• 选举日股市预测挑战与背景：选举作为政治事件极大影响经济政策和市场情绪，导致股市高波动性，传统及深度学习模型需针对该特殊场景进行定制化优化[page::0][page::1].

- EDSMF模型设计：基于StockMixer多尺度MLP架构，新增3个政治信号输入特征——candidateimpact1, candidateimpact2及candidatecontext，用以捕捉不同候选人的政策对个股和行业的正负影响 [page::2][page::3][page::5][page::7].

• 政治信号生成机制：利用四个LLM驱动代理（新闻分析员、候选人政策分析员、市场分析员、综合分析员）处理超过9万篇2024年选举相关新闻与官方文件，输出候选人具体政策对不同行业及股票的影响评级 [page::3][page::4].

- 候选人影响量化方法：候选人对行业影响由指标$\mathbb{I}{c,s}=\pm 1$体现，结合股票所属行业$\mathbb{I}{s,i}$映射至个股，形成候选人影响分数公式 candidateimpact${c,i,t}=\sums \mathbb{I}{c,s} \cdot \mathbb{I}{s,i}$ [page::4][page::5].

• 候选人上下文(candidate_context)处理策略：训练和验证阶段随机分配候选人标签，测试阶段固定为实际获胜者；采用双模型train，并通过加权集成融合预测结果，权重如0.2和0.8分别赋予候选人1和候选人2，体现不同政治影响比重[page::5][page::6][page::7].

- 损失函数设计：结合均方误差损失与排序感知损失，确保按收益排序的股票在预测中保持相对次序，优化排名效果[page::7].

• 实验数据与设置：基于2024年美国总统选举期间（10/30-11/06）1分钟频率的S&P500高频数据，数据集切分为训练、验证和选举日测试集，模型使用PyTorch实现，训练100个epoch，学习率1e-3，损失系数α=0.1。[page::8]

- 评估指标：采用Information Coefficient（IC）、Rank Information Coefficient（RIC）、Precision@N和Sharpe Ratio（SR）四种指标全面评估预测精度与风险调整收益水平[page::9].

• 量化策略及性能表现：最佳集成策略“20%候选人1，80%候选人2”在RIC达到最高0.2306，显示候选人政策影响权重调整显著提升模型选股能力和排名相关性。不同权重配置表现的四个指标具体对比如下图所示：

• 消融研究结果：候选人权重对模型表现影响显著，40%-60%候选人1-2权重实现IC和SR的最佳权衡，证明考虑双候选人市场反应对提升选举日股市预测具有价值[page::10][page::11].

- 研究结论与展望：EDSMF模型成功融合政治事件信息和先进深度学习架构，实现选举日股票市场精准预测。未来计划引入更多宏观和政治变量，拓展至其他国家选举周期分析[page::11].

金融研究报告详尽分析报告

——针对《From Votes to Volatility Predicting the Stock Market on Election Day》

---

一、元数据与概览

报告标题： From Votes to Volatility Predicting the Stock Market on Election Day
作者/机构： Igor L.R. Azevedo 与 Toyotaro Suzumura，东京大学
发布日期： 未明确标注，结合文本推断为2024年相关研究
研究主题：
本报告聚焦于美国2024年总统大选期间股票市场的波动预测，提出并验证了一种名为“Election Day Stock Market Forecasting (EDSMF) Model”的预测模型，旨在通过引入选举相关的政治信号提高股市高频数据下的预测准确度。
核心论点和目标：

• 选举日因政策不确定性导致市场高波动性，影响股市动态，传统及现有深度学习模型难以针对这一特点做精准预测。

- 结合选举候选人的政治经济信息，用基于大型语言模型（LLM）的智能代理提取政治信号，将其作为扩展特征融合进顶尖的股票预测架构（StockMixer），提高选举日股票价格预测的准确性和投资回报。

• 通过对2024美国总统选举期间S&P 500高频数据的实证研究展示模型优于基线方法的表现，并验证候选人影响权重的不同配置带来的性能差异。

总结：作者意图强调，将政治认知纳入金融模型，尤其针对选举日高波动场景，能显著优化股市短期价格预测，有助投资者有效规避风险和抓住机会。此报告为政治事件驱动的金融预测开拓新路径。[page::0,1,11]

---

二、逐节深度解读

1. 引言（Introduction）

• 选举日与股市的关系（1.1节）

选举尤其是总统选举对经济政策和金融市场结构有深刻影响，相关文献表明选举期间股市波动加剧，投资者情绪与市场效率均受影响。预测选举期间市场走势有助于风险控制与策略优化。

• 股票市场预测现状（1.2节）

综述了金融领域从传统统计模型（Markowitz均值方差、CAPM、ARIMA、GARCH等）到机器学习（SVM、KNN、XGBoost、CatBoost）与深度学习（LSTM、图网络以及新兴的多维动态网络）模型的技术进展，突出深度学习在捕捉复杂时序依赖和股间关系上的优势。

