构建金融世界模型的必要性及路径研究：AI量化的技术路径讨论

摘要： 本报告探讨了AI量化投研从基于大语言模型（LLM）的“文本叙事分析”向基于“金融世界模型”的“市场机理推演”的范式跃迁。报告指出LLM在金融领域存在幻觉、缺乏连续时序建模能力以及离散Token预测与复杂动力系统错配等底层缺陷，提出应构建能够模拟市场运行机制的金融世界模型作为下一代AI投研底座。

行业主线：

1. LLM的底层缺陷：LLM基于统计概率拟合，缺乏对市场底层逻辑的真实认知，易产生文本幻觉且无法刻画金融市场的非线性关联与动态微观机制。
2. 金融世界模型的定义与价值：以连续动态系统为建模基底，融合市场状态与外生冲击，旨在实现时序一致的状态推演与不确定性风险量化。
3. 技术路径选择：认为“隐空间抽象表征”路线最契合金融市场，能够有效过滤高噪声数据、提升小样本学习效率并聚焦核心因果规律。

关键变化与分歧：

• 核心分歧在于LLM是否能通过参数堆砌演化出真实世界的理解力。报告支持世界模型才是通往通用人工智能（AGI）及高精度金融预测的核心路径，而非单纯依赖LLM。

受益方向与风险：

• 受益方向：能够实现从“文本叙事”向“机理推演”跃迁的AI投研体系，以及量化交易、动态风控等高精度金融场景。
• 核心风险：宏观环境剧变导致模型预测失效、深度学习参数漂移带来的稳定性风险、以及金融数据质量与噪声干扰风险。