AlphaDiverse：用于 Alpha 因子挖掘多样化探索的后训练本地量化研究 Agent

英文标题：AlphaDiverse: Post-Training Local Quantitative Research Agents for Diverse Exploration in Alpha Factor Mining

论文 AlphaDiverse（arXiv:2609.29014v1）提出面向 Alpha 因子挖掘的后训练本地量化研究 Agent。摘要指出，基于大语言模型（LLM）的多 Agent 系统能够自动化 Alpha 因子挖掘，但依赖外部 API 会限制成本、可用性和数据保密性的控制。论文还指出，较长的研究循环往往会反复探索少数已成功的经济模式，影响探索多样性。该研究对量化开发者的意义在于，探索通过本地化部署和后训练提升研究自主性，并促进更广泛的因子发现。

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