연구진은 자체적으로 이전 실험 결과를 활용해 가설과 후보를 개선하는 자가 개선 시스템의 가능성을 연구했어요. AQuA는 상징적 요인 발견과 훈련 가능한 모델 개발을 위한 두 개의 독립적인 언어 모델 기반 연구 시스템으로 구성돼요. AQuA는 암호화폐 시장에서 정보 계수를 약 0.190으로, 미국 주식 시장에서는 +0.0843으로 개선하며 최대 +2.50의 샤프 비율을 달성했어요.