Quantitative research is an iterative loop: a researcher proposes a market hypothesis, implements it as an executable signal, tests it on historical data, and decides what to keep. Existing benchmarks score formulas, code, or individual trading decisions, leaving open whether large language models (LLMs) can complete this loop and produce strategies that work beyond the research period. We introdu

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Quant-Arena: Benchmarking LLM Agents for Quantitative Tradin](https://arxiv.org/abs/2610.30113v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Houde Qian, Zheng Jiang, Wenyi Li, Chenxi Xu, Xinjie Lin, Yuzhao Peng, Ruoyu Han, Youjie Zheng, Kaisen Yang, Qinhuai Na, You Fu, Calvin Xiao

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏，做Agent开发的时候拿出来翻翻。
Benchmark看多了容易麻木——跑分好不一定产品好用。这篇文章好在对分差有分析，不只是贴数据。

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⏱️ 2026-10-22 13:02