大模型因子挖掘代码讲解

由small_q创建，最终由small_q更新于2026-01-09 10:25 被浏览 48 用户

AI因子挖掘项目培训

大模型驱动的量化投资策略开发

主讲人: 徐啸寅

大模型驱动的量化策略开发体系以 **多模态大模型（如DeepSeek、GPT-4）** 为核心，结合 时序数据库、知识图谱 和 强化学习框架，构建“数据-信号-策略”全链路闭环。系统通过以下技术模块实现策略创新。

非结构化数据解析引擎

集成NLP与CV技术，自动解析新闻、财报、卫星图像等非结构化数据，提取市场情绪、供应链动态等另类因子。例如，通过分析上市公司年报中的语义变化，预判管理层战略调整对股价的影响。
动态因子生成网络

基于大模型的因果推理能力，构建可解释的因子生成框架。如通过LLM对行业政策文本进行向量化编码，生成政策敏感度因子，动态调整行业配置权重。
多智能体协同决策

采用LangGraph构建多智能体协作系统，包括：
- 市场监测Agent：实时扫描全球宏观数据与舆情；
- 风险预警Agent：基于强化学习预测尾部风险；
- 组合优化Agent：动态平衡收益与波动率目标。

视频1：