AI投研新范式：2026年aaAI与ICLR前沿论文综述

摘要

国联民生证券发布量化分析报告，系统综述了2026年AAAI与ICLR会议中关于金融AI的前沿论文。 报告指出，AI在量化投研中的研究重心正从直接套用通用模型转向围绕金融约束重构模型，强调需将延迟、回测有效性、非平稳性和交易成本等金融硬约束纳入模型设计。 研究发现，大语言模型更适合承担离线研发、因子生成和语义校验，而非低延迟交易执行，且模型能力的关键在于搜索机制和反馈设计。 深度学习方法正补齐量化金融在多模态、关系网络和频域建模上的短板，如FinZero和WaveLSFormer分别在图像化时序和频域交易上取得进展。 强化学习量化策略正从静态回测走向压力场景下的稳健决策，以MetaTrader和MARS为代表。 此外，金融大模型在复杂财报理解和多步推理中的评测结果仍偏谨慎，通用模型短期更适合作为投研辅助工具。

主要观点

• AI在量化金融中的研究重心正从调用通用模型转向围绕金融约束重构模型。

• LLM更适合承担离线研发、因子生成等辅助工作，而非直接负责低延迟交易执行。

• TiMi系统在覆盖股票和加密货币市场的200多个交易对的实验中，验证了将策略研发与执行分离的有效性。

• AlphaAgentEvo表明小规模开源模型经过自进化框架训练也能超过部分闭源强推理模型方案，说明Alpha挖掘的关键在于学习过程设计。

• AlphaBench为LLM参与公式化Alpha挖掘建立了涵盖因子生成、评价和搜索的标准化评测体系。

• WaveLSFormer在美股多行业五年小时级数据上验证了其将频率分解与交易决策统一进端到端训练的可行性。

• Kronos在来自45个全球交易所、超过120亿条K线记录上预训练，验证了大规模预训练在金融时序任务中的底座价值。

• 金融大模型评测结果仍偏谨慎，在复杂财报理解、跨文档检索和多步推理中仍有明显短板。

• FinMMDocR评估显示，表现最佳的多模态大模型在真实长篇金融文档处理上的准确率仍只有约58%。

论述逻辑

• 通过观察AAAI2026与ICLR2026论文，发现AI在量化投研中的趋势发生转变，不再简单嵌入大模型，而是根据延迟、成本和可解释性等金融场景硬约束重构模型设计。

• 分析LLM在交易与Alpha因子挖掘中的具体定位：提出LLM应负责离线研发与搜索引导，而将确定性执行交给程序化模块。

• 探讨深度学习与强化学习在量化信号与策略中的改进：多模态、动态图与频域分解拓展了信号来源，而强化学习则通过引入分布外场景与风险自适应实现动态适应。

• 构建金融基础模型与市场仿真：指出金融数据需嵌入市场结构，通过专用Tokenizer和生成式情景仿真学习市场语言。

• 评估金融大语言模型的真实投研能力：基于真实工作流的评测基准暴露了模型在长上下文、跨文档推理及多步计算上的短板，得出通用大模型短期内只能作为投研辅助的结论。

关键展望

• 未来金融AI的落点不应仅停留在预测精度，而必须把不确定性、协方差和投资约束一并纳入决策模型。

• 在将新闻、公告、社媒信号或自动交易智能体接入量化流程前，必须将对抗鲁棒性、可追溯证据和反事实解释纳入上线前检查。

• 学术论文的实验结论在实际应用中仍面临外推风险，实盘迁移必须谨慎考虑交易成本与市场冲击。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的。本文主要为公开论文的阶段性综述，不代表任何投资建议。