QuantML量化论文知识图谱社区致力于机器学习量化模型深度研究，每日分享前沿论文、策略代码与Alpha因子，核心目标是连接论文与主题以助力高效探索；社区现有317篇论文、30个主题标签，时间跨度覆盖2011-2026年，热门标签集中在time-series prediction（272篇关联论文）、financial prediction（137篇）、trading strategies（130篇）等量化核心领域；同时提供“论文-标签图谱”“标签关系图谱”两大快速入口（前者可查论文摘要、作者与年份，后者能发现主题共现关系与聚类结构），最新论文包括2026年的《ContestTrade: A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism》及多篇2025年的量化研究成果。
2. 思维导图（mindmap）
## QuantML量化论文知识图谱
- 一、社区核心定位
- 研究方向：机器学习量化模型深度研究
- 分享内容：前沿论文、策略代码、Alpha因子
- 核心目标：连接论文与主题，助高效探索
- 二、核心数据统计
- 论文数量：317篇
- 主题标签数：30个
- 时间跨度：2011-2026年
- 三、热门标签（含关联论文数）
- time-series prediction：272
- financial prediction：137
- trading strategies：130
- large language models：126
- neural network：118
- portfolio management：104
- multivariate analysis：101
- Machine Learning：100
- （其他标签：risk management 93、deep reinforcement learning 65等）
- 四、快速入口功能
- 论文-标签图谱：查论文摘要、作者、年份
- 标签关系图谱：发现主题共现/聚类，查相关论文
- 五、最新论文
- 2026年：《ContestTrade: ...》（Li Zhao等）
- 2025年：《Directly Learning...》《AlphaEval: ...》等5篇
3. 详细总结
1. 社区定位与核心价值
QuantML是一个专注于机器学习量化模型深度研究的知识图谱社区，核心服务是每日向用户分享量化领域的前沿论文、可落地的策略代码及Alpha因子；其核心价值在于通过“论文与主题强连接”的模式，打破传统文献检索的碎片化问题，帮助用户高效定位目标研究内容，降低量化领域的知识探索成本。
2. 核心数据统计（表格）
| 统计维度 | 具体数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 论文数量 | 317篇 | 覆盖量化领域多方向研究 |
| 主题标签数量 | 30个 | 涵盖技术、应用、场景等维度 |
| 时间跨度 | 2011年-2026年 | 包含历史研究与最新成果 |
3. 热门标签分布（表格）
| 热门标签名称 | 关联论文数量 | 所属研究领域 |
|---|---|---|
| time-series prediction | 272 | 时间序列分析（量化核心技术） |
| financial prediction | 137 | 金融场景预测 |
| trading strategies | 130 | 交易策略设计与优化 |
| large language models | 126 | 大语言模型在量化中的应用 |
| neural network | 118 | 神经网络技术 |
| portfolio management | 104 | 投资组合管理 |
| multivariate analysis | 101 | 多变量数据分析 |
| Machine Learning | 100 | 机器学习基础理论与应用 |
| risk management | 93 | 风险控制与管理 |
| deep reinforcement learning | 65 | 深度强化学习（策略优化） |
| news data | 61 | 新闻数据在量化中的应用 |
| financial time-series forecasting | 57 | 金融时间序列预测 |
| attention mechanism | 56 | 注意力机制（模型优化） |
| stock market prediction | 54 | 股票市场预测 |
| high-frequency data | 47 | 高频数据处理与应用 |
| Computational Efficiency | 36 | 计算效率优化 |
| forecasting accuracy | 32 | 预测精度提升 |
| s&p 500 | 25 | 标普500指数相关研究 |
| factor model | 25 | 因子模型（Alpha挖掘） |
| interpretability | 24 | 模型可解释性 |
4. 快速入口功能介绍
