Quant-Arena：让 LLM 完整走一遍量化研究流程的基准(arXiv)
评测模型 9 个样本外测试年 2024（A 股）
Why it matters
评估对象从单个公式或单次交易决策，换成了「提出假设、实现、回测、取舍」的完整研究循环。论文报告 9 个前沿模型在 2024 年都没有跑赢等权市场组合。
Summary
Quant-Arena 是基于 A 股真实数据的端到端量化研究基准，并配有公开排行榜。模型自己构造特征和选股打分代码，只能拿到 2022–2023 年的反馈，之后冻结一个策略，在封存的 2024 年上评估。评估器按现金账户计算，并计入交易约束、成本和市场冲击。
Key points
- 基于真实 A 股数据，2022–2023 年用于研究，2024 年封存用于测试
- 评估计入交易约束、成本和基于模拟订单簿的市场冲击
- 得分以已实现超额收益为主，信号质量和特征多样性为辅
- 评测了 9 个前沿模型，GPT-6 Astra 得分最高，但没有一个跑赢 2024 年的等权市场组合
- 接受任何模型或 Agent 框架提交
Details
- arXiv
- 2610.30113
- Tags
- 量化交易研究论文评测基准LLM Agent
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