What Teaches Robots to Walk, Teaches Them to Trade too – Regime Adaptive Execution using Informed Data and LLMs
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摘要
本报告提出一种创新的基于大型语言模型（LLM）与强化学习相结合的动态适应金融市场行情切换的方法，借鉴了机器人领域四足机器人灵活适应复杂地形的训练机制。通过两阶段的教师-学生架构，结合自然的市场反馈信号实现持续策略调整，显著提升了股票价格走势预测准确率，超过当前最优基准15%以上，并优于GPT-4等超大模型。报告展示了数据集构建、模型设计、训练流程及丰富实证结果，深入分析了语言模型嵌入信息增益对市场观察质量的影响，为市场预测和量化策略提供新思路。[page::0][page::1][page::4][page::5]
