基于大模型的量化投资策略构建与回测分析

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随着A股市场结构日趋复杂，量化投资策略对高频信息反应与主题轮动识别提出更高要求。传统依赖结构化数据构建的选股模型在处理突发信息、舆情变化与政策导向方面存在响应滞后。大语言模型（如GPT、FinBERT）在自然语言处理中的表现，为从财经文本中提取可交易信号提供了新路径。本文结合私募实操视角，设计了基于大模型的多因子策略体系，通过文本嵌入提取情绪与行业热度因子，形成动态选股与行业配置逻辑，并开展系统回测与实盘验证，探索其在实际投资中的有效性与落地性。（剩余3008字）

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