中国期货价格因子与大语言模型
证券定价
2025-09-30 v1 机器学习
摘要
我们利用大型语言模型如生成式预训练变换器（GPT）在构建中国期货市场因子模型方面的能力，成功获取40个因子，通过多空策略和多空策略设计单因子和多因子投资组合，分别在样本内和样本外期间进行回测。全面的实证分析揭示，GPT生成的因子在保持可接受最大回撤的同时， delivers 出惊人的夏普比率和年化收益。值得注意的是，GPT基于的因子模型也相对于IPCA基准实现显著的alpha值。此外，这些因子在广泛的鲁棒性测试中表现出显著的表现，尤其在GPT训练数据截止日期之后表现尤为出色。
引用
@article{arxiv.2509.23609,
title = {Large Language Models and Futures Price Factors in China},
author = {Yuhan Cheng and Heyang Zhou and Yanchu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.23609},
year = {2025}
}
备注
46 pages;1 figure