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申请/专利权人：上海恺域信息科技有限公司
摘要：本发明涉及金融技术相关领域，具体为一种基于大模型的智能多因子投研方法，本发明基于大模型的智能多因子投研平台能够依据用户的投资理念智能生成因子，并进行因子组合，进而生成投资组合。在生成因子阶段，采用AI全自动因子挖掘流程，极大地发挥了大语言模型LLM与前沿大模型框架LangChain的优势，能够根据研究员的想法自动挖掘因子，达成因子生成、因子优化、因子回测与评估等全流程的自动化，从而为量化投资提供有力的赋能。而在智能生成因子之后，还通过生成因子组合的方式来运用这些因子信息，用于实际的选股投资之中。
主权项：1.一种基于大模型的智能多因子投研方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、输入想法：研究员根据自己的研究思路，将因子生成想法输入系统的想法输入框；步骤S2、生成种子：调用OpenAI大语言模型LLM接口，对输入的想法进行解析，根据训练知识库，搜集投资领域的内容，返回一组种子alpha的表达式及对应的Python代码；步骤S3、生成符号库：利用LLM每次随机生成一组符号库，在后续遗传算法中作为基金；步骤S4、优化训练：采用遗传算法，将步骤S3中的符号和步骤S2中的alpha种子表达式作为基因，用因子IC值作为评估函数，进行迭代优化，根据每次生成的个体表达式，自动生成python计算代码，同时基于LangChain框架，自动连接数据库提取相应的数据，自动执行因子计算代码，对于不能执行的代码块进行反馈，直至可运行，训练完成后输出按照因子IC值排序的因子表达式；步骤S5、因子回测：根据步骤S4中IC值排序的因子表达式，选取IC值排名前3的因子作为输出，并同步计算因子回测收益率、因子年化收益率、夏普指标，用以评估因子表现；步骤S6、因子组合策略构建：将步骤S5中生成的因子应用于AI因子合成，AI因子与其他非AI生成的因子一同利用机器学习和深度学习的算法进行优化，构建自适应投资策略；步骤S7、根据步骤S6中的投资策略，选择表现较优的模型构建投资组合，同时系统支持深度学习算法模拟组合回测，支持投资决策。
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权利要求：
百度查询： 上海恺域信息科技有限公司 一种基于大模型的智能多因子投研方法
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