• 选举日特殊性与研究动机（1.3节）

选举日市场波动具有独特性，现有模型通用性不足。报告首次将大型语言模型驱动的政治信号融入StockMixer架构，提出EDSMF模型，充分利用候选人政策影响信息提升预测性能和投资盈利潜力。该部分明确论文贡献：结合候选人政治信息与金融数据，以深度学习提升选举日的股价预测。[page::0,1]

2. 方法论（Methodology）（第2章）

• 整体设置（2.1节）

基于StockMixer，输入为标准的每日及分钟级股票指标（开盘价、收盘价、最高最低价、成交量、日内波动、EMA指标等）并融合板块信息及新增政治信号。选取2024年美国总统选举期间的S&P 500股票1分钟频数据作为研究对象，时间窗口覆盖10月30日至11月6日。

• 问题定义（2.2节）

模型旨在预测下一个时间点的股票收盘价，通过计算收益率(ratio of price change)实现对价格变动的建模。目标为预测$t$时刻价格$pi^t$的收益率$ri^t = (pi^t - pi^{t-1}) / pi^{t-1}$。

• 输入特征（2.3节）

详列七大类指标，着重介绍EMA及其计算公式，强调对时间序列权重动态调整，搭配经济部门板块，提升特征表达能力。[page::2,3]

3. 将政治信号扩展进StockMixer（第3章）

• 候选人影响的构建（3.1节）

设计基于大型语言模型(LLM)的4个智能代理，分别负责新闻分析、候选人政策分析、市场影响解读及信息整合，自动提炼大选候选人带来的经济影响信号。覆盖9万条新闻及官方文件，确保信息全面。

• 政治信号量化公式

候选人的政策对不同行业板块的影响被编码为正负指标，映射至股票层面，形成候选人影响变量$candidate\impact1$与$candidate\impact2$，通过数学归一化分配权重，定量衡量政策对个股的潜在推动或抑制作用。

• 候选人情境编码（3.2节）

引入$candidate\context$变量，随机分配（训练验证阶段）和固定赋值（测试阶段）两种策略。通过训练两个不同上下文模型（Model A：候选人1；Model B：候选人2），实现对双向候选人影响的识别和融合。

• 集成机制（3.3节）

扩展输入空间使StockMixer能直接接收3个新增政治特征，促使模型捕捉政治环境对市场微观结构的突发影响，提高预测精度。

• 损失函数设计（3.5节）

结合MSE与排序损失，强调不仅要降低预测误差，还需保证盈利潜力较强的股票排名正确，反映投资实用性。损失参数$\alpha=0.1$调节两者权重。

• 完整公式框架说明（3.4节）

模型输入数据维度增加3个政治特征维度，实现多维输入到预测输出的映射。

综上，该章节详尽说明政治-经济信号生成、候选人影响因子量化、编码策略及深度学习模型融合流程，体现跨学科交叉创新[page::3-8]

4. 实验部分（第4章）

• 数据集划分（4.1节）

数据基于2024年美国总统选举期间的1分钟频S&P 500股票数据划分，训练、验证及测试时间区间严格区分，确保模型泛化能力测试合理。

• 计算资源与实现细节

基于PyTorch实现StockMixer架构，LLM代理采用CrewAI，训练100轮，固定学习率与滑动窗口，硬件为NVIDIA A100 GPU。

• 评估指标（4.1节）

报告使用四大金融量化指标详评模型性能：
- IC（信息系数）：预测与实际收益的Pearson相关度。
- RIC（排序信息系数）：预测股票排名和真实排名的Spearman相关。
- Precision@N：前N强预测准确度。
- Sharpe Ratio（夏普比率）：单位风险调整后的收益表现。

• 实验结果（4.2节，表2与图1）

多个候选人权重组合的集成策略表现优于基线StockMixer和随机赋值模型。
- RIC最高达0.2306，对股票排序预测能力增强明显。
- Sharpe比率最高1.8163，显示较优的风险收益平衡。
- 图1进一步直观展示了不同权重组合对四指标的微妙影响，候选人2偏重权重更有利于Precision@10，而均衡比分权略偏候选人1的组合整体表现最佳。

此结果证明政治信号的引入显著增强了选举日市场预测能力，也验证了集成策略对捕捉候选人影响的有效性。[page::8-10]

5. 消融实验（第5章）

对候选人权重对模型表现的贡献开展系统消融实验，结果表明：

• Precision@10随候选人2权重增加提升，反映其政策对潜力股影响较强；

- IC和RIC在权重均衡或候选人1稍占优势时最优，验证了双候选人信息同时考虑的重要性；

• Sharpe比率最高出现在约40%权重给候选人1，60%权重给候选人2的配置，体现风险收益最优平衡点。

整体说明政治信号影响细化权重分配对模型精准度和投资价值具有关键作用。[page::10,11]

