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LLM-Enhanced Black-Litterman 投资组合优化研究：基于大语言模型的系统性投资视图生成框架

作者与机构
本研究由来自韩国多个机构的团队合作完成，包括：
- Youngbin Lee（Elice AI Quant Lab, ModuLabs）
- Yejin Kim（Meritz Fire & Marine Insurance AI Quant Lab, ModuLabs）
- Juhyeong Kim（Mirae Asset Global Investments AI Quant Lab, ModuLabs）
- Suin Kim（Elice）
- Yongjae Lee†（UNIST，通讯作者）

论文发表于2025年11月的ACM CIKM’25 Workshop on FinAI，并收录于《Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ’25)》。

学术背景

科学领域：本研究属于量化金融与自然语言处理（NLP）的交叉领域，聚焦于投资组合优化（Portfolio Optimization）和大语言模型（LLM）的金融应用。

研究动机：
传统的均值-方差优化（Mean-Variance Optimization, MVO）对输入参数（如预期收益和协方差矩阵）高度敏感，而Black-Litterman模型（BLM）通过引入投资者主观视图（Investor Views）缓解了这一问题。然而，如何系统性生成视图仍是核心挑战。现有方法依赖人工经验或简单量化模型，存在主观性强、难以扩展等问题。

研究目标：
提出一种基于LLM的视图生成框架，将LLM的收益预测及不确定性量化为BLM的输入（视图向量q和置信矩阵Ω），并通过实证验证其优于传统基准（如等权重组合和MVO）的表现。

研究流程与方法

1. 数据准备

• 研究对象：标普500指数中市值最大的50只成分股（2024年6月至2025年6月数据）。
  
• 数据划分：
  
  • 验证期（3个月）：用于调参（超参数τ，平衡市场先验与LLM视图的权重）。
    
  • 测试期（10个月）：评估最终性能。
    
• 再平衡周期：每两周调整一次组合权重。
  

2. LLM视图生成

• 模型选择：4种LLM（Gemma-7B、Qwen-2-7B、Llama-3.1-8B、GPT-4o-mini），确保知识截断日期早于测试期以避免前瞻性偏差。
  
• 结构化提示设计：
  
  • 系统提示：要求LLM基于过去两周的股价数据、行业和市场回报，预测未来两周的平均日收益率。
    
  • 用户提示：提供具体股票数据（如苹果公司的历史收益率、行业分类等）。
    
  • 输出约束：强制LLM返回单一浮点数（预测收益率）。
    
• 不确定性量化：对每只股票进行100次重复查询，计算预测均值和方差（作为置信水平）。
  

3. Black-Litterman模型集成

• 输入转换：
  
  • 视图向量q：LLM预测收益的均值。
    
  • 挑选矩阵P：单位矩阵（每只股票对应一个绝对视图）。
    
  • 置信矩阵Ω：LLM预测的方差（反映不确定性）。
    
• 后验收益计算：通过贝叶斯框架融合市场均衡收益（CAPM推导）与LLM视图。
  

4. 组合优化与回测

• 优化目标：在限制条件下（权重和为1、禁止做空）最大化风险调整后收益。
  
• 对比基准：等权重组合（EW）、均值-方差优化（MVO）、标普500指数。
  
• 性能指标：累计年化增长率（CAGR）、夏普比率（Sharpe Ratio）、最大回撤（MDD）等。
  

主要结果

1. 组合绩效（RQ1）

• 绝对收益：BLM-Qwen和BLM-Llama显著优于基准，CAGR分别为28.11%和27.51%（EW为19.07%，MVO仅6.07%）。
  
• 风险调整收益：BLM-Llama的夏普比率（年化1.23）最高，体现其高收益低波动的特性。
  
• 下行风险控制：BLM-Qwen的最大回撤（-13.75%）最小，显示其稳健性。
  

2. LLM投资风格差异（RQ2）

• BLM-Llama：预测分散度高（标准差0.69），存在极端值（-57.99%至91.70%），体现高置信度分化风格。
  
• BLM-Qwen：预测稳定（标准差0.29），偏向谨慎乐观。
  
• BLM-Gemma：系统性悲观（均值-0.38），导致表现不佳。
  

3. 市场环境适应性（RQ3）

• 成功关键：LLM的预测倾向需与市场趋势一致。测试期内市场整体上涨，BLM-Qwen和BLM-Llama的乐观视图更匹配环境，而BLM-Gemma的悲观偏差导致失效。
  

结论与价值

科学价值：
1. 方法论创新：首次提出将LLM预测不确定性量化为BLM的置信矩阵，解决了视图生成的系统性问题。
2. 实证贡献：证明LLM驱动组合可超越传统量化模型，且不同LLM呈现稳定的投资风格。

应用价值：
- 资管行业：提供自动化、低主观性的视图生成工具。
- LLM选择策略：提示LLM性能取决于其风格与市场环境的匹配度，而非单一“最优模型”。

研究亮点

1. 跨学科融合：将NLP前沿技术（LLM）与经典金融模型（BLM）结合，开辟新研究方向。
   
2. 可解释性：通过分析LLM预测分布揭示其投资风格，为模型选择提供理论依据。
   
3. 开源支持：代码与数据公开于GitHub，促进后续研究复现与扩展。
   

其他有价值内容

• 超参数τ的动态调参：通过启发式估计与网格搜索结合，优化市场先验与LLM视图的权重平衡。
  
• 预测误差分析：BLM-Qwen的预测误差（MSE 0.5125）最低，与其实际表现正相关，验证框架有效性。
  

（全文约2000字）