基于大语言模型的个性化投资组合推荐器：整合大语言模型与强化学习以实现智能投资策略优化
机器学习
2025-12-16 v1
摘要
在现代金融市场中，投资者日益寻求能够反映其个体风险偏好并响应动态市场条件的个性化和自适应投资组合策略。传统的基于规则或静态优化方法往往无法捕捉投资者行为、市场波动和不断演变的金融目标之间的非线性交互。为了解决这些限制，本文提出了基于大语言模型的个性化投资组合推荐器，一个集成框架，结合大语言模型、强化学习和个性化风险偏好建模，以支持智能投资决策。
引用
@article{arxiv.2512.12922,
title = {LLM-based Personalized Portfolio Recommender: Integrating Large Language Models and Reinforcement Learning for Intelligent Investment Strategy Optimization},
author = {Bangyu Li and Boping Gu and Ziyang Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.12922},
year = {2025}
}