Predictive Power of LLMs in Financial Markets
创建于 更新于
摘要
本报告探讨了使用大型语言模型（如GPT-3.5和BERT）基于美联储褐皮书数据预测股票和债券相关性的有效性。研究发现，褐皮书包含资产相关性信息，但GPT模型存在明显的未来信息泄露偏差，且未能超越传统模型表现。通过投资组合模拟，基于BERT模型生成的相关性信息能提供更优的投资组合表现，尤其是在新冠疫情前后不同市场环境中，显示其更强的泛化能力。此外，加入历史相关性数据未显著提升预测准确率。[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6]
