יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

AlphaRJM: זיכרון קפיצת מענק לגילוי אלפא

AlphaRJM: Reward-Jump Memory for Stochastic Return-Guided Alpha Discovery
AlphaRJM הוא אלגוריתם חדש לגילוי אלפא. הוא משתמש בזיכרון קפיצת מענק וביקורת תוחלתית לשיפור התהליך. האלגוריתם הראה תוצאות טובות במספר ניסויים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.08581v1 Announce Type: new Abstract: Formulaic alpha discovery is a pool-dependent symbolic search problem in which informative feedback is observed primarily when a complete expression is evaluated. This delayed feedback creates two coupled difficulties: the retained alpha pool does not preserve the full history of realized evaluation feedback, and the value of an intermediate construction action is uncertain because its consequence depends on the formula eventually completed. We introduce AlphaRJM, which addresses these difficulties through Reward-Jump Memory, an event-driven latent state that remains fixed during token construction and updates only at terminal evaluation events using the realized pool reward and evaluation outcome, and an action-conditioned SDE return critic
קרא במקור המקורי