Language Model Guided Reinforcement Learning in Quantitative Trading
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摘要
本文提出一种结合大型语言模型（LLM）与强化学习（RL）的混合框架，通过LLM生成高层交易策略指导RL代理执行。实验证明，经过精心设计的提示语提升了策略收益率和风险调整指标，LLM引导的RL代理的夏普比率显著优于传统RL，表明LLM在金融策略规划中的有效性和潜力[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
