Alpha-GPT 2.0: Human-in-the-Loop AI for Quantitative Investment

最近，我们在量化投资领域引入了一种新的alpha挖掘范式，开发了一个新的交互式alpha挖掘系统框架Alpha-GPT。该系统以大型语言模型为基础，围绕人工智能和人类的迭代互动展开，引入了一种基于人类的alpha发现方法。在本文中，我们介绍了下一代Alpha-GPT 2.0（草案，正在进行中），这是一个量化投资框架，进一步涵盖了量化投资中关键的建模和分析阶段。该框架强调人类和人工智能之间的迭代互动研究，贯穿整个量化投资流程，体现了一种基于人类的alpha发现策略。通过将人类研究人员的见解纳入系统化的alpha研究过程中，我们有效地利用了基于人类的alpha发现方法，提高了量化投资研究的效率和精度。

论文旨在提出一种新的量化投资框架，Alpha-GPT 2.0，以进一步整合量化投资中的关键建模和分析阶段，强调人工智能和人类之间的交互式研究，从而提高量化投资研究的效率和精度。

Alpha-GPT 2.0是一种基于大型语言模型的交互式alpha挖掘系统，强调人机交互的研究方法，将人类研究者的见解融入系统化的alpha研究过程中，从而提高量化投资研究的效率和精度。

该论文的亮点包括：Alpha-GPT 2.0是一种基于大型语言模型的交互式alpha挖掘系统，强调人机交互的研究方法；该系统整合了量化投资中的关键建模和分析阶段，提高了量化投资研究的效率和精度；论文介绍了一种新的人机交互式研究方法，即“Human-in-the-Loop”策略；论文提出了一种新的框架，强调了人工智能和人类之间的交互式研究。

在这个领域中，还有一些相关的研究，例如：《A Survey on Deep Learning for Quantitative Investment》、《A Deep Reinforcement Learning Framework for the Financial Portfolio Management Problem》、《Deep Factors for Forecasting Equity Returns》等。