6. 结论（第6章）

• EDSMF模型融合LLM智能代理生成的政治信号，实现选举日高频股价预测方法创新。

- 实验验证该模型在美国2024总统选举期间显著提升股市预测精度和投资回报率。

• 模型架构和策略为后续各种政治事件驱动的金融预测开辟新思路，体现了选举政治与股市交叉影响的深刻洞察。

- 未来计划扩展更多政治与宏观经济变量，适配其他国家选举场景，进一步增强模型的普适性和精细度。[page::11]

---

三、图表深度解读

Table 1（第4页数据区段）

虽然没有原始表格图像，内容描述候选人对不同行业板块的正负影响指标汇总，计算公式将此影响映射到具体股票层面，实现了政策效应从宏观（行业）到微观（单个股票）的量化。

此设计帮助模型细化不同候选人执政预期对板块及个股的差异性影响，显著丰富了输入特征表达的多维度政治信息，改善了模型对波动的敏感度和预测稳定性。[page::4,5]

Table 2（第9页）

• 综合比较不同候选人权重集成模型、随机赋值策略及基线StockMixer的四项指标。

- “20-Candidate-1, 80-Candidate-2”配置在排序相关性(RIC)达到最高，强化了候选人2政策对股市的正面引导。

• “40-Candidate-1, 60-Candidate-2”配置兼顾信息系数(IC)和风险调整收益(Sharpe Ratio)，展示出更优风险控制能力。

- 随机策略及基线均显著落后，验证政治信号及集成策略的效果。

该表清晰展现了政治信号输入及候选人影响权重调节对于提高不同金融指标表现的实际价值，说明在预测选举日市场时，合适的政治因素权重极为关键。[page::9]

图1（第10页，条形图集）

• 共展示四个指标（Prec@10，IC，RIC，SR）与候选人权重比例的关系。

- Prec@10指标随候选人2权重提升有上涨趋势，暗示其政策背景更贴合赢家股票特征。

• IC和RIC指标最高点集中在中间偏候选人1的配比，说明均衡权重提升模型综合精准度。

- SR分布较为平稳，最高点也位于40%-60%权重配置处，确认风险调整后的收益最大化策略。

图表直观揭示模型性能受政治权重分配显著影响，强调在模型设计中适当调节候选人各自贡献比例的重要性。[page::10]

---

四、估值分析

本报告不涉及企业估值或市值评估，核心集中在高频股价短期预测、风险调整收益指标的提升，不涉及传统DCF、市盈率等估值模型应用或讨论。

---

五、风险因素评估

报告中隐含提及主要风险为“政治信号不准确”及“候选人政策实际影响偏离预期”带来的模型表现波动。另外高频交易数据复杂度、市场非理性波动也为风险来源。

模型通过随机赋值与集成策略设计部分缓解了候选人不确定性导致的冲击，然而详细风险概率及缓解策略未具体展开。未来研究意向中计划引入更多宏观经济因素，进一步提升模型鲁棒性和适应性。[page::6,11]

---

六、批判性视角与细微差别

• 虽然引入了先进的LLM智能代理生成政治信号，但该方法依赖于新闻报道和政策文档的完整性，存在信息滞后或偏差风险，可能影响信号准确性。

- 模型训练与测试的候选人权重设定经验成分较强，缺少基于数据驱动的权重自适应学习机制，未来改进空间较大。

• 高频数据的微观噪声与宏观政治信息的融合存在多尺度时序匹配挑战，当前研究仅限于小时间窗口（分钟级）暂未涉及更长周期宏观影响。

- 报告未详细披露行业或个股级别的逐步验证，整体预测结果更多体现在综合指标，缺少因果关系层面的深入分析。

• 跨国选举适应性和政治系统差异对模型泛化的影响未涉及，未来需谨慎推广。

整体而言，报告方法新颖且数据详实，但对政治信号建模的一些假设和模型设计细节仍有进一步探讨和完善的空间。[page::11]

---

七、结论性综合

该报告首次系统整合大规模语言模型技术与金融时序预测，针对选举日这一极度波动且充满不确定性的市场情景，提出EDSMF模型框架，在基础StockMixer模型之上注入深度政治信号。通过多层智能代理精准提取候选人经济政策与市场影响，量化至行业及个股水平，结合双模型候选人上下文编码与加权集成应对不确定性。实证美国2024总统大选相关高频股票数据验证，模型在信息系数、排序准确率、前N精度及风险调整收益等多项指标显著优于基线与随机方案。消融实验进一步体现了候选人影响权重平衡的重要性。

图表中清晰展现不同权重组合对各指标的细粒度影响，强调设计合理的集成策略是实现优异表现的关键。
总结来看，作者提出了一套将政治事件驱动因子有效融入先进深度学习框架的前沿方法，为特定情景的金融预测开拓了新路径，同时指出了未来引入更多宏观与政治变量的扩展方向，体现了政治与金融市场相互作用的复杂性与可挖掘的预测价值。

整体报告框架严谨，数据与方法链条完善，结论可信度高，具备较强的理论与实用意义，特别适合研究或投资选举周期中证券市场波动行为的学者和从业者深入参考研究。[page::0-11]

---

# 本次分析结束。

报告