量化专题报告：研报%2b公告%2b调研%2b量价全数据智能投研AI构建

本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 量化专题报告 研报+公告+调研+量价全数据智能投研 AI 构建 2025 年 02 月 18 日 ➢ 传统投研模型面临信息整合与逻辑验证的双重困境。依赖结构化数据的传统模型难以有效处理非结构化金融文本（如研报、公告、调研记录），导致语义信息丢失与逻辑断裂。面对信息过载、数据割裂及解释性缺失，模型预测精度受限，投资者信任度下降。 ➢ FinLLM（金融大语言模型）的构建需突破三大核心挑战。金融场景的复杂性体现为多源异构数据的整合难题（如研报深度逻辑、公告格式化文本、调研非结构化对话）、高噪声干扰（营销话术、重复表述）以及强因果性业务逻辑（传统LLM 易生成“看似合理实则错误”的结论）。 ➢ FinLLM 通过预训练与领域优化，显著提升非结构化金融文本的解析能力。传统投研模型受限于结构化数据依赖与语义信息丢失，而 FinLLM 基于海量金融文本（研报、公告、调研）的预训练，突破了对非结构化信息的整合瓶颈，通过语义蒸馏与跨模态对齐，有效捕捉隐含的市场信号与管理层意图，为智能投研提供更全面的数据基础。 ➢ 三角验证体系系统性提升模型推理能力与透明度。通过融合思维链推理（COT）、对比分析与反事实推理，形成多维度验证闭环：COT 显式化决策路径（如“锂价下跌→成本改善→毛利率提升”），对比分析横向校验历史规律与同行数据，反事实推理压力测试结论稳健性。 ➢ 分层次数据提纯框架实现多源异构信息的高效融合。以“研报-公告-调研”三元组为最小分析单元，通过语义蒸馏、逻辑一致性验证等方法提取关键信号，并从不同来源的数据中提取因果关系并进行交叉验证，解决了金融场景中数据异构性与逻辑断裂的难题。在中证 800 内选股组合年化收益较基准超额 12.56%。 ➢ LoRA 微调与市场时序数据注入强化模型动态感知能力。通过低秩适应技术（LoRA）将 OHLC 时序特征（开盘价、收盘价等）融入 FinLLM，在保留通用语义理解的同时捕捉市场动态。微调后的 StockGPT 组合在中证 800 内选股 2019年至今年化收益达 18.8%，风格暴露偏向成长与流动性驱动，验证文本与价格协同建模的潜力。 ➢ 研究为金融 NLP 落地提供了可复用的方法论框架，推动投研决策从“数据驱动”向“认知驱动”升级。通过构建数据提纯、逻辑验证与动态适应的闭环，FinLLM 不仅解决了传统模型的解释性缺陷，还为复杂金融因果链的解析提供了新思路，未来可进一步探索因果推理与动态知识图谱的深度结合。 ➢ 风险提示：过度依赖历史数据的风险；数据质量与噪声干扰的风险；未来信息泄露风险。 [Table_Author] 分析师 叶尔乐 执业证书： S0100522110002 邮箱： yeerle@mszq.com 分析师 吴自强 执业证书： S0100525010001 邮箱： wuziqiang@mszq.com 相关研究 1.量化分析报告：指数产品趋势展望：因子投资的驱动与抑制因素-2025/02/16 2.量化周报：多头力量继续主导-2025/02/16 3.基金分析报告：孙子兵法基金池 202502：未知收益策略保持超额收益-2025/02/13 4.基金分析报告：长期成长基金池 202502：注重盈利质量-2025/02/12 5.基金分析报告：周期成长基金池 202502：年初表现亮眼-2025/02/12 量化专题报告 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 2 目录 1 FinLLM 的破局之路 ................................................................................................................................................. 3 1.1 传统模型难以应对信息过载与数据割裂 ........................................................................................................................................ 3 1.2 缺乏解释性削弱了模型的决策透明度 ............................................................................................................................................ 3 1.3 构建 FinLLM 并非易事 ..................................................................................................................................................................... 4 1.4 破局路径：从数据到验证的闭环 .................................................................................................................................................... 5 2 多源异构数据的设计与提纯 ...................................................................................................................................... 7 2.1 分析师研报文本 .................................................................................................................................................................................. 7 2.2 公司公告文本 .................................................................................................................................................................................... 12 2.3 机构调研记录 ........................................................................................