1. 从“人找Alpha”到“Alpha找人”一个范式转移的契机在量化投资这个领域寻找“Alpha”——即超越市场基准的超额收益——一直是所有从业者的终极目标。传统的路径无论是基于多因子模型、机器学习预测还是高频统计套利本质上都是一种“人找Alpha”的模式。研究员和工程师们需要提出假设、构建特征、设计模型、回测验证整个过程高度依赖人的先验知识、经验直觉和大量的试错成本。然而市场是动态且复杂的人的认知边界和反应速度在面对海量、高维、非线性的金融数据时常常显得力不从心。一个策略的生命周期可能因为市场风格的切换而迅速终结而发现新Alpha的速度往往赶不上旧Alpha衰减的速度。最近一个名为AgonAlpha的概念开始在圈内引发讨论。它并非一个具体的软件或平台而更像是一种全新的方法论框架其核心思想是“让智能体Agent自主地、规模化地去发现Alpha”。这个框架的名字很有意思“Agon”在古希腊语中有“竞赛”、“争论”之意暗示了这是一个由多个智能体在竞争与合作中探索收益空间的过程。而它赖以运转的两大支柱正是“提示经济Prompt Economy”和“可扩展的智能体搜索Scalable Agentic Search”。简单来说它试图将近年来在自然语言处理领域大放异彩的“提示工程”思想与多智能体协同搜索的架构相结合构建一个能够自动生成、评估、迭代投资想法的“Alpha发现引擎”。这听起来有些科幻但其背后的逻辑却直指当前量化研究的几个核心痛点研究效率瓶颈、过拟合风险、以及策略多样性的匮乏。今天我们就来深入拆解一下AgonAlpha这个构想看看它如何试图重塑Alpha发现的游戏规则。2. 核心基石解析Prompt Economy如何赋能策略生成要理解AgonAlpha首先得弄明白什么是“提示经济Prompt Economy”。在AI领域尤其是大语言模型LLM的应用中“提示Prompt”是指用户输入的一段文本指令用于引导模型生成特定的、高质量的输出。而“提示经济”则描述了一种生态高质量的、能激发模型特定能力或知识的提示本身成为一种有价值的、可交易、可组合的“商品”或“生产资料”。在传统的量化策略开发中“生产资料”是什么是研究员写的代码、构建的因子库、训练的模型参数。这些资产的创造、复用和组合效率相对较低。而AgonAlpha设想的是将“投资逻辑”或“市场假设”封装成一个个结构化的“提示”。例如一个提示可能是“请基于过去20个交易日的价量关系识别出呈现‘放量突破长期盘整平台后缩量回踩’形态的股票列表并给出看多理由。” 另一个提示可能是“请分析美联储议息会议纪要的文本情绪并与同期美债收益率曲线的变化进行关联分析预测未来一周成长股与价值股的相对强弱。”2.1 策略即提示从硬编码到软指令这里的革命性在于策略的逻辑不再完全由硬编码的数学公式或固定的模型架构决定而是由自然语言描述的、富有弹性的“提示”来定义。这带来了几个根本性的优势降低研究门槛一位资深交易员的市场直觉和逻辑即使他不懂编程也可以通过撰写高质量的提示将其转化为可被AI执行的研究指令。这极大地扩展了“策略开发者”的群体。实现快速迭代与组合提示可以被轻易地修改、组合和嵌套。你可以将“技术形态识别”提示的输出作为“基本面过滤”提示的输入快速构建一个多层次的复合策略。这种模块化和可组合性使得策略想法的验证速度呈指数级提升。知识沉淀与复用一个被验证有效的提示即一个有效的Alpha逻辑片段可以被存入“提示库”。新的研究可以从库中调用和组合已有的高质量提示开始而不是每次都从零开始形成了策略知识的持续积累和进化。2.2 提示的“经济”属性估值、交易与进化既然称为“经济”就意味着提示有其内在的价值衡量体系和流通机制。在一个成熟的AgonAlpha系统中提示可能具备以下经济特征估值机制一个提示的价值最终由其回测和实盘表现决定如夏普比率、最大回撤、收益稳定性等。系统可以自动为每个提示打分。交易市场研究员可以“出售”或“授权”自己创造的高价值提示给其他用户或基金或者用自己的一般提示去交换他人的优质提示。进化压力表现不佳的提示会被“淘汰”或“贬值”表现优异的提示会被更多地“复制”和“组合”。这模拟了一个基于市场表现的自然选择过程驱动整个提示库向更有效的方向进化。注意这里的“提示”并非简单的聊天对话。它需要被精心设计成结构化、无歧义、包含明确约束条件如数据源、时间范围、风险参数的“机器可执行指令”。这本身就是一个新的专业领域——“金融提示工程”。3. 引擎架构Scalable Agentic Search如何实现自动化探索有了作为“生产资料”的提示还需要一个强大的“生产引擎”来消费这些提示并自动化地探索Alpha空间。