标题： Alpha-GPT：人机交互式Alpha挖掘用于量化投资 显示英文标题

标题： Alpha-GPT: Human-AI Interactive Alpha Mining for Quantitative Investment

摘要： 在量化投资研究中最重要的任务之一是挖掘新的阿尔法（有效的交易信号或因子）。 传统的阿尔法挖掘方法，无论是手工构建因子还是算法因子挖掘（例如使用遗传编程进行搜索），都有固有的局限性，尤其是在实现量化研究人员的想法方面。 在这项工作中，我们通过引入人机交互提出了一种新的阿尔法挖掘范式，并利用大语言模型的力量，提出了一种新颖的提示工程算法框架来实现这一范式。 此外，我们开发了Alpha-GPT，一种新的交互式阿尔法挖掘系统框架，它提供了一种启发式的方法来“理解”量化研究人员的想法，并输出富有创意、有洞察力且有效的阿尔法。 我们通过一系列阿尔法挖掘实验展示了Alpha-GPT的有效性和优势。 显示英文摘要

摘要： One of the most important tasks in quantitative investment research is mining new alphas (effective trading signals or factors). Traditional alpha mining methods, either hand-crafted factor synthesizing or algorithmic factor mining (e.g., search with genetic programming), have inherent limitations, especially in implementing the ideas of quants. In this work, we propose a new alpha mining paradigm by introducing human-AI interaction, and a novel prompt engineering algorithmic framework to implement this paradigm by leveraging the power of large language models. Moreover, we develop Alpha-GPT, a new interactive alpha mining system framework that provides a heuristic way to ``understand'' the ideas of quant researchers and outputs creative, insightful, and effective alphas. We demonstrate the effectiveness and advantage of Alpha-GPT via a number of alpha mining experiments.