基于 LLM 的全天候财务逻辑因子挖掘框架研究

机构研报 数据与宏观 / 策略观点笔记
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📰 研报摘要

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摘要： 本报告详细介绍了一个 7×24 小时自动化运行的基于大语言模型（LLM）的量化因子挖掘框架，旨在解决传统量化因子挖掘中效率低、覆盖面窄以及自动化方法缺乏可解释性的核心痛点。

核心观点：
通过构建模块化 LLM 因子挖掘框架，可以高效生成兼具可解释性与实战价值的量价和基本面因子。该框架通过改进的 MMR 机制实现相关性控制（涵盖截面、时序及 Barra 风险因子），利用 RAG 启发方式和自适应反馈机制优化因子迭代路径，并针对基本面数据设计了专用运算符库，确保输出结果符合金融逻辑且量纲一致。

论据支撑：

  1. 框架优化：引入时序相关性评估和 Barra 风险因子以规避系统性风险；采用严格的样本内外分离验证（样本内 2010-2019，样本外 2020-2025）以防止信息泄露。
  2. 实践成效：量价因子合成后的多头年化超额收益率达 17.40%，基本面因子合成后的多头年化超额收益率达 8.96%，验证了 LLM 挖掘因子的有效性。
  3. 机制验证：通过 RAG 启发改进和反思机制，使部分因子的 IC 均值和年化超额收益得到显著提升。

局限性/风险：
模型基于历史数据统计建模，在政策或市场环境发生剧变时存在时效性风险；回测基于特定假设，实际交易成本的波动可能导致策略收益下降。