这就是“可扩展的智能体搜索Scalable Agentic Search”部分。我们可以将其理解为一个由多种类型智能体Agent组成的、分工协作的自动化研究网络。3.1 智能体的角色分工在这个网络中不同类型的智能体承担着不同的职责共同完成从想法生成到策略部署的闭环生成器智能体Generator Agent职责基于提示库、市场新闻、宏观数据、学术论文等自动生成新的策略提示。它可能通过组合现有提示、微调提示模板中的参数、甚至利用LLM的推理能力进行“头脑风暴”来创造新想法。工作方式例如给定一个主题“通胀对冲”生成器智能体可以产出多个提示如“寻找与CPI指标滚动相关性近期由正转负的行业ETF”、“挖掘财报电话会议中提及‘成本传导能力’且股价未充分反应的个股”等。评估器智能体Evaluator Agent职责对生成器产出的提示进行快速、初步的评估。这通常不是进行完整的回测那样太耗时而是进行“轻量级验证”例如逻辑一致性检查提示描述的逻辑是否自洽是否可执行敏感性分析微调提示中的几个参数观察输出结果是否发生剧烈变化初步过拟合检验。先验知识过滤利用历史经验库判断该逻辑是否属于已知的、长期无效的“伪Alpha”模式。目标快速过滤掉明显不靠谱的想法将最有潜力的提示交给下游进行深度评估节约计算资源。执行器/回测智能体Executor/Backtester Agent职责对通过初筛的提示进行严格的历史回测。它将提示“编译”或“解释”为具体的交易信号生成逻辑在指定的历史数据和交易成本模型下进行模拟。关键能力需要接入完备的历史数据库并能够处理各种复杂的提示指令包括条件判断、循环、嵌套调用等。它产出标准的绩效报告收益曲线、风险指标、换手率等。优化器智能体Optimizer Agent职责对回测表现尚可但仍有优化空间的策略提示进行调优。它不是简单地优化参数而是可能对提示文本本身进行微调。例如将“长期均线”具体化为“120日均线”或者在条件中增加“且流动性大于日均成交额1亿元”的约束。技术这可能涉及使用基于梯度的提示优化技术或遗传算法等进化方法对提示文本进行搜索。组合管理智能体Portfolio Manager Agent职责当系统中有多个有效策略提示时该智能体负责进行资金分配和风险控制。它需要计算策略间的相关性进行动态权重调整以实现整个投资组合的风险收益比最优。进阶功能甚至可以生成“元提示”即管理其他提示如何组合和切换的更高层指令。3.2 “可扩展”与“搜索”的含义可扩展Scalable指这个智能体网络可以水平扩展。你可以部署成千上万个生成器智能体并行探索不同的想法领域也可以部署大量的评估器和执行器智能体形成一条高速的策略验证流水线。云计算和容器化技术使得这种弹性扩展成为可能。搜索Search整个系统的目标是在巨大的“策略提示空间”中进行高效搜索。这个空间由所有可能的提示文本、参数配置、组合方式构成几乎是无限的。Scalable Agentic Search利用多智能体分工协作通过生成、评估、优化、再生成的循环在这个无限空间中进行定向的、启发式的搜索寻找那些隐藏的、有效的Alpha点。4. 从构想到实践一个简化的AgonAlpha系统工作流让我们通过一个高度简化的例子将上述概念串联起来看一个AgonAlpha系统可能如何运作初始化系统从一个包含若干基础提示如“动量效应”、“均值回归”、“财报质量”的提示库开始。想法生成生成器智能体A收到指令“探索与ESG环境、社会、治理相关的价量策略”。它从新闻中抓取最新的ESG争议事件列表然后结合提示库中的“事件驱动”和“异常成交量”模板生成一个新提示“筛选出过去3天内发生重大负面ESG事件由模型判断且当日股价跌幅超过5%、成交量放大至3倍年均值的股票在事件后第2日开盘买入持有5个交易日。”快速评估评估器智能体B收到该提示。它首先检查逻辑事件定义是否清晰数据是否可得然后进行敏感性快速测试将“跌幅超过5%”改为“超过3%”和“超过7%”发现结果差异极大提示该条件可能不稳定于是给该提示打上“高敏感”标签并赋予较低优先级但并未直接丢弃。深度回测执行器智能体C接手这个被标记的提示。它在过去5年的历史数据上运行严格回测考虑了交易成本和滑价。回测结果显示该策略在特定市场环境下如牛市有效但在波动市和熊市亏损严重整体夏普比率较低。提示优化优化器智能体D分析回测报告。它尝试修改提示增加市场状态过滤器“仅当沪深300指数处于其120日均线上方时执行上述策略。” 修改后再次回测夏普比率显著提升。入库与部署优化后的提示及其绩效表现被记录到提示库中并被打上“ESG事件驱动”、“趋势市依赖”等标签。组合管理智能体E在当前的市况判断为“震荡偏强”时会给予该提示较小的配置权重将其信号纳入整体投资组合。