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今天的主题是：R&D-Agent-Quant: A Multi-Agent Framework for Data-Centric Factors and Model Joint Optimization

Summary

这篇研究论文介绍了RD-Agent(Q)，一个用于量化金融的多智能体框架，旨在自动化量化策略的整个研发过程。它通过协调因子-模型联合优化来解决金融市场固有的挑战，如高维度、非平稳性和波动性。该框架分为研究阶段（生成假设和任务）和开发阶段（使用代码生成智能体Co-STEER进行实施和回测），并通过反馈循环和多臂赌博机调度器进行连接，以实现自适应方向选择。实证结果表明，RD-Agent(Q)在年化收益方面显著优于传统方法，同时使用了更少的因子，并在预测准确性和策略稳健性之间取得了平衡。该研究强调了端到端自动化、高性能研发工具以及强大的实证表现作为其主要贡献。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2505.15155