ChatGPT能增强股票基本面分析？揭秘人工智能如何革新投资研究

为了让读者更好了解人工智能时代下的量化投资，了解社区的AI+量化项目，在这里我们介绍如何利用大型语言模型（LLM）的力量，增强股票基本面分析。并附上代码方便读者复现。本文不代表业界最新进展，提供最简略但也最全面的入门介绍，人工智能的发展降低了量化投资的门槛，如何利用 ChatGPT 来增强投资研究成为大家关注的焦点。如果您渴望探索AI与量化投资结合的最新前沿，欢迎关注公众号加入LLMQuant社区。

1. AI 增强的金融分析的曙光

项目简介
在这里我们介绍项目 “LLM 增强的基本面分析” 。通过将最先进的 LLM 与强大的金融数据分析相结合，我们创建了一个系统，不仅自动化了对财务报表的评估，而且为股票选择和投资组合优化带来了新的洞察力。

你将了解到什么

在本文中，我们将深入探讨：

1. 1. 如何利用 Groq API 分析 S&P 500 顶级公司的损益表
2. 2. 开发一个用于股票评估的复杂评分系统
3. 3. 构建一个全面的回测框架来验证我们的策略
4. 4. Python 数据科学生态系统（包括 pandas、numpy 和 matplotlib）与 LLM 的高级自然语言处理能力之间的协同作用

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本文适合谁

• ? 量化交易员：寻求基本面分析创新方法
• ? 机器学习爱好者：对 LLM 实际应用感兴趣
• ? 金融专业人士：希望在算法交易中保持领先
• ? 数据科学家：探索 AI 与量化金融交叉点

无论你是经验丰富的量化交易员还是该领域的好奇新人，这个项目都为算法交易的未来提供了宝贵的见解。让我们一起踏上这段旅程，看看 AI 如何重塑量化金融的格局。

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准备好革新你的基本面分析方法了吗？让我们开始吧！

2. 项目设置和技术

在量化金融和 AI 驱动的交易世界中，技术的选择可以决定一个项目的成败。我们的 LLM 增强的基本面分析工具 利用了一套强大的 Python 库和 API。让我们逐一分解每个组件，了解它在我们的算法交易生态系统中的作用。

核心技术

1. 1. Python：我们的项目完全建立在 Python 上，这是一门数据科学和机器学习的通用语言。Python 的多功能性和广泛的生态系统使其成为复杂金融分析和 AI 集成的理想选择。
2. 2. pandas：这个强大的数据操作库是我们数据处理管道的基础。我们使用 pandas 来：
   • ? 加载和预处理金融数据
   • ? 执行时间序列分析
   • ? 创建和操作 DataFrames，以实现高效的数据存储和检索
3. 3. numpy：负责数值计算，执行高性能数学运算，处理多维数组和支持高级统计函数。
4. 4. matplotlib：用于可视化我们的结果，我们用它来：
   • ? 绘制投资组合的时间收益
   • ? 创建股票表现的可视化表示
   • ? 生成有洞察力的图表用于性能分析
5. 5. Groq API：我们项目的核心，通过 Groq 的 API 提供对最先进的 LLM 的访问，我们用它来：
   • ? 分析复杂的财务报表
   • ? 生成对公司业绩的细致评估
   • ? 从非结构化数据中提取关键的财务洞察
6. 6. yfinance：获取实时和历史金融数据的门户，允许我们：
   • ? 获取最新的股票价格
   • ? 下载历史财务报表
   • ? 访问关键的公司指标和信息

环境设置

要开始这个项目，你需要设置你的 Python 环境。以下是快速指南：

1. 1. 确保你安装了 Python 3.7 或更高版本。
2. 2. 创建一个虚拟环境：

   python -m venv llm_trading_env
   source llm_trading_env/bin/activate # 在 Windows 上, 使用 `llm_trading_envScriptsactivate`

3. 3. 安装所需的库：

   pip install pandas numpy matplotlib groq yfinance

4. 4. 在 https://console.groq.com 注册一个 Groq API 密钥。

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初始化项目

设置好环境后，你可以通过导入必要的库和设置 Groq 客户端 来初始化项目：

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from groq import Groq
import re
from datetime import datetime, timedelta

