AlphaMemo：面向自进化 Alpha 挖掘智能体的结构化搜索过程记忆

AlphaMemo 用结构化搜索过程记忆提升 alpha 挖掘智能体表现。

资讯摘要

论文提出 AlphaMemo，一种带结构化搜索过程记忆的自进化 alpha 挖掘智能体。它不只记住最终因子或完整轨迹，而是记录在特定父因子上下文中哪些编辑 motif 有效或失败；从 AST 差异中提取 motif，在搜索账本先验上叠加置信度门控的残差记忆，并用非对称否决控制抑制高置信失败模式。作者报告在 CSI 500 与 S&P 500 上样本外表现和固定预算下的发现效率均有提升，消融实验验证了各组件作用。

要点速读

1. AlphaMemo 记录父因子上下文下可复用的编辑 motif 成败证据，而非仅存最终因子或完整轨迹。
2. 方法包含 AST 差异提取 motif、置信度门控残差记忆与非对称否决控制。
3. 作者报告在 CSI 500 和 S&P 500 上样本外表现与固定预算发现效率提升，消融实验验证各组件。

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采集于 2026/10/27 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。