基于大型语言模型（LLM）的因子建模在新资本市场的应用拓展研究计划书
1.0 背景与研究问题
大型语言模型（LLM）的崛起正在深刻变革金融资产定价领域，特别是在投资因子建模方面。近期由Cheng等人进行的一项开创性研究，成功利用GPT-4为中国期货市场生成了一系列高绩效的投资因子。该研究不仅验证了LLM在复杂金融环境中的强大分析与推理能力，也为量化投资开辟了全新的前沿。
该项针对中国期货市场的前期研究取得了多项突破性成果，具体可归纳如下：
* 卓越的风险调整后回报：在历史数据回测中，由GPT生成的因子构建的投资组合实现了极为出色的夏普比率与年化回报率，表现远超传统模型。
* 显著的Alpha：与工具化主成分分析（IPCA）这一成熟的基准模型相比，GPT因子取得了统计上显著的alpha收益，证明了其创造超额回报的独特价值。
* 零样本学习优势：该方法论的核心优势在于其“零样本学习”能力，即在不接触任何实际历史数据的情况下，仅凭对数据结构的理解便能生成有效的因子。这一特性使其特别适用于数据稀缺或历史较短的新兴市场。
* 稳健的样本外表现：研究巧妙地利用了GPT模型训练数据的截止日期（2023年4月）作为分割点，进行严格的样本外测试。结果表明，因子在模型“未知”的时期内依然表现稳健，这有力地规避了前视偏差（look-ahead bias），证实了其真实的预测能力。
尽管在期货市场的初步成功令人鼓舞，但这引出了一个关键的研究空白：这一创新方法论是否能够推广至其他具有根本不同特征的全球主要资本市场？例如，期权市场由非线性的复杂动态（如波动率和“希腊字母”）驱动，而债券市场则围绕收益率曲线、信用利差和久期等核心概念构建。这些市场的定价逻辑和数据结构与期货市场截然不同。因此，本研究的核心目标是：将基于GPT的因子生成框架拓展至全球期权和债券市场，并系统性地评估其有效性与适应性。
为实现这一目标，本研究将围绕以下核心研究问题展开：
1. GPT的零样本学习方法能否在期权和债券这两个结构迥异的资本市场中，成功生成具有预测能力的投资因子？
2. 与各自市场中公认的传统因子模型或基准相比，新生成的期权和债券因子的表现（如夏普比率、Alpha、最大回撤）如何？
3. GPT能否识别并构建出反映期权市场（如波动率、希腊字母）和债券市场（如收益率曲线、信用利差）独特动态的创新因子？
4. 为捕捉期权和债券市场的非线性动态与期限结构，本研究将如何对原始的提示工程和因子评估框架进行量化调整与系统优化？
本计划书将详细阐述为解答上述问题而设计的具体研究方法、数据要求及预期贡献。
2.0 研究方法论
本研究将采纳一项经过验证且具备高度适应性的方法论框架。整体研究将沿用在中国期货市场研究中取得成功的“三阶段”框架。然而，本次拓展的核心挑战与贡献在于，如何将一个为动量驱动的期货市场设计的框架，成功适配到分别由波动率曲面（期权）和收益率曲线（债券）主导的市场。因此，我们将对关键输入（数据模式）和评估基准进行严谨的定制化调整，以确保研究的严谨性与相关性。
第一阶段: AI驱动的因子生成
此阶段的核心是利用GPT的零样本推理能力，系统性地生成创新的投资因子。整个流程将遵循前期研究中经过验证的工作流（Cheng et al., Figure 1），从提示工程开始，到代码生成与验证结束。
* 提示工程 (Prompt Engineering)：我们将精心设计初始指令，引导GPT-4（或更新版本）扮演特定领域的专家角色。对于期权市场，GPT将被设定为“精通波动率交易与衍生品定价的基金经理”；对于债券市场，则设定为“专注于固定收益与信用分析的基金经理”。
* 任务简报 (Task Briefing)：这是方法论调整的关键。我们将向GPT提供目标市场的“数据模式”（Data Schema），即描述数据包含哪些字段及其含义，但绝不提供任何真实的数值数据。这种“数据隔离”是规避模型记忆偏差、确保零样本学习有效性的核心。新的数据模式将设计如下：