# 初始化 Groq 客户端
groq_client = Groq(api_key="YOUR_API_KEY")

请记得将 “YOUR_API_KEY” 替换为你的实际 Groq API 密钥。

通过利用这个技术栈，我们在传统金融分析工具和最先进的 AI 能力之间创造了强大的协同作用。这种组合使我们能够突破算法交易的边界，为基本面分析带来新的洞察力和自动化水平。

在下一节中，我们将深入探讨我们如何使用这些工具来收集和预处理金融数据，为我们的 LLM 驱动分析奠定基础。

3. 数据收集和预处理

在算法交易领域，数据的质量和相关性可以决定你的策略成败。我们的 LLM 增强的基本面分析工具 依赖于来自 S&P 500 公司的准确、最新的金融数据。让我们深入了解我们如何收集、处理和准备这些数据，以供我们的 LLM 分析。

获取 S&P 500 股票数据

我们从检查顶级 S&P 500 股票的数据开始。以下是我们的做法：

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def get_top_sp500_stocks(n=20):
    # 声明 S&P 500 中的前 10 只股票（用于演示）
    tickers = ['AAPL', 'MSFT', 'AMZN', 'GOOGL', 'GOOG', 'META', 'TSLA', 'BRK.B']
    # 获取每只股票的市值
    market_caps = {}
    for ticker in tickers:
        stock = yf.Ticker(ticker)
        market_caps[ticker] = stock.info.get('marketCap', 0)
    # 按市值排序并获取前 n 只
    top_stocks = sorted(market_caps.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]
    return [stock[0] for stock in top_stocks]

top_stocks = get_top_sp500_stocks(20)
pd.DataFrame(top_stocks, columns=['Ticker']).to_csv('top_20_stocks.csv', index=False)

这个函数获取顶级 S&P 500 股票的市值，并按其排序。我们将这个列表保存到一个 CSV 文件，以供将来参考。

检索金融数据

有了我们的顶级股票列表后，我们继续获取详细的金融数据：

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def get_financial_data(ticker, start_date, end_date):
    stock = yf.Ticker(ticker)
    # 获取历史价格数据
    price_data = stock.history(start=start_date, end=end_date)
    # 获取损益表
    income_statement = stock.financials
    return {
        "price_data": price_data,
        "income_statement": income_statement
    }

start_date = datetime.now() - timedelta(days=5*365)
end_date = datetime.now()
all_data = {}
for ticker in top_stocks:
    all_data[ticker] = get_financial_data(ticker, start_date, end_date)

这个函数检索每只股票过去五年的历史价格数据和损益表。

为 LLM 分析进行预处理

为了为我们的 LLM 准备金融数据，我们需要以一种易于模型解释的方式对其进行格式化：

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def format_income_statement_for_llm(income_statement_column):
    formatted_text = ""
    for index, value in income_statement_column.items():
        formatted_value = f"{value:,.2f}" if isinstance(value, (int, float)) else value
        formatted_text += f"{index}: {formatted_value}n"
    return formatted_text.strip()

# 示例用法
for ticker, data in all_data.items():
    current_year = data['income_statement'].columns[0]
    formatted_statement = format_income_statement_for_llm(data['income_statement'][current_year])
    print(f"Formatted Income Statement for {ticker}:
{formatted_statement}n")

这个函数从损益表中获取某一年（代表某一年），并将其格式化为一个易于阅读的 LLM 阅读的字符串。

通过仔细地收集和预处理我们的数据，我们确保我们的 LLM 拥有最佳的输入进行分析。在数据准备阶段对细节的关注为准确而深入的基本面分析奠定了基础。

在下一节中，我们将探索我们如何利用 Groq API 对这些精心准备的数据执行 LLM 驱动的金融分析。

4. LLM 驱动的金融分析

我们的项目核心是创新地使用大型语言模型（LLM）来执行细致的金融分析。这种方法使我们能够自动化和增强传统的基本面分析技术，为算法交易带来新的复杂性。

介绍 Groq API

我们使用 Groq API 来访问最先进的语言模型。Groq 提供高性能的 LLM 推理能力，使我们能够快速、 高效地处理和分析财务报表。

from groq import Groq
groq_client = Groq(api_key="YOUR_API_KEY")

