大模型賦能投研之十九：主觀投資框架驗(yàn)證與個(gè)股決策Agent.pdf

大模型賦能投研之十九：主觀投資框架驗(yàn)證與個(gè)股決策Agent。

尋找復(fù)雜輪動(dòng)市場(chǎng)下的核心定價(jià)邏輯

在當(dāng)前的 A 股市場(chǎng)環(huán)境下，行業(yè)輪動(dòng)速度顯著加快，把握一個(gè)行業(yè)特質(zhì)性的投資選股邏輯已經(jīng)成為獲取結(jié)構(gòu)性超額收 益的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)的投研模式正面臨著“覆蓋廣度”與“響應(yīng)速度”的雙重挑戰(zhàn)：一方面，個(gè)人分析師的精力有 限，難以實(shí)時(shí)、深度覆蓋數(shù)百只個(gè)股及快速涌現(xiàn)的新興賽道；另一方面，傳統(tǒng)的量化多因子模型難以真正理解非結(jié)構(gòu) 化研報(bào)文本背后復(fù)雜的“因果推演邏輯”。為此，本報(bào)告通過(guò)引入大模型思維鏈（CoT）技術(shù)，試圖實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化提取并 時(shí)序跟蹤行業(yè)分析師的投研邏輯，動(dòng)態(tài)捕捉行業(yè)定價(jià)最核心的邏輯，為投資決策提供差異化的邏輯補(bǔ)充，以此深度賦 能主動(dòng)權(quán)益投資。

工作流設(shè)計(jì)：投資思維鏈的動(dòng)態(tài)提取與驗(yàn)證

本報(bào)告構(gòu)建了一套端到端的投資思維鏈動(dòng)態(tài)生成與優(yōu)選機(jī)制。通過(guò)大模型從海量研報(bào)中分組自動(dòng)化提取、合并、更新 “核心驅(qū)動(dòng)要素?傳導(dǎo)路徑?投資結(jié)論”的完整邏輯鏈條，隨后創(chuàng)新性地引入滾動(dòng)單鏈回測(cè)機(jī)制，對(duì)提取的邏輯進(jìn)行 歷史數(shù)據(jù)的定量測(cè)試，動(dòng)態(tài)驗(yàn)證每一條邏輯在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下的有效性，剔除失效邏輯，保留在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下具備 顯著定價(jià)能力的“優(yōu)質(zhì)思維鏈組”。

優(yōu)質(zhì) CoT 聯(lián)合選股策略

考慮到研報(bào)信息通常較為滯后的特點(diǎn)，僅依據(jù)時(shí)點(diǎn)研報(bào)信息作為個(gè)股分析依據(jù)時(shí)效性較弱。因此在選股策略上，我們 進(jìn)一步加入了實(shí)時(shí)新聞信息，每條思維鏈會(huì)對(duì)每個(gè)截面上每只個(gè)股的匯總信息進(jìn)行符合程度的判斷，進(jìn)而形成持倉(cāng)決 定、生成測(cè)試結(jié)果。基于思維鏈滾動(dòng)測(cè)試結(jié)果，我們主要參考信息比率表現(xiàn)篩選優(yōu)質(zhì)思維鏈，由每個(gè)測(cè)試單位篩選出 的 TOP1/3 優(yōu)質(zhì)思維鏈在下個(gè)測(cè)試單位各自選出滿足符合條件的個(gè)股，構(gòu)建了優(yōu)質(zhì) CoT 聯(lián)合投票策略與加權(quán)選股策略。 回測(cè)數(shù)據(jù)顯示（2021-2026），多思維鏈聯(lián)合投票策略相較于分析師等權(quán)基準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了 17.16%的年化超額收益，信息比率 達(dá) 0.48，顯著優(yōu)于無(wú) CoT 框架的基準(zhǔn)模型及行業(yè)基準(zhǔn)指數(shù)。加權(quán)策略通過(guò)引入信息比率賦權(quán)，進(jìn)一步提升了策略在市 場(chǎng)下行區(qū)間的風(fēng)險(xiǎn)控制能力,信息比達(dá) 0.51。

投研框架與個(gè)股智能助理

在上述測(cè)試機(jī)制的基礎(chǔ)上，我們將碎片化的分析邏輯脫水重構(gòu)，生成了一套邏輯連貫、具有閱讀側(cè)重點(diǎn)的行業(yè)投研框 架總結(jié)。此外，我們進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了個(gè)股投研顧問(wèn) Agent，它能夠根據(jù)最新信息，輸出“看漲/中性/看跌”的診斷判斷 及核心分析理由，直接輔助主動(dòng)投資者的日常個(gè)股決策。