Can Large Language Models Execute Parent Orders?
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摘要
本研究首次将大语言模型用于父单执行问题，提出PACE框架，将长周期规划与短周期执行分离，避免对市场形成强假设或进行任务专门训练。实验基于深证交易所 Level-1 数据显示，PACE优于TWAP、Almgren-Chriss及学习基线，最强基线提升约0.65个基点，且在不同模型设定下表现稳定；行为分析揭示LLM在信心与执行时序方面与人类投资者存在显著差异，显示其可对交易执行提供协同作用，但需在实盘环境中进一步验证。 [page::0]