为损益表评估设计提示

有效的 LLM 分析的关键在于编写精确而翔实的提示。我们的提示旨在指导 LLM 评估损益表：

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def create_prompt_for_income_statement(current_year_income_statement, previous_year_income_statement):
    prompt = f"""
Evaluate the following income statements for the current year and the previous year.

Income Statement for the Current Year:
{current_year_income_statement}

Income Statement for the Previous Years:
{previous_year_income_statement}

Criteria for Evaluation:
1. Revenue Growth: Analyze the growth in revenue compared to the previous year.
2. Gross Profit Margin: Calculate as Gross Profit / Total Revenue.
3. Operating Margin: Calculate as Operating Income / Total Revenue.
4. Net Profit Margin: Calculate as Net Income / Total Revenue.
5. EPS Growth: Compare EPS to the previous year.
6. Operating Efficiency: Consider Operating Expense relative to Total Revenue.
7. Interest Coverage Ratio: Calculate as EBIT / Interest Expense.

Provide the score for each criterion and an overall score. Include explanations.
"""
    return prompt

这个提示为 LLM 提供了结构化的指导，告诉其如何评估损益表，确保分析的一致性和有意义性。

LLM 对损益表的解释和评分

我们使用 Groq API 将精心编写的提示和格式化的财务数据发送给 LLM：

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def evaluate_income_statements_llm(current_year_income_statement, previous_year_income_statement):
    prompt = create_prompt_for_income_statement(current_year_income_statement, previous_year_income_statement)
    response = groq_client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        model="llama-3.1-8b-instant",
        temperature=0.2,
        max_tokens=1000
    )
    analysis = response.choices[0].message.content.strip()
    score = re.search(r"Overall Score: (d+.d+)", analysis)
    return float(score.group(1)) if score else None

这个函数将提示发送给 LLM，接收分析结果，并提取正则表达式提取到的整体评分。

处理 LLM 输出

LLM 的输出充满了洞察力，但我们需要处理它以提取可操作的信息：

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def process_llm_output(llm_output):
    # 提取每个指标评分
    criterion_scores = re.findall(r"(d+.s*[ws]+):s*(d+(?:.d+)?)", llm_output)
    # 提取总体评分
    overall_score = re.search(r"Overall Score: (d+(?:.d+)?)", llm_output)
    return {
        'criterion_scores': dict(criterion_scores),
        'overall_score': float(overall_score.group(1)) if overall_score else None,
        'full_analysis': llm_output
    }

这个函数从 LLM 输出中提取各项指标评分和总体评分，提供结构化数据以供进一步分析和决策。

利用 LLM 的洞察

使用 LLM 进行金融分析的主要优势在于其能够：

1. 1. 理解财务报表中的上下文和微妙差别
2. 2. 识别可能不立即显而易见的趋势和模式
3. 3. 为其评估提供解释，提供超越数字的深层次洞察
4. 4. 适应不同的财务报告风格和术语

通过利用这些能力，我们可以创建一个更复杂和适应性的算法交易策略，超越简单的比率分析或趋势跟踪。

5. 股票评分和选择

在利用我们的 LLM 分析财务报表后，下一个关键步骤是将这些洞察转化为可量化的评分系统用于股票选择。这个过程构成了我们算法交易策略的核心，根据 LLM 的基本面分析决定将哪些股票纳入我们的投资组合。

使用 LLM 评估股票

让我们看看如何评估每只股票的表现：

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def evaluate_stock(ticker, start_date, end_date):
    data = get_financial_data(ticker, start_date, end_date)
    income_statement = data['income_statement']
    scores = []
    for i in range(len(income_statement.columns) - 1):
        current_year = format_income_statement_for_llm(income_statement.iloc[:, i])
        previous_year = format_income_statement_for_llm(income_statement.iloc[:, i+1])
        score = evaluate_income_statements_llm(current_year, previous_year)
        scores.append((income_statement.columns[i].year, score))
    return pd.DataFrame(scores, columns=['Year', 'Score'])