* 期权市场数据模式：[期权代码, 日期, 标的价格, 执行价, 到期日, 隐含波动率, Delta, Gamma, Vega, 成交量, 未平仓合约]
* 债券市场数据模式：[债券代码, 日期, 价格, 到期收益率, 久期, 凸性, 信用利差, 剩余期限, 成交量]
* 代码生成与偏差检查 (Code Generation & Bias Check)：GPT将基于其对数据模式的理解，生成用于计算新因子的Python代码。我们将严格继承前期研究中的最佳实践，对所有生成的代码进行人工逐行审查，以彻底消除任何可能引入未来信息的前视偏差，确保因子计算的逻辑严谨性。
第二阶段: 投资组合构建与绩效评估
在生成一系列候选因子后，我们将通过系统性的回测来评估其投资价值。
* 投资组合策略 (Portfolio Strategies)：为确保结果的可比性，我们将复现前期研究中使用的投资组合构建方法。具体策略总结如下表所示：
策略类型 (Strategy Type) 方法 (Method) 描述 (Description)
单因子投资组合 (Single-Factor) 多空策略 (Long-Short) 每日根据因子值排序，做多因子值最高的10%资产，做空最低的10%资产。
只做多策略 (Long-Only) 每日只做多因子值最高的10%资产。
多因子投资组合 (Multi-Factor) 静态策略 (Static) 基于历史回报确定每个因子的固定正负极性，然后聚合标准化因子信号。
动态策略 (Dynamic) 每日基于累积历史回报动态调整因子极性，以适应市场变化。
* 绩效评估指标 (Performance Metrics)：我们将使用一套标准的量化金融指标来全面评估各投资组合的表现，包括：年化回报率 (Annualized Return)、夏普比率 (Sharpe Ratio)、最大回撤 (Max Drawdown) 以及 Alpha (α)。
* 市场基准 (Market Benchmarks)：前期研究中使用的IPCA模型适用于期货市场，但并非期权和债券市场的标准基准。为进行有意义的Alpha评估，我们将采用各市场公认的基准模型。对于债券市场，将采用适用于固定收益的Fama-French五因子模型或Nelson-Siegel等期限结构模型作为基准。对于期权市场，将采用基于波动率风险溢价的基准策略（如Delta对冲的跨式期权组合）或参考CBOE VIX等基准指数的表现进行比较。
第三阶段: 严格的样本外测试
这是验证因子真实预测能力、确保研究结果稳健性的决定性步骤。我们将利用LLM训练数据的已知截止日期（例如，前期研究中使用的GPT-4模型为2023年4月，或根据所用模型的更新版本确定新的日期），将该日期之后的时间段划定为严格的**样本外（Out-of-Sample）**测试期。由于LLM在该日期之后未接触过任何新数据，因此其生成的因子逻辑完全独立于测试期内的市场信息，从而能够对其真实的泛化能力进行最公正的检验。
通过这一严谨的方法论，我们旨在系统性地评估LLM在不同资本市场中发现新投资因子的潜力。
3.0 数据要求
本研究的成功执行，高度依赖于高质量、高频率且覆盖范围广泛的金融市场数据。我们将为期权和债券这两个目标市场分别收集全面的历史数据集，以支持因子生成、回测与验证的全过程。
以下为各市场所需数据的具体要求：
* 期权市场数据 (Options Market Data)：
* 资产 (Assets)：覆盖全球主要股票指数（如标准普尔500指数, S&P 500）的高流动性日度期权合约数据。选择高流动性合约旨在确保回测结果的现实可行性，避免流动性不足带来的偏差。
* 变量 (Variables)：数据集需包含期权定价与风险管理的核心变量，包括：期权价格、成交量、未平仓合约、执行价、到期日、隐含波动率以及关键的风险参数（希腊字母），如Delta、Gamma和Vega。
* 时间范围 (Period)：建议从2010年1月至最近的完整年份。此时间范围旨在确保研究覆盖后全球金融危机时代的多种市场环境，包括量化宽松和利率正常化周期，从而全面检验因子的稳健性。
