Evolutionary Factor Searching for Sparse Portfolio Optimization Using Large Language Models
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摘要
本文提出了Evolutionary Factor Search（EFS）框架，利用大型语言模型（LLMs）动态生成和进化alpha因子，实现稀疏组合优化问题的因子化资产排序。该方法通过演化反馈循环持续优化因子池，并在多个Fama-French基准和实际市场数据上展现了优异的收益和稳定性表现，显著优于统计和基于优化的传统基准，且因子表达具备良好解释性和适应性，尤其在大资产池和波动市场环境下效果突出[page::0][page::1][page::7][page::9][page::10][page::19]。
