强化学习驱动的量化因子发现平台
Transformer 策略网络结合 PPO 强化学习，自动挖掘可量化的数学因子公式；严格的样本外回测验证；全程本地化运算、数据不出域。面向基金、资产管理、金融科技企业与量化研究者的专业研究基础设施。
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Transformer 策略网络结合 PPO 强化学习，自动挖掘可量化的数学因子公式；严格的样本外回测验证；全程本地化运算、数据不出域。面向基金、资产管理、金融科技企业与量化研究者的专业研究基础设施。
把因子发现从「人工编写」推进到「智能体自动搜索」——策略网络自回归生成公式，强化学习以样本外表现为奖励持续进化。
自回归生成波兰式因子公式，学习因子组合的语法与有效模式，搜索空间覆盖 19 因子 × 12 算子。
以样本外夏普、回撤、胜率为奖励信号，PPO 持续优化策略，让公式在分布外依然稳健。
动量、量价、趋势波动、超买超卖、资金流五大类共 19 个因子，配合门控 / 衰减 / 跳变等 12 个算子。
训练 / 验证 / 测试三段切分，final reality check 在样本外数据上完成最终评估，诚实披露乐观偏差。
智能体在因子 × 算子组合空间中自动搜索，无需人工编写公式，显著扩展可探索的因子边界。
输出 Sharpe、年化、最大回撤、Calmar、样本外胜率等核心指标，全部基于未参与训练的样本外数据。
由因子末值派生多头 / 空头 / 中性研究方向，配合策略净值曲线，可重复、可追溯。
可选接入主流大语言模型，结合行情、基本面与新闻，输出结构化、可解释的研究观察。
内置多数据源获取与本地缓存，支持多市场标的；接入新的行情 / 基本面源即可扩展研究范围。
训练与回测全程在本地完成，因子与数据不出域，满足机构对数据私密性与合规的要求。
同一套研究引擎，支撑从机构投研到学术探索的多种用途。
从 GitHub 获取版本，解压到任意目录，支持私有化部署到机构内网。
可选配置大模型 Key 与数据源，连接服务端获得账户与研究空间。
设定标的后启动因子挖掘，查看样本外回测与研究信号，迭代你的研究。
Windows 64 位 · GitHub 与百度网盘双通道下载 · 支持私有化研究部署。
AlphaGPT-0.88.0-codeonly-win64.zip
所有 Windows，纯代码，自行部署 Python 环境与依赖。
AlphaGPT-0.88.0-win64-cpu.zip
所有 Windows，CPU 版 torch，开箱即用。
AlphaGPT-0.88.0-win64-cuda.zip
有 NVIDIA 显卡的 Windows，CUDA 版 torch，训练更快。