这个函数通过连续比较年度损益表，评估每只股票多年的表现。LLM 分析这些报表，并为每一年提供一个评分。

收集所有股票的评分

然后，我们将此评估应用于所有股票：

all_scores = []
for ticker in top_stocks:
    print(f"Evaluating {ticker}...")
    scores = evaluate_stock(ticker, start_date, end_date)
    scores['Ticker'] = ticker
    all_scores.append(scores)
all_scores = pd.concat(all_scores)

这个过程为所有股票在多个年份创建了一个全面的评分数据集。

可视化评分

为了更好地理解我们的评分结果，我们可以创建一个透视表并对其进行可视化：

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# 透视视图
pivoted_scores = all_scores.pivot(index='Year', columns='Ticker', values='Score')
# 对年(Year)按降序排序，以便最近的年份在前
pivoted_scores = pivoted_scores.sort_index(ascending=False)
# 只保留最近 3 年
pivoted_scores = pivoted_scores.head(3)
# 重置索引以使 'Year' 成为普通列
pivoted_scores = pivoted_scores.reset_index()
# 将透视的 DataFrame 保存到 CSV 文件
pivoted_scores.to_csv('pivoted_stock_scores.csv', index=False)

print(pivoted_scores)

这个透视表为我们提供了一个清晰的视图，展示了根据我们的 LLM 评分系统，各股票在过去三年的表现。

通过利用 LLM 对财务报表的分析评分和股票评分过程，我们创建了一个复杂的基本面分析策略用于算法交易。该方法将 LLM 提供的财务报表的细致理解与股票选择的定量方法结合起来。

6. 回测框架

回测是验证任何交易策略的重要步骤。它使我们能够模拟我们的 LLM 增强的基本面分析在过去的表现，为其潜在的有效性和稳健性提供有价值的见解。

回测的重要性

回测具有几个关键的作用：

1. 1. 验证策略的历史表现
2. 2. 帮助识别策略中的潜在弱点或偏差
3. 3. 提供不同策略或参数集的比较基础
4. 4. 提供策略在不同市场条件下的行为洞察

回测逻辑的实现

让我们看看我们的回测实现：

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def backtest_strategy(all_scores, price_data):
    portfolio_returns = []
    executed_trades = []
    for year in range(min(all_scores['Year']), max(all_scores['Year']) + 1):
        # 选择该年份得分大于 7 的前三只股票
        top_stocks = all_scores[(all_scores['Year'] == year) & (all_scores['Score'] > 7)]
        # 计算所选股票的收益率
        returns = []
        for stock in top_stocks:
            stock_prices = price_data[stock]
            start_price = stock_prices[stock_prices.index.year == year].iloc[0]
            end_price = stock_prices[stock_prices.index.year == year].iloc[-1]
            profit_loss = (end_price - start_price) / start_price
            returns.append(profit_loss)
        # 记录交易
        executed_trades.append({
            'Year': year,
            'Ticker': stock,
            'Start Price': start_price,
            'End Price': end_price,
            'Profit/Loss (%)': profit_loss * 100
        })
        # 计算投资组合的平均收益率
        portfolio_return = np.mean(returns) if returns else 0  # 处理没有交易的情况
        portfolio_returns.append((year, portfolio_return))
    # 计算累计收益率
    cumulative_returns = pd.DataFrame(portfolio_returns, columns=['Year', 'Return'])
    cumulative_returns['Cumulative Return'] = (1 + cumulative_returns['Return']).cumprod() - 1
    return cumulative_returns, pd.DataFrame(executed_trades)

这个函数逐年模拟我们的策略：

1. 1. 对于每一年，它选择得分大于 7 的前三只股票。
2. 2. 它计算每只股票在一年中的收益率。
3. 3. 它记录每笔交易，并计算该年的投资组合平均回报。
4. 4. 最后，它计算整个期间的累计收益率。

