Alpha-Mining bezeichnet die systematische Entdeckung datengetriebener Signale, die zukünftige Querschnittsrenditen vorhersagen können, und ist eine Kernaufgabe der quantitativen Forschung. In den letzten Jahren hat der Fortschritt bei großen Sprachmodellen (LLM) zu Alpha-Mining-Rahmenwerken auf LLM-Basis geführt, die einen idealen Mittelweg zwischen menschlicher Anleitung und automatischen Mining-Methoden bieten und sowohl Effizienz als auch semantische Tiefe vereinen. Dieser Artikel bietet aus Agentensicht einen strukturierten Überblick über aufstrebende LLM-basierte Alpha-Mining-Systeme und analysiert die funktionalen Rollen der LLM als Miner, Evaluator und interaktiver Assistent. Trotz erster Fortschritte bestehen weiterhin zentrale Herausforderungen, darunter vereinfachte Leistungsevaluierung, begrenzte numerische Verständnisfähigkeit, Mangel an Diversität und Originalität, schwache Erkundungsdynamik, zeitliche Datenlecks sowie Black-Box-Risiken und Compliance-Herausforderungen. Darauf aufbauend skizzieren wir zukünftige Entwicklungsrichtungen, darunter die Verbesserung der Konsistenz im Schlussfolgern, die Erweiterung auf neue Datenmodalitäten, die Überarbeitung von Evaluierungsschemata und die Integration von LLM in allgemeinere quantitative Systeme. Unsere Analyse zeigt, dass LLM als skalierbare Schnittstelle sowohl die domänenspezifische Expertise erweitern als auch die algorithmische Strenge erhöhen können, indem qualitative Hypothesen in überprüfbare Faktoren umgewandelt und schnelle Backtests sowie semantisches Schlussfolgern unterstützt werden. In diesem komplementären Paradigma verschmelzen Intuition, Automatisierung und sprachbasiertes Schlussfolgern und gestalten gemeinsam die Zukunft der quantitativen Forschung.

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