从假设到因子：受约束的LLM代理在加密货币市场中的应用
投资组合管理
2026-04-30 v1 综合金融
交易与市场微观结构
摘要
LLM代理是经验发现的有前景工具，但其灵活性也可能导致发现变得不可控。我们研究如何通过加密货币因子发现使用受约束的代理。我们的框架将任务建模为顺序假设搜索：代理读取追加式实验轨迹，提出可验证的因子假设，并将其映射到可执行的配方，而确定性引擎则强制执行固定的数据划分、选择门、交易成本和投组合测试。候选动作受限于时点因子领域特定语言（DSL），使成功与失败的假设都可审计。仅基于2020-2022年数据的岭合并组合投组合，在2024-2026年的纯离散测试期间实现了年化44.55%的收益率和1.55的夏普比率，交易成本为5个基点单向。
引用
@article{arxiv.2604.26747,
title = {From Hypotheses to Factors: Constrained LLM Agents in Cryptocurrency Markets},
author = {Yikuan Huang and Zheqi Fan and Kaiqi Hu and Yifan Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.26747},
year = {2026}
}