ALPHA2: DISCOVERING LOGICAL FORMULAIC ALPHAS USING DEEP REINFORCEMENT LEARNING
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摘要
本报告提出Alpha2框架，利用深度强化学习结合蒙特卡洛树搜索，有效发现符号逻辑一致且多样化的公式化阿尔法因子。通过引入维度一致性约束和多指标综合评价，极大地缩减搜索空间并提升因子性能和多样性，最终显著增强量化交易策略的效益和稳健性。实证表明，Alpha2在真实股市中表现优异，优于传统方法和机器学习基线 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::7][page::8]。
