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量化研报与公告与调研与量价全数据智能投研AI构建.pdfVIP

量化研报与公告与调研与量价全数据智能投研AI构建.pdf

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量化专题报告

目录

1FinLLM的破局之路3

1.1传统模型难以应对信息过载与数据割裂3

1.2缺乏解释性削弱了模型的决策透明度3

1.3构建FinLLM并非易事4

1.4破局路径:从数据到验证的闭环5

2多源异构数据的设计与提纯7

2.1分析师研报文本7

2.2公司公告文本12

2.3机构调研记录17

3三角验证体系大幅提升模型:COT+对比+反事实19

3.1三角验证体系构建方法19

3.2三角验证体系应用于多源异构文本25

4引入量价信息:LoRA与性能提升32

4.1什么是LoRA?32

4.2数据与训练结果33

5总结与展望38

6风险提示40

7附录41

插图目录44

表格目录45

2

量化专题报告

1FinLLM的破局之路

投研决策的准确性高度依赖于对海量信息的快速处理与深度理解。然而,传统

投研模型在面对非结构化文本数据、多源异构信息以及实时市场动态时,表现出明

显的局限性。这些局限性不仅影响了模型的预测精度,也削弱了投资者对模型的信

任度。

1.1传统模型难以应对信息过载与数据割裂

传统投研模型主要依赖结构化数据(如财务报表、价量数据),难以有效整合

非结构化文本信息(如公司公告、研报观点)。以某消费行业龙头公司为例,其发

布了一份强劲的季度财务报告,显示营收同比增长20%,净利润同比增长15%。

然而,市场对其解读存在显著分歧:部分投资者认为增长主要受益于短期促销活动,

难以持续;另一部分则认为公司通过产品创新和渠道优化建立了长期竞争优势。传

统模型在处理文本数据时,通常需要将文本转换为结构化特征(如词袋模型、TF-

IDF),导致大量语义信息丢失。

根据Gartner的研究,超过80%的企业数据为非结构化数据,且其增长速度

是结构化数据的三倍,包括新闻舆情、管理层表态、行业政策等。研究公司ITC预

测,非结构化数据量将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,即

1750亿TB。例如,某科技公司在财报电话会议中透露“未来将加大研发投入”,

这一信息可能被市场解读为短期成本压力或长期技术壁垒的建立。传统模型无法

解析此类文本中的隐含信号,导致投资决策缺乏前瞻性。

此外,传统模型在处理多源异构数据时表现乏力。例如,某公司在发布财报的

同时,行业政策出现调整(如环保限产),传统模型难以将政策文本与财务数据关

联,无法及时预警潜在风险。这种局限性不仅降低了模型的预测精度,也削弱了投

资者对模型的信任度。

1.2缺乏解释性削弱了模型的决策透明度

传统模型通常只提供预测结果(如“上涨概率70%”),缺乏对预测过程的详细

解释。例如,某模型预测某只股票会上涨,但无法解释上涨的具体原因(如“是否

因为行业景气度提升,还是公司技术进步?”)。

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