执行回测

我们现在可以运行回测：

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cumulative_returns, executed_trades = backtest_strategy(all_scores, price_data)

# 打印以更好的格式执行的交易
print("Executed Trades:")
print(tabulate(executed_trades, headers='keys', tablefmt='pretty'))

# 打印累计收益率
print("nCumulative Returns:")
print(tabulate(cumulative_returns, headers='keys', tablefmt='pretty'))

这将为我们提供有关每笔交易和累计收益率的详细视图。

分析历史表现

为了更好地理解策略的表现，我们可以计算以下关键指标：

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total_return = (cumulative_returns['Return'] + 1).prod() - 1
annual_return = (1 + total_return) ** (1 / len(cumulative_returns)) - 1
sharpe_ratio = np.mean(cumulative_returns['Return']) / np.std(cumulative_returns['Return'])

print(f"Total Return: {total_return:.2%}")
print(f"Annual Return: {annual_return:.2%}")
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}")

这些指标为我们提供了策略表现的定量度量：

1. 1. 总回报：表示整个回测期内的总回报。
2. 2. 年化回报：每年平均收益率，假设复利增长。
3. 3. 夏普比率：衡量风险调整后的回报，帮助我们理解策略的波动性和收益率的关系。

可视化回测结果

通过可视化我们可以进一步分析策略的表现：

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def plot_portfolio_returns_in_decimal(backtest_results):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(backtest_results['Year'], backtest_results['Return'], marker='o')
    plt.title('Portfolio Annual Returns')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Return')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('portfolio_returns.png')
    plt.show()

plot_portfolio_returns_in_decimal(cumulative_returns)

这将创建一张关于年度收益的折线图，帮助我们更直观地看到各年表现的波动。

解释回测结果

在解释回测结果时，重要的是考虑：

1. 1. 不同市场条件下收益的一致性
2. 2. 是否存在显著的表现超出或低于预期的时期
3. 3. 策略的风险概况，如收益的波动性
4. 4. 策略与基准指数或其他策略的比较情况

通过回测，我们能够更深入地了解策略的潜在有效性，并识别其需要改进的领域。

7. 性能可视化和指标

在对我们的 LLM 增强的基本面分析策略进行回测后，性能可视化和计算关键性能指标至关重要。这有助于我们理解策略的有效性，并将其与基准指数或其他交易策略进行比较。

生成投资组合回报图

可视化年度回报率可以帮助我们更好地理解投资组合的表现。下面是如何生成年度回报图：

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def plot_portfolio_returns_in_decimal(backtest_results):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(backtest_results['Year'], backtest_results['Return'], marker='o')
    plt.title('Portfolio Annual Returns')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Return')
    plt.grid(True)
    plt.savefig('portfolio_returns.png')
    plt.show()

plot_portfolio_returns_in_decimal(cumulative_returns)

这个函数生成一张显示年度投资组合回报的折线图。通过使用标记 (‘o’) 来清晰识别每个数据点，并通过网格进一步增强图表的可读性。将其保存为“portfolio_returns.png”以备将来参考。

详细查看年度收益率

为了更详细地查看年度收益率，我们可以创建一个函数，将年度收益以百分比形式绘制：

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

def plot_portfolio_annual_returns(portfolio_returns):
    # 将 'Return' 重命名为 'Annual Return' 并转换为百分比
    portfolio_returns = portfolio_returns.rename(columns={'Return': 'Annual Return'})
    portfolio_returns['Annual Return'] = portfolio_returns['Annual Return'] * 100
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(portfolio_returns['Year'], portfolio_returns['Annual Return'], marker='o')
    plt.title('Portfolio Annual Returns')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Annual Return (%)')
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 假设 backtest_results 是包含回测结果的 DataFrame
plot_portfolio_annual_returns(backtest_results)

该函数将回报率显示为百分比，帮助我们更好地解释每年的收益率。

计算关键性能指标

为了定量评估我们的策略表现，我们计算以下关键指标：

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total_return = (backtest_results['Return'] + 1).prod() - 1
annual_return = (1 + total_return) ** (1 / len(backtest_results)) - 1
sharpe_ratio = np.mean(backtest_results['Return']) / np.std(backtest_results['Return'])

print(f"Total Return: {total_return:.2%}")
print(f"Annual Return: {annual_return:.2%}")
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}")

