タイムライン検索

2026年6月9日

ドル相場のボラティリティ上昇により、ここ数ヶ月間安定した利益をもたらしていた通貨取引戦略が危険にさらされている。

Bloomberg

2026年6月26日

最近の研究では、大規模言語モデル（LLM）がプログラムと証明の進化的発見におけるセマンティックミューテーションオペレーターとして機能することが示されています。現在のほとんどのアプリケーションは静的なコーディングベンチマークに焦点を当てていますが、本研究ではこのパラダイムをアルゴリズム取引に拡張します。このドメインは、ノイズが多く、非定常で、非常に不連続であるため、固有の課題があります。我々は、実行可能な取引戦略を生成、評価、および反復的に改善するLLM主導の進化的フレームワーク「AlgoEvolve」を提案します。これらの戦略はPythonコードで表現され、厳格なテストプロトコルを通じて評価されます。複数の実験を通じて、システムは取引ルールの自律的なシフトを含む、出現的なレジーム適応型戦略ロジックを示します。さらに、内部ループのプログラム合成をガイドするプロンプトを進化させるメタ進化的外側ループを導入します。この外側ループは、改善された探索ヒューリスティックを発見します。これらのヒューリスティックは、探索と活用のバランスを取りながら、ゼロトレードの失敗を減らします。

arXiv cs.AI

2026年7月1日

大規模言語モデルは恐怖や強欲といった人間の感情には左右されないかもしれないが、長期間にわたって市場を上回る成績を上げることには依然苦戦している。

ダイヤモンド・オンライン