ChatGPT in Systematic Investing Enhancing Risk-Adjusted Returns with LLMs
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摘要
本报告研究大语言模型（LLM）如何通过解读个股新闻，增强跨期动量策略的风险调整收益。使用标普500成分股日频收益与高频新闻数据，利用ChatGPT生成新闻驱动信号，构建LLM增强动量组合。结果显示该策略在样本内外均超越传统动量基线，提升Sharpe和Sortino比率，且在考虑2个基点交易成本后仍具稳健性，表明LLM具备实时解析金融新闻的能力，显著提升因子投资表现 [page::0][page::2][page::13][page::18][page::22]。
