計量ファイナンス · 2026年9月27日（日）

arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。

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arXiv cs.AI · q-fin.ST 2026年9月27日

EverMine: Dissecting the Self-Evolution of Research Capabilities in Long-Horizon Alpha Research

説明EverMine：長期的なアルファ研究における自己進化型研究能力の分析

要約本論文は、長期的なアルファ因子探索において、自己進化型エージェントが蓄積した研究能力が後続の研究で持続的に改善をもたらすかを検証するフレームワーク EverMine を提案している。研究状態を履歴、現在の因子ポートフォリオ、再利用可能な能力の三つに分解し、制御された比較を行った。18 本の長期軌道と 48 の継続分岐での実験では、能力の進化による一貫した利得は見られなかった一方、既存因子構造のパラメータ調整は効果があり、候補因子の価値はポートフォリオや提出順序に依存することが示された。

Siyuan Li, Jiangfeng Zhang, Rui Yao ほか

arXiv cs.AI · q-fin.CP 2026年9月27日

LiveOption: Evaluating LLM Agents in Structured Option Trading with Nonlinear Payoffs

説明LiveOption：非線形ペイオフを伴う構造化オプション取引における LLM エージェントの評価

要約本論文は、オプション取引において大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを評価するフレームワーク LiveOption を提案する。オプション取引は非線形ペイオフや複数レッグの戦略構築を伴うため、単純な方向性予測ではなく構造化された意思決定が求められる。フレームワークは、現実的な執行と資金の制約の下で再現可能な環境を提供し、ポートフォリオオーバーレイ、決算イベント取引、0DTE 日中取引の三つのタスク群を含む。実験の結果、現行のエージェントは多くのシナリオで競争力のあるリターンを達成できないことが示された。

Haochen Luo, Yifan Li, Binh Minh An ほか