CAN BLINDFOLDED LLMS STILL TRADE? AN ANONYMIZATION-FIRST FRAMEWORK FOR PORTFOLIO OPTIMIZATION
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摘要
本文提出 BlindTrade：一种“先匿名化（anonymization-first）”的 LLM → GNN → RL 投资流程，通过将 S&P500 日常成分股的代码与公司相关实体匿名化（阻断记忆性泄露）、由四类专用 LLM 代理生成解释性评分并嵌入语义向量，再经 SemGAT 学习跨股关系、最后由 PPO-DSR 策略进行组合权重分配。2025 年 YTD OOS（至 2025-08-01）平均 Sharpe=1.40±0.22、累积收益≈32.22%，并通过信息系数（IC）分析与负对照（shuffle）实验验证信号并非纯泄露 [page::0].
