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基于神经符号模型的大语言模型在金融因子挖掘中的高效应用研究
第一作者及机构信息
本研究由来自中国人民大学信息学院的Zhiwei Li、Caihong Sun（通讯作者）、Wei Xu、Ji-Rong Wen团队，联合昆明理工大学自动化与信息工程学院的Ran Song、Zhengtao Yu共同完成。研究成果发表于计算语言学领域顶级会议Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024（2024年8月）。
学术背景与研究动机
科学领域与问题背景
研究聚焦于实证资产定价（empirical asset pricing）领域的核心问题：如何高效挖掘具有金融可解释性（interpretable financial factors）的股票收益预测因子。传统方法分为两类：
1. 符号因子模型（symbolic factor models）：通过符号表达式（如“close/open”）生成因子，虽可解释但搜索效率低；
2. 神经因子模型（neural factor models）：基于神经网络提取数值特征，效率高但缺乏可解释性。
研究目标
受大语言模型（LLMs）在金融任务（如情感分析、文本生成）中的成功启发，团队提出神经符号融合模型（neuro-symbolic model），旨在结合两类模型的优势，实现高效且可解释的因子挖掘。
研究方法与流程
核心模型：FAMA（Factor Mining Agent）
研究设计了一个由两大模块组成的代理模型：
1. 跨样本选择（Cross-Sample Selection, CSS）：
- 目标：解决LLMs因子挖掘中的同质性问题（homogeneity）。
- 方法：通过K-means聚类将因子按相关性分类（共7类），从每类中随机选取低相关性因子作为上下文样本，引导LLMs生成多样化因子。
- 数据：基于Alpha101公开的38个初始因子，聚类后每次迭代选取2个样本。
- 经验链（Chain-of-Experience, CoE）：
- 目标：利用历史成功挖掘路径提升新因子生成效率。
- 方法：
- 初始阶段：按因子RankIC（排名信息系数）排序生成经验链；
- 增强阶段：若新因子性能优于链中所有因子，则将其加入链尾或拆分插入链中（基于相关性匹配）。
实验流程
数据准备：
- 数据集：标普500指数成分股2015-2022年数据（开盘价、收盘价等），划分为训练集（2015-2020）、验证集（2020-2021）和测试集（2021-2022）。
- 输入：仅使用10%的训练数据（2020-2021）以验证模型高效性。
因子评估指标：
- RankIC：衡量因子值与股票收益排名的相关性；
- RankICIR：RankIC均值与标准差的比值，反映稳定性。
对比基线：包括符号模型（Alpha101、GP）和神经模型（ALSTM、FactorVAE）。
主要研究结果
预测性能对比：
- FAMA在测试集上RankIC达0.054（±0.010），RankICIR达0.485（±0.051），均优于最优基线FactorVAE（RankIC提升0.006，RankICIR提升0.106）。
- 消融实验显示：单独使用CSS或CoE效果有限，联合使用时性能随迭代次数增加（7次迭代后最优）。
投资模拟表现：
- 年化收益率（AR）：38.4%，远超标普500的26.3%；
- 夏普比率（SR）：667.2%，显著高于神经模型（如FactorVAE的132.2%）。
关键发现：
- CoE节点删除实验表明，移除初始低效节点可提升模型性能（图4）；
- CSS样本数优化：3个样本时效果最佳，过多样本会导致性能下降（图3）。
结论与价值
科学价值：
- 首次将LLMs作为神经符号桥梁，解决了传统方法效率与可解释性的矛盾；
- 提出的CSS和CoE模块为LLMs在金融领域的应用提供了新范式。
应用价值：
- 模型生成的因子可直接用于量化投资策略，高夏普比率表明其实际部署潜力；
- 仅需10%训练数据的特性降低了计算成本。
研究亮点
方法创新：
- 融合符号表达与神经特征，提出可解释因子自动化挖掘框架；
- CoE模块通过动态更新经验链优化探索方向。
性能突破：
- 在保持可解释性（如因子“log(close/open)”）的同时，预测性能超越纯神经模型。
局限性：
- LLMs的“幻觉”（hallucination）可能干扰因子生成，未来需进一步抑制。
其他有价值内容
- 伦理声明：研究严格遵循OpenAI API使用规则，所有实验基于历史数据，不提供实际投资建议。
- 开源支持：代码与因子列表已在附录中公开，便于复现研究。
（全文共计约2000字）