FinTradeBench: A Financial Reasoning Benchmark for LLMs
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摘要
本文提出 FinTradeBench —— 一个针对大型语言模型的金融推理基准，覆盖 NASDAQ‑100（2015–2025）上的公司基本面与交易信号，包含1,400道问题并采用“校准-再扩展”流程构建，评估显示：检索增强（RAG）显著提升基于文本的基本面推理能力，但对基于时序交易信号的推理帮助有限或有害，这反映出当前 LLM 在数值与时间序列推理方面的不足并指出未来改进方向 [page::0][page::3][page::6]
