Lineage-Aware Search Control for LLM-Based Evolutionary Factor Mining
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摘要
本文提出面向大语言模型进化因子挖掘的 LineageEvo 框架，以进化谱系作为个体搜索与群体选择之间的中间控制单元，通过谱系条件化先验引导 LLM 进行变异与交叉，并利用谱系分层父代选择机制平衡因子质量和搜索多样性。在 CSI 500 与 S&P 500 上，LineageEvo 在 IC、ICIR、年化收益、信息比率和最大回撤等指标上均取得最佳结果，同时提升谱系熵与表达式结构多样性，并在约75个有效评估因子内达到较强性能平台，显示出更高的搜索效率与泛化能力。[page::0][page::1][page::4][page::5][page::6]
