AgonAlpha: Autonomous Alpha Discovery via Prompt Economy and Scalable Agentic Search
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摘要
本文提出 AgonAlpha，一套面向横截面股票因子挖掘的自主智能体系统，将搜索单元从单一公式扩展为包含假设、可执行表达式、平台证据、经济解释和审核结论的完整研究工件。系统由提议者、独立新上下文审查者和具备待处理任务感知能力的调度器组成，通过重新执行、否决权、PW-MCTS/UCB 预算分配及逐级淘汰机制提升可审计性与资源效率。在 WorldQuant BRAIN 的美国 TOP3000 股票、2019—2023 年评估中，60 个提交因子中有 17 个获得 SPECTACULAR 评级，最高 Fitness 和 Sharpe 分别达到 9.50 和 3.48；同时，完整保留从提示词到表达式、平台记录和审核结果的证据链。[page::1][page::2][page::6][page::10][page::12]