社区提供两个核心快速入口，聚焦“高效信息检索”需求： - 论文-标签图谱：以可视化方式展示每篇论文与对应主题标签的关联关系，用户点击图谱中的节点（论文或标签），即可直接查看该论文的摘要、作者名单及发表年份，实现“论文-主题”的一键关联查询。 - 标签关系图谱：聚焦主题标签间的关联性，可直观呈现标签的共现关系（如“time-series prediction”常与“financial time-series forecasting”共同出现）和聚类结构（如“机器学习类标签”“交易策略类标签”的分类聚集）；点击任意标签，还能快速获取该标签下的所有相关论文列表，便于挖掘细分研究领域的脉络。
5. 最新论文展示（按发表年份排序）
| 发表年份 | 论文标题 | 作者列表 | 研究方向 |
|---|---|---|---|
| 2026 | ContestTrade: A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism | Li Zhao, Rui Sun, Zuoyou Jiang, Bo Yang, Yuxiao Bai, Mengting Chen, Xinyang Wang, Jing Li, Zuo Bai | 多智能体交易系统 |
| 2025 | Directly Learning Stock Trading Strategies Through Profit Guided Loss Functions | Devroop Kar, Zimeng Lyu, Sheeraja Rajakrishnan, Alex Ororbia, Hao Zhang, Travis Desell, Daniel Krutz | 收益引导的股票交易策略学习 |
| 2025 | AlphaEval: A Comprehensive and Efficient Evaluation Framework for Formula Alpha Mining | Hongjun Ding, Binqi Chen, Jinsheng Huang, Taian Guo, Zhengyang Mao, Guoyi Shao, Lutong Zou, Luchen Liu, Ming Zhang | 公式Alpha挖掘的评估框架 |
| 2025 | R&D-Agent-Quant: A Multi-Agent Framework for Data-Centric Factors and Model Joint Optimization | Yuante Li, Xu Yang, Xiao Yang, Minrui Xu, Xisen Wang, Weiqing Liu, Jiang Bian | 数据中心因子与模型联合优化 |
| 2025 | AlphaQCM: Alpha Discovery in Finance with Distributional Reinforcement Learning | Zhoufan Zhu, Ke Zhu | 分布强化学习的金融Alpha发现 |
| 2025 | A Scalable Gradient-Based Optimization Framework for Sparse Minimum-Variance Portfolio Selection | Sarat Moka, Matias Quiroz, Vali Asimit, Samuel Muller | 稀疏最小方差组合优化 |
4. 关键问题
问题1：QuantML社区的核心差异化价值是什么？相比传统文献平台，它的优势体现在哪里？
答案：QuantML的核心差异化价值是聚焦机器学习量化模型的垂直领域知识图谱构建，而非通用文献聚合；相比传统平台，优势主要体现在两点：一是“连接性”——通过“论文-标签图谱”“标签关系图谱”实现论文与主题、主题与主题的强关联，解决传统平台“论文碎片化、主题难串联”的问题；二是“实用性”——除论文外，还同步分享策略代码与Alpha因子，直接对接量化研究的落地需求，且时间跨度覆盖2011-2026年，既包含历史经典研究，也涵盖2026年的最新成果，满足不同阶段的研究需求。
问题2：从QuantML热门标签的关联论文数量分布来看，当前量化领域的研究趋势呈现出什么特点？
答案：研究趋势特点主要有三：一是技术聚焦性——时间序列预测（272篇）是绝对核心方向，说明“基于时间序列的量化分析”仍是当前研究的基础与重点；二是跨领域融合性——大语言模型（126篇）、深度强化学习（65篇）等AI技术标签关联论文数量较多，反映“AI技术与量化领域的融合”是重要趋势；三是场景实用性——交易策略（130篇）、组合管理（104篇）、风险控制（93篇）等应用场景标签占比高，说明研究更偏向“解决实际量化交易中的策略设计、组合优化、风险控制问题”，而非纯理论探索。
问题3：QuantML展示的2026年最新论文《ContestTrade: ...》与2025年的多篇论文相比，在研究方向上有何延续与突破？
答案：延续性体现在“聚焦多智能体与策略优化”——2025年已有《R&D-Agent-Quant: ...》（多智能体框架）、《Directly Learning...》（交易策略学习）等论文，2026年的《ContestTrade: ...》同样围绕“多智能体”与“交易系统”展开，说明“多智能体技术在量化交易中的应用”是近两年的持续研究方向；突破性体现在“机制创新”——该论文提出“基于内部竞赛机制的多智能体系统”，区别于2025年论文聚焦“数据联合优化”“损失函数设计”等技术细节优化，更侧重从“系统机制层面”提升多智能体交易的效率与稳定性，是对多智能体量化应用的进一步深化。