LLMFactor论文 – 基于大语言模型的股票预测框架

LLMFactor是一种基于大语言模型（LLM）的因子生成框架，专注于股票价格预测。它采用顺序知识引导提示（SKGP）技术，从新闻和社交媒体等非结构化文本中提取可能影响股票价格的关键因素，并为预测提供解释性推理。该框架在美国和中国股票市场的四个基准数据集上进行了评估，表现出优于现有最先进方法的性能。

LLMFactor的特点:

1. 使用SKGP方法，通过填空策略生成背景知识
2. 利用历史股票价格的文本格式进行预测
3. 专注于从非结构化文本中提取具有预测力的因子
4. 提供预测的解释性推理，增强透明度
5. 在跨市场应用中表现出鲁棒性

LLMFactor的功能:

1. 金融时间序列预测研究
2. 股票价格趋势预测
3. 投资分析和决策支持
4. 量化投资和风险管理
5. 市场动态理解和解释

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