行业研究报告

蒸馏大模型金融文本信息挖掘:基于GLM微调的情绪指标与选股策略

2023-05金融投资30.0中信证券

本报告聚焦蒸馏大模型在金融文本信息挖掘中的应用,基于开源GLM微调构建情绪指标,月频Top50选股策略相对沪深300年化超额收益达24.2%(2018-2023)。覆盖分析师研报、财经新闻等,提供关注度、情绪、分歧指标,助力投资决策。

报告摘要

本报告聚焦蒸馏大模型在金融文本信息挖掘中的应用,基于开源GLM微调构建情绪指标,月频Top50选股策略相对沪深300年化超额收益达24.2%(2018-2023)。覆盖分析师研报、财经新闻等,提供关注度、情绪、分歧指标,助力投资决策。

核心要点

  1. 大模型助力NLP迈向NLU
  2. 金融文本挖掘应用
  3. 大模型微调流程
  4. 关注度指标
  5. 情绪指标
  6. 分歧指标

报告信息

文件全名
机器学习系列_数据治理专题(四):基于蒸馏大模型的金融文本信息挖掘应用探索-中信证券-(1)
适合读者
金融从业者量化研究员数据科学家
核心数据
  1. 24.2%
核心议题
金融投资情绪指标选股策略GLM

常见问题

《蒸馏大模型金融文本信息挖掘:基于GLM微调的情绪指标与选股策略》主要包含哪些内容?

本报告聚焦蒸馏大模型在金融文本信息挖掘中的应用,基于开源GLM微调构建情绪指标,月频Top50选股策略相对沪深300年化超额收益达24.2%(2018-2023)。覆盖分析师研报、财经新闻等,提供关注度、情绪、分歧指标,助力投资决策。核心数据:24.2%。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由中信证券发布,发布于 2023 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2023 年,全文约 30.0。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合金融从业者、量化研究员、数据科学家等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、情绪指标、选股策略、GLM等议题。

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