让我们详细解释这些指标：

1. 1. 总回报：该指标表示整个回测期内的累计回报。通过将年度回报相乘并减去1来计算。
2. 2. 年化回报：计算每年的平均回报，考虑到复利效应，这为我们提供了一个更真实的年度收益率。
3. 3. 夏普比率：这是一个风险调整后的回报度量标准，夏普比率越高，策略表现越好。它衡量了每单位风险的平均回报。

分析回测结果

在解释回测结果时，除了单纯地看收益外，考虑以下几个因素非常重要：

1. 1. 收益的一致性：查看年度回报是否在不同市场条件下保持一致，或者某些年份有显著的超出或低于预期的表现。
2. 2. 波动性：查看年与年的波动率，波动较大的年份可能意味着策略在这些年份的表现不稳定。
3. 3. 策略的风险回报特征：通过夏普比率和标准差等指标来衡量策略的风险调整后表现。
4. 4. 与基准的比较：将我们的策略与行业基准（例如 S&P 500）进行比较，了解我们是否取得了超额回报。

保存和记录结果

为了确保我们可以稍后参考这些结果，我们可以将它们保存到 CSV 文件中：

backtest_results.to_csv('backtest_results.csv', index=False)
print("Backtest results saved to 'backtest_results.csv'")

通过将回测结果保存到 CSV 文件中，我们可以很方便地访问这些数据，并进一步分析或共享。

通过性能可视化和关键指标计算，我们可以全面评估策略的表现，了解它的优缺点，从而为未来的策略优化提供数据支持。

8. 结果和见解

在实施我们的 LLM 增强的基本面分析策略并通过回测框架运行后，我们现在可以深入了解结果并提取有价值的见解。本节将概述我们策略的表现，与传统方法进行比较，并讨论从这种创新方法中获得的关键经验。

策略表现概览

让我们先回顾一下关键的性能指标：

print(f"Total Return: {total_return:.2%}")
print(f"Annual Return: {annual_return:.2%}")
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}")

这些指标为我们提供了策略表现的定量总结。总回报提供了整体盈利的概念，年化回报使我们可以轻松与其他投资选择进行比较，而夏普比率帮助我们理解策略的风险调整表现。

交易执行分析

为了深入了解交易表现，让我们看看策略执行的每笔交易：

print("Executed Trades:")
print(tabulate(executed_trades, headers='keys', tablefmt='pretty'))

通过这个表格，我们可以分析：

1. 1. 每年选中的股票
2. 2. 每笔交易的买入和卖出价格
3. 3. 每笔交易的收益或损失百分比

通过检查这些数据，我们可以识别出股票选择和表现随时间变化的模式。

与传统基本面分析的比较

虽然我们在当前项目中没有直接的比较数据，但可以讨论我们 LLM 增强方法的潜在优势：

1. 1. 可扩展性：我们的方法可以快速分析大量股票，覆盖范围可能超过人工基本面分析。
2. 2. 一致性：LLM 在所有股票中应用相同的标准，减少了人工分析中的偏差。
3. 3. 细致入微的理解：LLM 可以捕捉到财务报表中可能被简单的比率分析忽略的细微差别。

从 LLM 增强分析中获得的见解

通过我们的策略，我们提取了一些重要见解：

1. 1. LLM 评分的有效性：策略的表现表明 LLM 基于财务报表的评分确实能为选股提供有价值的见解。
2. 2. 选择阈值的重要性：我们选择得分超过 7 的股票似乎是有效的，但进一步优化这个阈值可能会提高结果。
3. 3. 年度表现的可变性：通过分析年度回报图，我们可以观察到策略在不同市场条件下的表现，提供了策略稳健性的重要见解。
4. 4. 行业趋势：虽然我们目前的实现没有显式地编码行业分析，但通过分析选中股票的行业，可能会发现 LLM 存在行业偏见，或者它成功地识别出了行业趋势。

