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📌 【Microsoft】RD-Agent：用 LLM 多代理自動化量化投資的因子挖掘與模型最佳化

TL;DR：Microsoft 推出 RD-Agent，利用 LLM-Based 多代理框架自動化量化研發中的因子挖掘與模型最佳化。

量化投資的研發過程通常極其繁瑣，從挖掘有效因子到調整模型引數，往往需要大量的人力與時間。如果能將 LLM 的推理能力轉化為自動化的研發代理，是否能加速量化策略的迭代？

🧩 RD-Agent-Quant 的多代理自動化框架

Microsoft 推出 RD-Agent，旨在建立一個以資料為中心的自動化研發（R&D）流程。其核心目標是將 LLM-Based 的自主演進代理（Autonomous Evolving Agents）應用於工業級的資料驅動研發中。

在量化投資場景下，RD-Agent-Quant 提供以下兩大核心能力：

• 自動化因子挖掘（Automated Factor Mining）：利用代理自動尋找並挖掘量化交易中的關鍵因子。
• 模型最佳化（Model Optimization）：對量化模型進行自動化的調整與最佳化，實現因子與模型的聯合最佳化（Joint Optimization）。

📊 功能演進與整合路徑

根據 Qlib 的更新紀錄，該專案正逐步將 LLM 驅動的自動化流程整合進量化工作流：

• LLM-driven Auto Quant Factory：已於 2024 年 8 月 8 日正式釋出於 RD-Agent。
• RD-Agent 應用：目前已將 RD-Agent 應用於 Qlib 進行量化交易研發。
• 未來計畫：BPQP（用於端到端學習）目前處於審核階段，預計於未來推出。

🎯 實務啟示

對於量化工程師而言，RD-Agent 的出現代表了從「人工撰寫因子」轉向「由 LLM 代理自主挖掘與最佳化」的範式轉移。透過將研發過程形式化為多代理協作的流程，能大幅降低在因子工程（Feature Engineering）上的重複性勞動，讓研究員能更專注於高層級的策略設計。

🔗 來源

• 標題：microsoft/qlib
• 作者／機構：Microsoft
• 連結：https://github.com/microsoft/qlib

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