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<p>AlphaEval: A Comprehensive and Efficient Evaluation Framework for Formula Alpha Mining</p><h3>摘要</h3><p>这篇研究论文《AlphaEval：一种用于公式阿尔法挖掘的全面高效评估框架》提出了一种名为AlphaEval的创新框架，旨在解决量化投资领域中公式阿尔法（formula alpha）挖掘的现有评估挑战。公式阿尔法是从金融数据中生成预测信号的关键工具。尽管遗传编程、强化学习和大型语言模型（LLMs）等算法方法极大地扩展了阿尔法发现的能力，但系统性评估仍然是一个核心难题。</p><p>现有的评估方法主要包括回测和基于相关性的指标（如信息系数IC）。回测计算密集、本质上是顺序的，并且对特定策略参数敏感，而基于相关性的指标虽然高效，但只评估预测能力，忽略了时间稳定性、稳健性、多样性和可解释性等其他关键属性。此外，大多数现有阿尔法挖掘模型的闭源性质阻碍了可重复性，并减缓了该领域的进展。</p><p>为了解决这些问题，AlphaEval被提出作为一个统一、可并行化且<strong>无需回测</strong>的评估框架。它从五个互补维度评估生成的阿尔法：<strong>预测能力、稳定性、对市场扰动的稳健性、金融逻辑和多样性</strong>。该框架及其所有工具都将开源，以促进透明度、可重复性和社区参与。</p><h3><br></h3>