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本文提出了一种基于奖励丰富的马尔可夫决策过程（MDP）和风险导向的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的Alpha因子挖掘框架。该框架利用MDP将Alpha挖掘问题形式化，并通过MCTS解决MDP，从而充分利用离散解决空间的结构信息。与传统方不同的是，该框架还采用风险导向的策略，明确优化最佳情况下的性能，而不仅仅是平均结果。实验结果表明，该框架在两个真实世界的股票数据集上优于所有最先进的基准方，具有更好的建模准确性和盈利能力。