如何利用ChatGPT挖掘高频选股因子？ChatGPT模型介绍及原理解析
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摘要
本报告系统介绍了ChatGPT模型的基本原理、提示工程方法及其在量化选股因子挖掘中的应用。通过细致的提示设计，引导ChatGPT构建了原创且具有逻辑支撑的低频变异系数因子和高频买卖盘力量因子。实证测试显示，高频买卖盘力量因子在日频和周频调仓下均实现了显著的超额收益，尤其在中证1000指数增强策略中的年化超额收益达到7.17%，并具备较好的信息比率和换手率表现。另外，报告还验证了ChatGPT对量化回测代码生成的能力及其局限性，提出了应用中的改进方向和风险提示，为量化研究人员提供了利用大型语言模型提升选股因子开发效率和创新性的重要参考。[pidx::0][pidx::3][pidx::4][pidx::9][pidx::11][pidx::12][pidx::14][pidx::16]
