Det-MASO多智能体因子生成框架论文发布

Tiantian Wu、Peng Yang在arXiv发布Det-MASO多智能体序列优化框架论文，针对现有单智能体因子生成空间探索受限、多智能体易输出同质化因子的问题，提出在联合目标中引入智能体间相关矩阵的可微对数行列式惩罚，计算成本随资产数量线性增长，可在训练过程中抑制智能体同质化行为。 论文回测显示，该框架对应因子的信息系数提升1.1%，年化收益提升6.4%，夏普比率提升0.33。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。