3S-Trader: A Multi-LLM Framework for Adaptive Stock Scoring, Strategy, and Selection in Portfolio Optimization
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摘要
本文提出3S-Trader，一个基于多大型语言模型(LLM)的股票组合构建框架，融合了多维度股票评分、策略自我反思迭代和股票筛选模块，实现无需训练的自适应组合优化。该框架通过新闻、财务和技术指标分析，实现对多股票的跨维度打分；结合历史策略表现进行策略调优；在多个行业股票池和DJIA指数项下的回测表现优异，累计收益率达131.83%，展现出稳健的风险调整能力和广泛的适用性 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::7]。
