アルファマイニングとは、将来のクロスセクションリターンを予測できるデータ駆動型シグナルを体系的に発見することであり、量的研究の核心的な課題です。近年、大型言語モデル（LLM）の進展により、LLMベースのアルファマイニングフレームワークが生まれました。これらのフレームワークは人間の指導とアルゴリズムの自動マイニング手法の間に理想的な中間路を提供し、効率性と意味論的深さを兼ね備えています。本稿はエージェントの視点から、LLMベースの新興アルファマイニングシステムの構造的レビューを行い、マイナー、評価者、対話アシスタントとしてのLLMの機能的役割を分析します。初期の進展にもかかわらず、簡略化されたパフォーマンス評価、限定的な数値理解能力、多様性と独創性の欠如、弱い探索ダイナミクス、時間データの漏洩、ブラックボックスリスクおよびコンプライアンスの課題などの重要な課題が依然として存在します。これに基づき、推論の一貫性向上、新たなデータモダリティへの拡張、評価スキームの再検討、およびLLMのより汎用的な量的システムへの統合など、将来の発展方向を描きます。我々の分析は、スケーラブルなインターフェースとしてのLLMが、定性的仮説を検証可能な要素に変換してドメイン固有知識を強化し、迅速なバックテストと意味的推論をサポートすることでアルゴリズムの厳密性を高めることにより、ドメイン専門知識の拡大とアルゴリズムの厳密性を強化できることを示しています。この補完的パラダイムにおいて、直感、自動化、言語ベースの推論が相互に融合し、量的研究の未来を共に再構築します。

アルファマイニング;量的投資;大型言語モデル (LLM);LLMエージェント;フィンテック