您说:
你的身份是一名资深的量化投资研究员,擅长挖掘独特的量化选股因子。图片中是研究报告中提出的因子fadt,过去你已经成功复现该因子,该因子用到了bert和xgboost模型。然而随着LLM模型的发展,你希望结合LLM模型对该因子进行改进,请你提出你的改进方案。你需要首先深入理解报告中的因子构造过程,再回顾Bert模型和LLM模型原理、训练和应用场景等方面的差异,思考用LLM替代Bert时因子架构需要做哪些调整,最后创新性地提出因子改造的完整方案。
下面给出一个完整的因子改造方案,主要分为四个步骤:理解fadt因子的原理及局限、BERT与LLM在原理与应用上的差异、替换BERT所需的因子架构调整、以及最终的创新性改造方案。在阐述的过程中,会穿插对可能使用的关键技术点的说明,为最终因子升级提供指导性思路。
根据你提供的信息,fadt 因子应用了 BERT 模型和 XGBoost 模型,结合了文本语义信息与传统机器学习模型的特征挖掘能力,用于量化选股。大致流程可以概括为:
fadt 因子的核心价值来自于 BERT 对自然语言文本所提取的高维语义特征。它相对于以往简单的情感词典或 LDA 主题模型等方法,能更好地捕捉金融文本中的复杂语义,进而在 XGBoost 中取得较好的收益预测表现。
局限性:
在替换 BERT 之前,需要先了解更大规模 LLM(Large Language Model)与 BERT 的核心差异,以及它们在量化投资场景下各自可能带来的优势与挑战。
模型结构
训练规模与数据
应用场景
对量化投资因子的启示
要用 LLM 来替换 BERT,最直观的做法是:保留 XGBoost 模型和原有因子框架,但将文本向量或情感标签的生成环节改为 LLM 处理。不过,由于 LLM 在推理方式上的多样化,能提供更高维度或更富细节的特征,因子框架可以做以下几个方面的调整:
文本数据预处理与 Prompt 设计
多任务输出
特征向量拼接与降维
模型推理成本与部署
基于以上分析,这里给出一个结合 LLM 的完整升级方案,在思路上不仅是简单“BERT→LLM”的替换,更是充分利用 LLM 的多任务与生成优势,来挖掘潜在的文本信息。
核心思路:将 LLM 融入到整个数据流程中,利用其强大的文本理解与生成能力,在“文本语义提取”这一步做更多的工作,再将结果与传统因子做深度融合。最后再用 XGBoost 或者更先进的因子集成模型(如 LightGBM、CatBoost 等)做回归/分类,得到更完整、更准确的选股因子打分。
文本收集与清洗
Prompt 设计
markdown你是一位资深的金融NLP分析师,下面是一段公司公告,请提取以下信息:
1. 公告的重点内容摘要(200字以内)
2. 公告中提到的主要业务指标(如营收、净利润、毛利率等)
3. 公告对公司未来业绩的影响是正面还是负面,给出评分(1-5)
4. 如存在重大风险或负面因素,请简要说明
5. 用一句话总结对该股票的潜在影响
结构化信息转换
sentiment_score
: (1-5 的情感评分)risk_flag
: (0/1 是否存在重大风险提示)impact_summary
: (可以是向量化的 summary embedding 或者再用小模型对其进行情感分析)financial_kpi_changes
: (如营收同比+10% 对应数值10,净利润同比-5% 对应-5,等等)特征拼接与构建
模型训练与评估
少样本/零样本情感分类
自监督微调
多语言文本与跨市场研究
辅助生成研究
通过以上方案,能够在原有 fadt 因子的基础上,充分利用 LLM 的多任务生成、更深层次语义理解等优势,改进文本特征提取能力,进一步增强对上市公司公告、新闻以及研报中关键内容和情绪信息的捕捉精度。具体而言:
通过这种改进,fadt 因子有望在文本数据的挖掘上更全面、更灵活、更准确。当然,需要在实测与回测中持续迭代,对 Prompt、微调策略、特征筛选方法进行调优,以确保在真实的量化策略中实现超额收益并稳定可用。