金工专题报告：深度学习系列之三，AI因子挖掘的双路径实践与Skill沉淀——从表达式搜索到Agent化研究流程.pdf
- 上传者：柏*
- 时间：2026/06/17
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本报告为东吴证券金工团队发布的深度学习系列专题报告之三，聚焦于量化投资领域的前沿技术应用。报告深入探讨了AI因子挖掘的两种核心实践路径：一是基于表达式搜索的传统量化因子构建方法，二是基于Agent化研究流程的智能化研究范式。
文档详细分析了从表达式搜索到Agent化研究流程的演进逻辑，重点阐述了如何利用深度学习技术提升因子挖掘的效率与深度。报告强调了Skill沉淀在量化研究中的重要性，旨在通过系统化的方法论，将零散的AI应用经验转化为可复用的研究能力，从而优化投资策略的构建过程。
核心价值在于为量化投资者提供了一套结合传统量化逻辑与前沿AI技术的因子挖掘框架，帮助机构在复杂的市场环境中通过技术手段获取超额收益，体现了金融科技与人工智能在证券研究中的深度融合。
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