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大語(yǔ)言模型的情感分析情感
　　情感分析是自然語(yǔ)言處理（NLP）的一個(gè)重要分支，在金融領(lǐng)域，情感分析在金融論壇評(píng)論上的分析有重要應(yīng)用，因?yàn)榻鹑谡搲那榫w很大程度上反映了投資者的集體心態(tài)，投資者的心態(tài)、預(yù)期和信心可以對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生重大影響。
　　金融論壇評(píng)論的數(shù)據(jù)特征
　　本報(bào)告采用子長(zhǎng)科技提供的金融論壇股民情緒數(shù)據(jù)。子長(zhǎng)科技基于公開社交媒體信息，包括股民及股市大V的各類言論，結(jié)合公司，行業(yè)，產(chǎn)品，相關(guān)技術(shù)等數(shù)據(jù)，運(yùn)用AI知識(shí)模型LKM，準(zhǔn)確將股民情緒關(guān)聯(lián)及定位到相關(guān)股票。并根據(jù)情緒表達(dá)，產(chǎn)生實(shí)時(shí)的量化情緒分?jǐn)?shù)及統(tǒng)計(jì)信息。
　　2018年1月1日至2023年6月30日，子長(zhǎng)科技跟蹤的金融論壇一共有超過1300萬(wàn)條主帖數(shù)據(jù)和超過480萬(wàn)條評(píng)論數(shù)據(jù)，每周平均可對(duì)應(yīng)滬深300中超過260只股票。金融論壇數(shù)據(jù)有多樣性和高度情緒化、信噪比低、隨事件波動(dòng)和受到特定類型評(píng)論影響等特征。主帖數(shù)據(jù)與評(píng)論數(shù)據(jù)在情感表達(dá)方面有明顯區(qū)別。
　　開源模型FinGPT落地
　　在定位到相關(guān)股票的金融論壇數(shù)據(jù)之上本篇報(bào)告通過FinGPT其進(jìn)行了情感分析，通過驗(yàn)證論壇情感與股票價(jià)格之間的關(guān)系探索了大語(yǔ)言模型模情感分析在量化策略上的直接應(yīng)用。
　　FinGPT是由AI4Finance-Foundation開發(fā)的一個(gè)開源項(xiàng)目，專注于金融領(lǐng)域的大型語(yǔ)言模型，其“V3.1”版本是在中文能力較強(qiáng)的ChatGLM-6B基礎(chǔ)上進(jìn)行LoRA微調(diào)訓(xùn)練而來(lái)，F(xiàn)inGPT在情感打分任務(wù)上相比ChatGLM-6B又有進(jìn)一步的提升。FinGPT優(yōu)秀的中文能力和情感分析能力都很適合在金融論壇評(píng)論之上進(jìn)行應(yīng)用。
　　情緒打分體系構(gòu)建
　　情感打分體系主要包含三個(gè)方面，情感表達(dá)、情感分歧與情感變化。利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行情感分析，我們能準(zhǔn)確地識(shí)別和量化每一條評(píng)論中的正面、負(fù)面或中立情感，為每位投資者的發(fā)言賦予一個(gè)情感得分。
　　從打分體系的因子測(cè)試結(jié)果看，投資者對(duì)某只股票情感越樂觀情況下，該只股票更有可能獲得超額收益。其中樂觀情感和因子單因子IC達(dá)到3.68%，分位數(shù)組合單調(diào)性良好，多空組合年化收益率為12.71%，多空凈值增加平穩(wěn)，是有效評(píng)價(jià)情感與選股的指標(biāo)。
　　大模型輿情情感因子與基本面因子相關(guān)性低，而情感和因子與市值相關(guān)性為0.55但是區(qū)別于市值因子其為降序因子，能夠證明金融論壇評(píng)論情感分析是獨(dú)立于基本面的另類有效選股指標(biāo)。
　　大模型金融論壇輿情增強(qiáng)策略
　　我們以樂觀情感總和因子構(gòu)建大模型金融論壇輿情增強(qiáng)策略。每一期選擇因子排名最靠前的20%的股票等權(quán)構(gòu)造策略組合。策略為月頻調(diào)倉(cāng)，在千分之三的手續(xù)費(fèi)下策略年化收益率為6.69%，夏普比率為0.32，策略的超額年化收益率為8.02%，信息比率為1.58，策略的超額最大回撤僅為6.94%。金融論壇評(píng)論確實(shí)帶來(lái)了額外增量信息。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　以上結(jié)果通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、建模和測(cè)算完成，歷史規(guī)律未來(lái)可能存在失效；大語(yǔ)言模型基于上下文預(yù)測(cè)進(jìn)行回答，不能保證回答準(zhǔn)確性。