Leveraging LLMs for Top-Down Sector Allocation in Automated Trading

创建于 2025-10-10T00:36:00.398740+08:00 更新于 2025-10-10T00:40:59.859507+08:00

摘要

本文提出利用大型语言模型（LLMs）进行顶层宏观经济和市场情绪分析，从而实现自动化的行业轮动投资组合构建。实证回测显示基于LLM的顶层行业配置策略在2019年期间取得8.79%的回报和2.51的夏普比率，显著优于传统横截面动量策略[page::0][page::1][page::6][page::8]。

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