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LLM增强遗传规划：量化因子挖掘新范式 (opens the original)
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20260921-方正证券-探遗传规划因子挖掘：基于LLM增强的遗传规划框架 量化投资的新“炼金术”：当大语言模型遇上遗传规划 1. 引言：从“盲目搜索”到“逻辑觉醒” 在量化投资的演进史上，因子挖掘始终是决定超额收益的核心战场。早期的量化分析师依赖手工构造因子，这如同精耕细作，虽然逻辑严密但产能受限，难以在高维数据中捕捉稍纵即逝的阿尔法信号。随后，遗传规划（Genetic Programming, GP）的引入开启了自动化时代，通过模拟生物进化在符号空间中搜索最优公式。然而，传统的 GP 往往像一只“无头苍蝇”，其搜索过程仅由语法驱动——只要公式符合数学规范即可进入下一代。这种盲目性导致挖掘出的因子常常陷入“数据过拟合”的泥潭，结构臃肿且缺乏真实的金融逻辑。 如今，大语言模型（LLM）的介入为这一领域带来了“金融语义”和“逻辑灵魂”。通过将 LLM 的认知推理能力与 GP 的符号搜索效率相结合，因子挖掘正经历从“语法驱动”向“语义驱动”的范式转移，量化投资的“逻辑觉醒”时代正式开启。 2. 突破“表达式膨胀”：AI 医生的精密手术 传统遗传规划在进化过程中面临两大核心病灶： 表达式膨
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