ALPHASAGE: STRUCTURE-AWARE ALPHA MINING VIA GFLOWNETS FOR ROBUST EXPLORATION
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摘要
ALPHASAGE 提出一种结构感知的阿尔法挖掘框架，结合基于 Relational Graph Convolutional Network 的AST表示、Generative Flow Networks 的多模态采样，以及密集的奖励结构，解决奖励稀疏、表达结构化不足和多样性不足等挑战。通过对沪深300/中证500及标普500等市场数据的实证，AlphaSAGE 在相关性指标(IC/RankIC、ICIR/RICIR)和组合表现(年化收益、夏普、最大回撤)上优于基线。该方法实现从单一最优解向多样化高质量阿尔法集合的转变，并提供透明、可解释的阿尔法组合方案与动态权重调度机制。 [page::1][page::6]
