港科大最新发布！从深度学习到LLM，一文揭秘AI如何重塑量化投资

本文由LLMQuant整理自论文原文，版权归原作者所有，原文链接：https://arxiv.org/html/2503.21422v1

前言：AI时代的量化投资新格局

“量化投资正迎来一次由深度学习到大语言模型（LLM）的飞跃，这不仅提升了市场预测的精确性，更预示着交易自动化的新时代即将来临。”

随着人工智能技术的飞速进步，量化投资正逐渐成为金融资产管理领域的主流方法。其中，以Alpha策略为代表的量化方法凭借捕捉市场失效的能力，与AI技术天然契合，成为量化投资领域研究的热点。

该论文系统地梳理了量化投资领域的AI技术演进路径，从传统统计模型到深度学习，再到如今的大语言模型（LLM），并深入分析AI在Alpha策略中的具体应用及发展前景。

一、Alpha策略的演变：从人工特征到自动化决策

Alpha策略致力于发现市场定价错误，以获得超额收益。其发展历程可分为三个阶段：

• •  人工特征阶段：依赖专家人工识别和建模交易信号。
• • 深度学习阶段：以神经网络自动捕捉数据中的复杂模式。
• • LLM智能体阶段：以大语言模型驱动的自动化智能体实现自主分析和决策。

其中，深度学习模型已经证明了在捕捉时空关系、新闻情绪等复杂信号方面的卓越表现，但也存在过拟合和可解释性不足的挑战。

近年来，LLM的崛起进一步推动了量化策略的升级，使模型不再局限于预测任务，而能像人类分析师一样，综合理解市场信息，产生创新Alpha因子，并自主优化策略流程。

二、深度学习如何重塑Alpha投资全流程？

Alpha投资策略的典型流程包括数据处理、模型预测、组合优化和订单执行四个环节。深度学习的广泛应用，使得每个环节的精度与效率大幅提升：

1. 数据处理

深度学习使模型能有效处理多元数据，包括：

• • 数值数据：股价、财务数据等。
• • 关系数据：知识图谱描述公司间的关联。
• • 另类数据：社交媒体、卫星图像等新兴数据源。
• • 模拟数据：通过GAN、扩散模型生成仿真数据，以增强模型鲁棒性。

2. 模型预测

预测环节依赖于对数据内在的时空关系建模：

• • 时间关系 ：LSTM、Transformer捕捉趋势和周期。
• • 空间关系：图神经网络（GNN）分析股票间相互影响。
• • 时空融合：结合空间和时间维度综合预测资产价格。

3. 组合优化

深度学习被用于优化传统组合配置方法，如均值方差模型（Markowitz）和多期随机控制模型。此外，强化学习进一步实现了端到端的组合配置，通过直接学习市场反馈进行资产配置决策。

4. 订单执行

强化学习（RL）广泛用于优化订单执行策略，如Deep Q-Network（DQN）和策略梯度方法，以最小化交易冲击和成本。

三、LLM如何进一步颠覆Alpha研究？

LLM的出现，将Alpha研究推向更高层次：

1. LLM预测：从情绪提取到时间序列预测

• • LLM显著提升金融文本情绪分析能力，如FinBERT、ChatGPT等模型，通过对新闻和社交媒体的情绪分析，精准捕捉市场动态。
• • 近期研究（如Lopez Lira & Tang, 2023）显示，ChatGPT的情绪信号对股价具有显著预测能力，甚至超过传统因子模型。
• • LLM还被用于直接的金融时间序列预测，通过Prompt技术实现更高的预测精度与解释性。

2. LLM智能体：从因子生成到自主交易

• • Alpha-GPT 等模型能通过人机交互自动生成新的Alpha因子，显著提升因子挖掘效率和创造性。
• • 更先进的框架（如FinAgent、FinVision）将多模态数据融合，通过LLM分析市场新闻、历史交易数据，进行自主决策和组合优化，表现超越传统深度学习和强化学习模型。
• • 最新出现的多智能体框架（如FinRobot、FINCON）模拟机构投资团队的协作流程，实现更高水平的交易自动化与风险控制。

四、挑战与未来：LLM驱动的量化投资新趋势

尽管前景广阔，但LLM在量化投资中的实际应用仍面临一些现实挑战：

• • 实时性与延迟问题：当前LLM预测延迟较大，难以满足高频交易需求。
• • 量化推理能力有限：LLM尚不能完全替代专业的金融数学模型，需要结合传统方法以实现最优效果。
• • 风险管理与执行问题：目前的LLM代理仍缺乏对交易成本和风险控制的精细建模。

未来研究方向包括：

• • 融合模型架构：将LLM与专门的金融数值模型混合使用，实现精准预测和实时决策。
• • 神经符号（Neuro-symbolic）方法：在组合优化阶段，将LLM输出与金融数学约束有效整合。
• • 先进订单执行技术：开发结合市场微观结构与实时推理的高级订单执行智能体。

五、结语：从技术飞跃到投资新范式

“量化投资领域正经历一场深度学习与大语言模型的融合革命。这不仅带来预测能力的突破，更为金融自动化决策提供了前所未有的可能性。”

本文全面梳理了深度学习与LLM在Alpha策略中的发展轨迹与实际应用，并指出了未来研究的前沿方向。伴随AI技术的持续突破，量化投资必将进入一个更加高效、精准与智能的新时代。

未来已来，量化投资的下一个里程碑，值得每位投资者与研究人员关注与期待。

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