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第七练 MAS-FactorMiner

背景​

在第 7 练中，我们将基于 MAS 来解决量化投资场景中的常见问题——因子挖掘。

在量化投资领域，因子可以简单理解为一种对资产价格有预测能力的时序特征，因子的数量与质量则是量化投资的核心竞争力之一。

随着量化投资进入“拥挤时代”，有效的量化投资策略对于因子数量和质量提出了更高的要求。传统的人工挖掘因子的速度较慢、成本较高，遗传规划（Genetic Programming）算法虽能生成海量因子，却面临“公式黑箱”与“可解释性差”的难题。如何利用大语言模型（LLM）对金融语义和经济逻辑的理解能力，构建可解释、高效率的因子挖掘流水线，成为行业前沿的探索方向。

题目描述​

  • 设计项目实现的方案, 并利用 Vibe Coding 完成项目构建。
  • 因子挖掘流水线设计，包括但不限于：算子池设计、因子生成、因子计算、因子评价、因子优化。
  • 输出内容设计，包括但不限于：中间过程报告、总结报告、可视化因子分析