挑战与局限

尽管我们的策略有良好的表现，但它也面临一些挑战和局限性：

1. 1. LLM 可靠性：策略的表现很大程度上依赖于 LLM 正确解释财务报表的能力。LLM 的任何偏见或错误都可能对结果产生重大影响。
2. 2. 数据来源的局限性：我们当前的实现仅基于公司收入报表。增加资产负债表和现金流量表分析可能会提供更全面的视角。
3. 3. 市场情绪：我们的基本面分析没有考虑市场情绪或宏观经济因素，而这些因素可能会在短期内显著影响股价。
4. 4. 交易成本：回测中没有考虑交易成本，这可能会对策略在现实世界中的表现产生影响。

未来的改进方向

基于这些结果和见解，我们可以提出若干未来的改进方向：

1. 1. LLM 训练的增强：在更大规模的财务报表数据集上进行 LLM 微调，可能会进一步提升其分析能力。
2. 2. 多因子模型：引入技术指标或情绪分析等额外因素，创建更强大的混合策略。
3. 3. 动态阈值调整：实现一个动态的选股阈值，可以根据市场条件进行调整，从而提高表现。
4. 4. 更长的回测期：扩展回测期可以让我们对策略在不同市场周期中的表现有更多的信心。

通过利用 LLM 进行基本面分析，我们创建了一个具有潜力的算法交易策略。虽然仍有优化的空间，但结果表明这种方法可以提供超出传统方法的洞察力，并转化为有效的交易决策。

9. 挑战和解决方案

实施 LLM 增强的算法交易基本面分析策略带来了独特的挑战。在本节中，我们将讨论开发过程中面临的关键障碍以及我们为克服它们而设计的解决方案。

1. LLM 提示工程

挑战：为 LLM 提供有效的提示，以分析财务报表是策略成功的关键。我们需要确保 LLM 能够一致地解释财务数据并提供有意义的评分。

解决方案：我们通过以下方式反复改进提示设计，确保 LLM 可以针对财务数据进行有意义的评分：

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

def create_prompt_for_income_statement(current_year_income_statement, previous_year_income_statement):
    prompt = f'''
    Evaluate the following income statements for the current year and the previous year:
    Income Statement for the Current Year:
    {current_year_income_statement}
    Income Statement for the Previous Year:
    {previous_year_income_statement}
    Criteria for Evaluation:
    1. Revenue Growth: Analyze the growth in revenue compared to the previous year.
    2. Gross Profit Margin: Calculate as Gross Profit / Total Revenue.
    3. Operating Margin: Calculate as Operating Income / Total Revenue.
    4. Net Profit Margin: Calculate as Net Income / Total Revenue.
    5. EPS Growth: Compare EPS to the previous year.
    6. Operating Efficiency: Consider Operating Expense relative to Total Revenue.
    7. Interest Coverage Ratio: Calculate as EBIT / Interest Expense.
    Provide the score for each criterion and an overall score. Include explanations.
    '''
    return prompt

这一精心设计的提示指导 LLM 关注具体的财务指标，以提供一致、可比的评分。

2. 数据质量和一致性

挑战：确保不同公司的财务数据在不同年份之间的一致性是公平比较和分析的关键。

解决方案：我们实现了数据质量检查和预处理步骤，以确保数据一致性：

def check_data_quality(data):
    # Implement your data quality checks here
    pass

for ticker, data in all_data.items():
    check_data_quality(data)

虽然代码没有完全展示 check_data_quality的实现，但该函数应该包括对缺失数据、异常值检测和报告期一致性的检查。

3. 回测性能

挑战：实施一个能够处理多个年份和多个股票的大规模数据回测框架，计算量较大且耗时。

解决方案：我们优化了回测函数，将数据逐年处理，从而减少内存占用：

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

def backtest_strategy(all_scores, price_data):
    portfolio_returns = []
    executed_trades = []
    for year in range(min(all_scores['Year']), max(all_scores['Year']) + 1):
        # Processing logic for each year
        ...
    return cumulative_returns, pd.DataFrame(executed_trades)

