本文提出了CLEAR-Trade，一个新的金融AI可视化框架，用于深度学习驱动的股票市场预测，以解决深度学习方法的可解释性问题并提高其在金融行业中的应用。通过对S＆P 500股票指数预测的实验，结果表明，CLEAR-Trade可以为解释深度学习驱动的金融模型做出的决策提供重要洞见，并提高其在监管流程方面的潜在应用。

Sep, 2017

本文提出了一种结合解释性深度注意力网络的强化学习投资策略，将深度学习方法应用于量化交易，提高投资策略的风险收益平衡度和可解释性，并实现了资产间关系和高成长、低波动、高内在价值和被低估的股票的选择，经过对美国和中国市场的实验验证，此策略具有较高的效果和稳健性。

Jul, 2019

研究旨在通过使用AI技术，为数量化投资提供一个强大的基础架构，以支持新的学习范式和数据驱动的方法，并解决在AI技术应用于金融领域的过程中所面临的挑战。

Sep, 2020

本文提出了多任务混合专家 (MoE) 框架 AlphaMix，重塑了定量投资为多任务学习问题，并且在投资时考虑了模型不确定性，动态地选择适当的交易专家。在五年时间跨度内的实际交易数据上，该框架在四项财务指标上表现显著优于现有的基线模型。

Jun, 2022

本文探讨了强化学习在量化交易中的应用，并提出了一个基于强化学习的交易算法案例研究。结果表明，强化学习可以成为量化交易的强有力工具，有潜力胜过传统的交易算法。强化学习在量化交易中的应用代表了一个有前途的研究领域，未来的工作可以探索使用其他强化学习算法，加入额外的数据源，并测试其在不同的资产类别上的情况。我们的研究表明，利用强化学习在量化交易中具有潜力，并强调在这一领域继续研究和发展的重要性。通过开发更复杂、更有效的交易系统，我们可以提高金融市场的效率，为投资者产生更大的收益。

Apr, 2023

本文提出一种新的alpha挖掘范式，通过引入人工智能与人类互动，并结合大型语言模型的力量，构建了Alpha-GPT交互式alpha挖掘系统框架，以一种启发式方式理解量化研究人员的想法，并输出创造性、有洞察力和有效的alpha。通过多个Alpha挖掘实验，证明了Alpha-GPT的有效性和优势。

Jul, 2023

使用GPT-4的先进推理能力，本研究提出了MarketSenseAI，这是一个新的人工智能驱动框架，用于可扩展的股票选择。MarketSenseAI结合了思维链和上下文学习方法，分析了包括市场价格动态、财经新闻、公司基本面和宏观经济报告在内的各种数据源，模拟了杰出金融投资团队的决策过程。MarketSenseAI的开发、实施和经验验证得到详细介绍，重点是其提供有力解释支持的可操作投资信号（买入、持有、卖出）的能力。这项研究的一个显著特点是将GPT-4不仅作为预测工具，而且作为评估器，揭示了人工智能生成解释对建议的投资信号的可靠性和接受度的重要影响。在与标准普尔100股票的广泛实证评估中，MarketSenseAI超过基准指数13%，实现了高达40%的回报，并保持了与市场相当的风险水平。这些结果证明了大规模语言模型在复杂金融决策中的功效，并标志着将人工智能整合到金融分析和投资策略中的重要进展。该研究对金融人工智能领域做出了贡献，介绍了一种创新的方法，并强调了人工智能在革新传统金融分析和投资方法方面的潜力。

Jan, 2024

通过引入一个包含两个层级循环的原则性框架，本文解决了基于大型语言模型的自主代理在专门领域如量化投资中构建和整合领域特定知识库的难题。通过内部循环以知识库为基础来改进回应，外部循环中在真实场景中测试这些回应以自动增强知识库。实证结果展示了QuantAgent在发现可行金融信号和提升金融预测准确性方面的能力。

Feb, 2024

本研究论文探讨了深度强化学习（DRL）在无市场偏见的资产类组合优化中的应用，将行业级方法与量化金融相结合。本文通过我们强大的框架实现了这种融合，不仅融合了先进的DRL算法与现代计算技术，还注重严格的统计分析、软件工程和法规合规性。据我们所知，这是第一项将金融强化学习与机器人学和数学物理领域的模拟到真实方法相结合的研究，从而为我们的框架和论证带来了独特的视角。我们的研究通过引入AlphaOptimizerNet，一个专有的强化学习代理（和相应的库），达到高风险回报优化的目的，并且适用于各种资产类别和现实约束条件。这些初步结果突显了我们框架的实际有效性。随着金融行业越来越倾向于先进的算法解决方案，我们的研究将理论进展与现实适用性相结合，为这个技术驱动的未来提供了一个确保安全和稳健标准的模板。

Feb, 2024

本研究针对现有深度学习模型在金融交易中普遍存在的不稳定性和高不确定性问题，提出了一种利用大型语言模型（LLMs）和多代理架构的新框架。通过整合多模态金融数据挖掘alpha因子，实验结果表明该框架在多个金融指标上显著优于现有的基线，标志着AI驱动的量化投资策略的新进展。

Sep, 2024