Large Language Models and Futures Price Factors in China

📄 arXiv: 2509.23609v1 📥 PDF

作者: Yuhan Cheng, Heyang Zhou, Yanchu Liu

分类: q-fin.PR, cs.LG

发布日期: 2025-09-28

备注: 46 pages;1 figure

💡 一句话要点

利用大型语言模型构建中国期货市场价格因子模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 期货市场 因子模型 量化投资 金融文本分析

📋 核心要点

  1. 现有期货市场因子构建方法依赖人工经验或统计分析，难以捕捉市场复杂动态。
  2. 利用GPT等大型语言模型理解金融文本，自动提取并生成有效的期货价格因子。
  3. 实验表明，GPT生成的因子在夏普比率、年化收益和alpha方面均优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文利用大型语言模型，如Generative Pre-trained Transformer (GPT)，构建中国期货市场的因子模型。成功获取了40个因子，并通过长短仓和多头策略设计单因子和多因子投资组合，进行了样本内和样本外期间的回测。全面的实证分析表明，GPT生成的因子提供了显著的夏普比率和年化回报率，同时保持了可接受的最大回撤。值得注意的是，基于GPT的因子模型也实现了相对于IPCA基准的显著alpha。此外，这些因子在广泛的稳健性测试中表现出显著的性能，尤其是在GPT训练数据的截止日期之后表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：传统期货市场因子构建方法依赖于人工经验和统计分析，耗时耗力且难以捕捉市场中复杂的非线性关系和潜在的驱动因素。现有方法难以有效利用海量的金融文本数据，从中提取有价值的信息来预测期货价格。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，从大量的金融新闻、研报等文本数据中自动提取和生成期货价格因子。核心在于将LLM视为一种因子挖掘工具，通过学习金融文本中的模式和关系，发现与期货价格相关的潜在因子。

技术框架：整体流程包括：1) 数据收集：收集中国期货市场的相关金融文本数据；2) 因子生成：使用GPT等LLM对文本数据进行分析，生成候选因子；3) 因子筛选：对生成的因子进行筛选，选择具有预测能力的因子；4) 投资组合构建：利用筛选后的因子构建单因子和多因子投资组合；5) 回测评估：对投资组合进行回测，评估其在样本内和样本外期间的性能。

关键创新：关键创新在于将大型语言模型应用于期货市场因子挖掘，实现了因子生成的自动化和智能化。与传统方法相比，该方法能够更有效地利用海量金融文本数据，发现隐藏在文本中的潜在因子，并能够适应市场变化，持续生成新的因子。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) LLM的选择和微调：选择合适的LLM（如GPT）并可能针对金融文本数据进行微调；2) 因子生成方式：设计合适的prompt或指令，引导LLM生成有意义的因子；3) 因子筛选指标：选择合适的指标（如信息比率、IC值等）来评估因子的预测能力；4) 投资组合构建方法：采用合适的投资组合构建方法（如等权重、市值加权等）来利用因子。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于GPT生成的因子构建的投资组合在样本内和样本外期间均取得了显著的夏普比率和年化回报率，并且相对于IPCA基准实现了显著的alpha。尤其值得注意的是，这些因子在GPT训练数据截止日期之后仍然表现出色，表明该方法具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于量化投资领域，帮助投资者构建更有效的期货投资组合，提高投资收益。此外，该方法还可以扩展到其他金融市场，如股票、债券等，为金融市场研究提供新的思路和工具。未来，该方法有望应用于智能投顾、风险管理等领域。

📄 摘要（原文）

We leverage the capacity of large language models such as Generative Pre-trained Transformer (GPT) in constructing factor models for Chinese futures markets. We successfully obtain 40 factors to design single-factor and multi-factor portfolios through long-short and long-only strategies, conducting backtests during the in-sample and out-of-sample period. Comprehensive empirical analysis reveals that GPT-generated factors deliver remarkable Sharpe ratios and annualized returns while maintaining acceptable maximum drawdowns. Notably, the GPT-based factor models also achieve significant alphas over the IPCA benchmark. Moreover, these factors demonstrate significant performance across extensive robustness tests, particularly excelling after the cutoff date of GPT's training data.