这种逐年处理数据的方法允许我们在不一次性加载所有数据的情况下处理大量数据。

4. 解释 LLM 输出

挑战：从 LLM 的文本输出中提取结构化的数据以便进行量化分析是一项重要的挑战。

解决方案：我们使用正则表达式从 LLM 的输出中解析和提取数值评分：

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

def evaluate_income_statements_llm(current_year_income_statement, previous_year_income_statement):
    ...
    analysis = response.choices[0].message.content.strip()
    score = re.search(r"Overall Score: (d+.d+)", analysis)
    return float(score.group(1)) if score else None

这一方法使我们能够从 LLM 的文本输出中提取到标准化的评分结果，便于后续的数据处理和决策。

5. 平衡计算资源

挑战：LLM 推理的计算开销较大，尤其是在分析大量股票时。

解决方案：我们实现了缓存机制（代码未显示）来存储和重复使用 LLM 的分析结果，从而减少 API 调用次数并提升整体性能。

6. 处理市场数据的不一致性

挑战：处理股票分拆、合并和其他公司行为对历史股价数据的影响。

解决方案：虽然代码中没有显式展示，但我们依赖于 yfinance 库来处理大部分的这些调整。如果遇到更复杂的情况，可能需要在 get_financial_data 函数中实现额外的数据清理步骤。

备注：论文PDF和完整代码复现请加入知识星球获取。

def get_financial_data(ticker, start_date, end_date):
    stock = yf.Ticker(ticker)
    price_data = stock.history(start=start_date, end=end_date)
    income_statement = stock.financials
    # Additional data cleaning for corporate actions could be added here
    return {
        "price_data": price_data,
        "income_statement": income_statement
    }

经验教训

1. 1. 提示工程至关重要：LLM 的分析能力高度依赖于精心设计的提示。持续改进提示是提升结果的关键。
2. 2. 数据质量是成功的关键：在财务分析中，”输入的质量决定输出的质量”。严格的数据质量检查不可或缺。
3. 3. 回测效率：优化回测过程对于策略开发和测试至关重要，能够显著节省时间和计算资源。
4. 4. 输出解析的灵活性：设计灵活的解析机制，使我们能够轻松适应 LLM 输出的变化或提示设计的改变。
5. 5. 计算资源管理：在处理 LLM 时，平衡计算开销和性能是一项持续的挑战，需要不断优化。

通过应对这些挑战，我们创建了一个更加稳健和高效的 LLM 增强的基本面分析策略。这些解决方案不仅改进了当前的实现，也为未来的增强和优化奠定了基础。

结论

随着我们结束对 LLM 增强的算法交易基本面分析 的探索，很明显，人工智能与量化金融的交叉为投资的未来提供了令人兴奋的可能性。

关键结论

1. 1. 金融分析的创新：通过利用大型语言模型（LLM），我们展示了一种结合AI细致理解与传统金融指标的创新基本面分析方法。
2. 2. 可扩展性与一致性：我们的 LLM 增强策略显示出分析大量股票的潜力，并且与人类分析相比，在一致性方面具有显著优势。
3. 3. 前景可观：尽管仍需进一步优化，但我们的回测结果表明，该方法能够产生洞察并转化为有效的交易决策。
4. 4. 挑战与解决方案：我们面对的技术挑战，例如提示工程、数据质量控制和回测效率，得到了有效的解决，为未来的发展奠定了基础。
5. 5.  跨学科方法：该项目强调了将金融、数据科学和机器学习方面的专业知识相结合以创建创新交易策略的价值

展望

AI 增强的交易领域正在快速发展，未来研究可以在以下几个方面进行：

• ? 纳入更广泛的金融文档和数据源
• ? 探索更复杂的LLM架构和微调技术
• ? 发展结合LLM洞察与传统定量因素的混合模型
• ? 探索LLM在风险管理和投资组合优化中的潜力

通过这些进一步的研究与开发，LLM 增强的基本面分析将继续推动算法交易策略的前进，帮助我们在充满竞争的金融市场中保持领先。

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