2026年量化金融前沿研究中，LLM在交易執行與投研輔助中的角色如何界定？

根據2026年AAAI與ICLR的前沿研究，LLM在量化金融中的角色正從直接交易決策轉向策略研發與輔助分析，其核心價值體現在以下幾個方面：

首先，LLM更適合承擔離線研發、因子生成、語義校驗和投研輔助，而非直接承擔低延遲交易執行。TiMi框架的研究表明，將系統拆分為離線策略研發和在線分鐘級執行兩個階段是更優解。離線階段由多個專長不同的LLM智能體協作完成宏觀模式識別、微觀交易規則定制、代碼實現和參數約束設定，并通過回測結果觸發反思，不斷修正策略邏輯、風控閾值和執行細節。在策略穩定后，系統把策略蒸餾為可直接運行的交易程序，使在線階段不再持續調用大模型，僅執行已固化的代碼，從而解決在線推理延遲、情緒化表達及外圍信息滯后等問題。

其次，LLM在技術面解釋和信號診斷方面具有獨特優勢。VTA框架的研究顯示，LLM可以通過將OHLCV價格序列轉化為技術指標及其自然語言注釋，生成可讀的技術分析軌跡，進而驅動價格預測。這種框架能在保持可解釋技術分析的同時提升預測準確率，幫助研究員理解模型為何看多、看空或保持謹慎，補充了執行型智能體的另一側。

最后，LLM在Alpha因子挖掘中主要發揮公式生成、搜索引導和語義評估的作用。Navigating the Alpha Jungle和AlphaAgentEvo等研究利用LLM的語義理解與推理能力，提高符號因子搜索的方向感和連續性，但同時也指出LLM在穩健性、搜索效率和實際可部署性上仍存在短板。AlphaBench的評測進一步證實，LLM在自動化因子挖掘中雖有潛力，但需結合標準化評估體系，且其能力關鍵不只在參數規模，更在搜索機制、反饋設計和標準化評估體系。

綜上所述，LLM在量化交易中的最佳實踐是作為策略發現和工程化迭代的輔助工具，將真實交易中最敏感的延遲、復現和風控問題交給確定性程序處理，而非直接作為交易員角色。