* 债券市场数据 (Bond Market Data)：
* 资产 (Assets)：覆盖全球主要经济体的政府债券（如美国国债）和投资级公司债券的日度数据。这将允许我们测试因子在无风险利率和信用风险两个维度上的表现。
* 变量 (Variables)：数据集需包含固定收益分析的关键变量，包括：债券价格、到期收益率（YTM）、久期（Duration）、凸性（Convexity）、信用利差（Credit Spread）、剩余期限和成交量。
* 时间范围 (Period)：同样建议从2010年1月至最近的完整年份，以确保数据能充分反映现代债券市场在不同宏观经济政策下的动态变化，为因子有效性提供充分的检验环境。
获取这些高质量的金融数据是执行本研究计划的先决条件，也是确保研究结论可靠性的基石。
4.0 预期贡献与意义
本研究旨在将前沿的人工智能技术与全球主要资本市场的核心资产定价挑战相结合，有望在理论、方法论和实践层面做出重要贡献，推动量化金融领域的发展。
理论贡献
正如原始研究通过提供新的因子“刷新了我们对（中国期货市场）定价机制的理解”，本拓展研究旨在通过发掘期权和债券市场中全新的、反映其独特非线性风险和利率动态的因子，进一步深化我们对全球主要资本市场定价机制的认知。若研究成功，将证明LLM作为一种通用的经济推理引擎，其发现定价规律的能力可从一个新兴市场推广至结构迥异的全球成熟市场，从而为资产定价理论的普适性提供新的证据。
方法论贡献
原始研究“引入了一种新颖的无数据方法论”，本研究致力于将此方法论发展为一个可扩展、可适应的AI驱动因子生成框架。通过在期权和债券市场验证其有效性，我们将展示该框架作为一种“数据模式驱动”范式的强大潜力，尤其是在传统数据密集型模型因数据维度或样本限制而表现不佳的市场中。这将为金融研究开辟一个全新的、高效的因子探索路径。
实践贡献
前期研究“极大地丰富了（期货市场的）因子集”，本研究旨在为全球规模达数万亿美元的期权和债券市场提供同样重要的实践价值。一旦新生成的因子得到验证，它们将成为投资组合经理和量化分析师强大的新工具，可直接用于增强策略多样性、优化风险管理模型，并最终在竞争日益激烈的市场中创造新的Alpha来源。这不仅是对现有成果的延伸，更是为审查全球资本市场效率“提供了一个新的切入点”。
5.0 研究计划与时间表
为确保本研究项目能够系统、高效地推进，我们制定了以下分阶段的研究计划与时间表。整个项目预计在12个月内完成。
阶段 (Phase) 活动内容 (Activities) 预计时间 (Estimated Duration)
1 数据收集、清洗与预处理 (Data Collection, Cleaning & Pre-processing) 第1-2个月 (Months 1-2)
2 因子生成与初步回测 (Factor Generation & Initial Backtesting) 第3-6个月 (Months 3-6)
3 多因子组合分析与稳健性检验 (Multi-Factor Analysis & Robustness Checks) 第7-9个月 (Months 7-9)
4 结果分析、论文撰写与修订 (Results Analysis, Manuscript Writing & Revision) 第10-12个月 (Months 10-12)
6.0 结论
本研究计划书的提出，建立在一项开创性研究的坚实基础之上——该研究已成功证明，大型语言模型（如GPT）能够为中国期货市场生成具有卓越表现的投资因子。以此为起点，本计划书提出了一项逻辑清晰且具有前瞻性的拓展研究。我们的核心目标是将这一被验证有效的方法论，推广至全球期权和债券市场这两个规模巨大但特性迥异的资本领域。通过严谨的方法论设计、明确的数据要求和清晰的贡献预期，我们相信，这项研究不仅是人工智能与量化金融融合趋势下的一个自然延伸，更是一次极具价值的创新探索，有望为资产定价理论与投资实践开辟新的可能性。
