、組み合わさる高い報酬セグメントを使用して有効なパターンの再利用に対応します。探査と洗練がまた検索間で展開を可能にしていきます。因子生成時にクァンタAlphaは仮説、因子表現と実行可能なコード間での準連続を強制し、生成するファCTORの複雑性と非冗長性に対する制約により、クラウドリングを軽減します。カイシャシーケンスインデックス300 (CSI 300)への拡張実験はベースラインモデルとの強い勝ち組と前段のagentシステムとの競合を示しています。GPT-5.2を使用してクァンタAlphaがパネルに達すると、情報コエフキセル（IC）は0.1501であり、増加年率報酬（ARR）は27.75%、最悪のギャップ（MDD）は7.98%であることが確認されると報告されています。また、この結果が、市場分布を変化させた後に取得されたファCTORが、カイシャシーケンスインデックス500（CSI 500）とスタンダードアンドプリューブンの500インデックス（S&P 500）への移植効果にも効果的であることが示されています。

arXiv:2602.07085v1 Announce Type: cross Abstract: Financial markets are noisy and non-stationary, making alpha mining highly sensitive to noise in backtesting results and sudden market regime shifts. While recent agentic frameworks improve alpha mining automation, they often lack controllable multi-round search and reliable reuse of validated experience. To address these challenges, we propose QuantaAlpha, an evolutionary alpha mining framework that treats each end-to-end mining run as a trajectory and improves factors through trajectory-level mutation and crossover operations. QuantaAlpha localizes suboptimal steps in each trajectory for targeted revision and recombines complementary high-reward segments to reuse effective patterns, enabling structured exploration and refinement across mining iterations. During factor generation, QuantaAlpha enforces semantic consistency across the hypothesis, factor expression, and executable code, while constraining the complexity and redundancy of the generated factor to mitigate crowding. Extensive experiments on the China Securities Index 300 (CSI 300) demonstrate consistent gains over strong baseline models and prior agentic systems. When utilizing GPT-5.2, QuantaAlpha achieves an Information Coefficient (IC) of 0.1501, with an Annualized Rate of Return (ARR) of 27.75% and a Maximum Drawdown (MDD) of 7.98%. Moreover, factors mined on CSI 300 transfer effectively to the China Securities Index 500 (CSI 500) and the Standard & Poor's 500 Index (S&P 500), delivering 160% and 137% cumulative excess return over four years, respectively, which indicates strong robustness of QuantaAlpha under market distribution shifts.