跳出因子范式，走向叙事驱动——基于大语言模型的叙事驱动选股规则生成框架

创建于 2026-07-17T07:36:16.611121+08:00 更新于 2026-08-23T17:52:25.942694+08:00

摘要

本文提出叙事驱动的量价选股规则生成框架，由大语言模型先推演具有市场逻辑的交易叙事，再将自然语言叙事翻译为可回测的选股规则，形成“假设—编码—验证—反思”的四步闭环。相较传统因子框架，叙事驱动强调可解释性、可复盘性与稳健性，且回测显示显著超越基准、最大回撤在可控范围。风险提示：历史规律可能改变，AI生成内容可能不准确，需独立判断。 [page::1]

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