📖 AI 总结

AQuA 是一套面向量化交易研究的自主进化 Agent 系统，由普林斯顿大学、蚂蚁集团和斯坦福大学联合提出。其核心设计在于将“研究过程”与“评价标准”严格隔离：系统允许 Agent 基于过往实验结果调整研究方向，但数据和评分方法保持固定，防止数据泄漏或过度拟合被误认为有效进步。论文披露了一次关键失败案例——Agent 编写的特征代码因使用全日成交量分母而产生前视偏差，促使团队放弃依赖模型审查，改为预登记算子、限制代码生成范围。实验显示，Part I 在加密资产数据上取得约 0.190 的 Spearman IC，Part II 在美股预测上实现样本外 Sharpe 最高 +2.50，且 2021—2025 年逐年为正。该研究揭示了自主研究系统可靠性的关键：不仅取决于模型能力，更取决于能否区分真实证据与偶然高分。