Alphamining bezeichnet die systematische Entdeckung datengetriebener Signale, die zukünftige Querschnittsrenditen vorhersagen können, und ist eine Kernaufgabe der quantitativen Forschung. In den letzten Jahren haben Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLM) Rahmenwerke für Alphamining auf LLM-Basis hervorgebracht, die einen idealen Mittelweg zwischen menschlicher Anleitung und algorithmisch-automatisierten Methoden bieten und Effizienz mit semantischer Tiefe verbinden. Dieser Artikel bietet aus Agentensicht eine strukturierte Übersicht über auf LLM basierende neue Alphamining-Systeme und analysiert die funktionale Rollenverteilung von LLM als Miner, Evaluator und interaktiver Assistent. Trotz erster Fortschritte bestehen weiterhin wesentliche Herausforderungen, darunter vereinfachte Leistungsevaluierung, eingeschränkte numerische Verständnisfähigkeiten, Mangel an Vielfalt und Originalität, schwache Erkundungsdynamiken, Zeitdatenleckagen sowie Blackbox-Risiken und Compliance-Herausforderungen. Darauf aufbauend skizzieren wir zukünftige Entwicklungsrichtungen, darunter die Verbesserung der Konsistenz des Schließens, die Ausweitung auf neue Datenmodalitäten, die Neubewertung von Evaluierungsschemata sowie die Integration von LLM in allgemeinere Quantensysteme. Unsere Analyse zeigt, dass LLM als skalierbare Schnittstelle sowohl domänenspezifisches Wissen verstärken als auch algorithmische Strenge erhöhen können, indem qualitative Hypothesen in überprüfbare Faktoren überführt werden, um domänenspezifisches Wissen zu verbessern, während gleichzeitig algorithmische Strenge durch Unterstützung von schnellem Backtesting und semantischem Schließen erhöht wird. In diesem komplementären Paradigma verschmelzen Intuition, Automatisierung und sprachbasiertes Schließen und gestalten gemeinsam die Zukunft der quantitativen Forschung neu.

Alphamining; quantitative Investitionen; große Sprachmodelle (LLM); LLM-Agenten; Finanztechnologie