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基于大模型的情感識(shí)別與自動(dòng)化標(biāo)注能力，面向全A行業(yè)與個(gè)股跟蹤，我們構(gòu)建了DATALET/數(shù)據(jù)堆疊產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了文本數(shù)據(jù)、價(jià)量數(shù)據(jù)在同一時(shí)間序列條件下，統(tǒng)一指標(biāo)化與投資指向化創(chuàng)新。在低/高頻場(chǎng)景，基于海量文本與行業(yè)基本面指標(biāo)，可提供定制化的配置策略與數(shù)據(jù)產(chǎn)品。從投資回測(cè)角度來(lái)看，基于情緒類指標(biāo)構(gòu)建的行業(yè)輪動(dòng)與垂直個(gè)股配置策略超額收益顯著，有效性強(qiáng)。
　　▍上市公司持續(xù)擴(kuò)容疊加板塊輪動(dòng)加速推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新性需求。注冊(cè)制試點(diǎn)啟動(dòng)以來(lái)，A股上市公司數(shù)量增至5000余家，同時(shí)板塊輪動(dòng)持續(xù)加速。為在此背景下把握住投資機(jī)遇，投研時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的信息維度豐富化及自動(dòng)化標(biāo)注能力的要求日益增長(zhǎng)。另外由于如研報(bào)、政策等文本化數(shù)據(jù)數(shù)量呈現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)，對(duì)此類文本化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化需求也與日俱增。
　　▍ DATALET實(shí)現(xiàn)文本數(shù)據(jù)指標(biāo)化及指標(biāo)標(biāo)簽投資指向化雙重創(chuàng)新。為迎合市場(chǎng)投研需求，我們結(jié)合大模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的指標(biāo)及標(biāo)簽維度進(jìn)行了充分延展，實(shí)現(xiàn)了文本數(shù)據(jù)、價(jià)量數(shù)據(jù)在同一時(shí)間序列條件下，統(tǒng)一指標(biāo)化與投資指向化創(chuàng)新，構(gòu)建了DATALET數(shù)據(jù)產(chǎn)品。DATALET不僅挖掘了指標(biāo)中蘊(yùn)含的投資指向，同時(shí)高精度，面向三級(jí)行業(yè)/個(gè)股，擴(kuò)充了投研視角。
　　▍大模型涌現(xiàn)能力助力自動(dòng)化標(biāo)注，提升指標(biāo)投資指向性?；诖竽Ｐ脱h(huán)Prompt所提供的涌現(xiàn)能力，我們實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)標(biāo)簽體系的自動(dòng)化擴(kuò)容。DATALET中數(shù)據(jù)共有14個(gè)標(biāo)簽，其中包含7個(gè)投研輔助類標(biāo)簽及7個(gè)投資指向性標(biāo)簽。標(biāo)簽體系中涉及了指標(biāo)對(duì)應(yīng)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)、指標(biāo)對(duì)相應(yīng)環(huán)節(jié)下游成本影響程度打分等多維投資指向性創(chuàng)新標(biāo)簽。
　　▍文本數(shù)據(jù)指標(biāo)化，擴(kuò)充投研視角。隨著信息化的發(fā)展，很多影響市場(chǎng)的信息最先以研究報(bào)告、政策等文本形式進(jìn)行傳播，其中蘊(yùn)含了增量Alpha。考慮數(shù)據(jù)安全和可及性，我們選擇百度文心ERNIE 3.0 Tiny預(yù)訓(xùn)練模型并下載；使用雪球和Wind有情感標(biāo)注的金融輿情文本微調(diào)模型；將微調(diào)后的模型在無(wú)標(biāo)注的財(cái)經(jīng)新聞、分析師研報(bào)摘要以及公司公告上提取信息并預(yù)測(cè)情感。在垂直場(chǎng)景，我們利用預(yù)訓(xùn)練大模型將文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)化，在形成情緒打分的同時(shí)將其對(duì)標(biāo)到行業(yè)或個(gè)股，從而構(gòu)建情緒類指標(biāo)。情緒類指標(biāo)體系中涉及研報(bào)熱度、政策推進(jìn)力度及電話會(huì)議情緒等多重指標(biāo)。
　　▍指標(biāo)投資有效性探索：情緒類指標(biāo)具有較強(qiáng)的投資指導(dǎo)性?；谇榫w類指標(biāo)，我們結(jié)合其經(jīng)濟(jì)意義構(gòu)建相應(yīng)的投資策略。基于政策推進(jìn)力度指標(biāo)，我們構(gòu)建了行業(yè)輪動(dòng)策略，對(duì)每月政策得分TOP3行業(yè)進(jìn)行等權(quán)配置，其年化超額收益率可以達(dá)到9%。另外基于研報(bào)情緒指標(biāo)，我們構(gòu)建了行業(yè)維度的擇時(shí)策略及單一行業(yè)內(nèi)的選股策略。在行業(yè)維度的擇時(shí)策略中鋼鐵、消費(fèi)者服務(wù)及基礎(chǔ)化工等周期性行業(yè)超額收益領(lǐng)先，均超過(guò)20%。另外基于研報(bào)熱度構(gòu)建的鋰電行業(yè)TOP3定期選股策略較中信鋰電池行業(yè)指數(shù)年化超額收益率達(dá)20%。
　　▍風(fēng)險(xiǎn)因素：底層數(shù)據(jù)產(chǎn)品可持續(xù)性不及預(yù)期；底層數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不及預(yù)期；投資機(jī)構(gòu)數(shù)字化不及預(yù)期；大模型技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用不及預(yù)期；科技領(lǐng)域與數(shù)據(jù)確權(quán)監(jiān)管趨嚴(yán)。