持续进化同时生成器智能体F可能会将这个新的“ESG事件驱动”提示与“期权隐含波动率”提示进行组合生成下一代更复杂的策略想法开启新一轮的搜索循环。整个流程无需人工干预7x24小时自动运行不断产生、测试、优化和淘汰策略想法。5. 面临的挑战与关键考量尽管AgonAlpha的愿景激动人心但将其付诸实践面临着诸多严峻挑战这些挑战也是任何试图构建此类系统的团队必须深入思考和解决的5.1 提示的“编译”与“执行”可靠性如何确保一个用自然语言描述的复杂提示能被准确无误地转化为可回测的交易逻辑这里存在巨大的“语义鸿沟”。例如“放量突破”中的“放量”如何量化“突破”如何精确定义系统需要一套强大的“金融语义解析器”和“策略代码生成器”这可能比LLM本身更复杂。任何歧义都可能导致回测结果与预期完全背离。解决方案思路设计一套结构化的“领域特定语言DSL”用于编写提示在灵活性和精确性之间取得平衡。或者采用“提示-代码”配对学习让系统逐渐学会将特定模式的提示映射到已验证的代码片段。5.2 过拟合与虚假发现的魔鬼这是量化研究的永恒难题在自动化、高速的搜索环境下会被极度放大。系统可能会在历史数据中“挖掘”出无数个看似有效但实则是随机噪音模式的“Alpha”。Scalable Agentic Search在带来广度搜索的同时也带来了前所未有的过拟合风险。解决方案思路严格的经济学逻辑先验评估器智能体必须集成强大的经济学逻辑过滤器拒绝那些违背基本金融原理的想法例如“每月第一个周二买进所有股票”。样本外测试与前瞻性分析必须采用严格的时间序列交叉验证并将最新数据始终作为“样本外”测试集。设置搜索约束明确限制搜索空间例如禁止使用未来函数强制要求所有逻辑在时点上可执行。关注逻辑简洁性在评估指标中引入“提示复杂度”惩罚项倾向于选择逻辑简单、参数少的策略。5.3 计算成本与效率的平衡运行这样一个庞大的智能体网络尤其是进行高频、深度的历史回测计算资源消耗将是天文数字。如何设计一个高效的调度系统让宝贵的计算资源优先分配给最有希望的提示是一个核心的工程挑战。解决方案思路采用层次化的评估体系。用计算代价极低的评估器逻辑检查、敏感性分析过滤掉大部分“垃圾”想法对通过初筛的进行中等成本的回测简化版数据、较短历史只对表现优异者进行全量、精细化的回测。这类似于一个漏斗形的筛选流程。5.4 动态市场的适应性市场不是静态的有效的模式会衰减甚至失效。一个今天表现优异的提示明天可能就失灵了。AgonAlpha系统必须具备动态监测和策略生命周期管理的能力。解决方案思路实时绩效监控对已部署的提示进行实时或近实盘的绩效跟踪设置衰减警报。提示自动退休机制当策略绩效持续低于阈值或市场环境与其生效条件严重背离时系统应能自动降低其权重或将其移出有效提示库。持续生成替代品系统应始终在后台运行寻找可能替代当前失效策略的新提示。6. 对量化从业者的启示与行动建议AgonAlpha目前更多是一个前沿的概念框架但它清晰地指出了量化研究自动化、民主化、平台化的未来方向。对于当下的从业者我们可以从中汲取灵感并将其部分思想应用到实际工作中而不是等待一个完全成熟的系统出现。开始构建你的“提示思维”尝试将你的策略逻辑用尽可能清晰、结构化的自然语言描述出来并思考其中哪些部分是核心逻辑哪些是可变参数。这不仅能帮助你理清思路也是未来与AI协作的基础。模块化你的研究流程将策略研究拆解为“数据获取与处理”、“信号生成”、“组合构建”、“风险管理”等模块。尝试让每个模块的接口标准化这有助于未来自动化流程的拼接。探索LLM在辅助研究中的应用现在就可以利用现有的LLM如GPT-4、Claude等作为研究助手。让它帮你从新闻和财报中提取结构化事件。基于已有的因子库进行逻辑组合提出新的因子假设。对复杂的回测结果进行总结并尝试提出归因分析和优化建议。为你阅读大量的学术论文或券商研报提炼核心观点和策略思路。重视基础设施投入一个高速、可靠、易于扩展的回测框架和数据处理平台是任何自动化研究系统的基石。投资于此将为未来拥抱更高级的自动化工具做好准备。保持对逻辑的终极掌控无论自动化程度多高金融投资的底层逻辑和市场理解永远是核心。AI是强大的探索工具和效率放大器但最终的投资决策、风险承担和道德边界必须由人类来把握。要始终对AI发现的“Alpha”保持审慎追问其背后的经济学或行为学解释。AgonAlpha所描绘的是一个由智能体驱动的、持续进化的Alpha发现生态系统。它不会完全取代人类研究员而是将人类从繁琐的、重复性的数据挖掘和代码实现中解放出来让人更专注于定义搜索方向、设定约束规则、理解市场本质以及做出更高层次的决策。这场“人机协作”的量化新范式或许才刚刚拉开序幕。我们面临的不仅是一套新技术更是一种新的投资哲学和研究方法论。