国金金工团队ChatGPT玩转主动投研沙龙在三地圆满举办！

国金证券研究 · 公众号 · · 2024-09-23 08:19

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线下沙龙

北京|上海|深圳

近日，国金证券金融工程团队在北京、上海、深圳三地圆满举办了ChatGPT玩转主动投研沙龙。此次活动围绕“大模型在主动投研中的应用”展开，为到场投资者提供了一场技术与实践相结合的学习盛宴，共同探讨了主动投研与量化结合的发展趋势和未来方向。

面对市场的日益复杂多变，人工智能正在为量化投资领域带来前所未有的变革，ChatGPT的诞生为量化策略的研发和优化提供了更加先进的技术支持。在此背景下，国金证券金融工程团队精心策划并组织了本次沙龙，分享了大模型在主动投研中的丰富应用场景和高效处理工具。

高智威

国金证券金工首席分析师

SAC:S1130522110003

国金金融工程ChatGPT研究体系

国金证券金工首席分析师高智威做了主题为《国金金融工程ChatGPT研究体系》的分享,他先从大类资产配置、中观配置、底层资产与策略3方面介绍了国金金工团队的研究框架，目前金工团队在配置与选股、基金、期货研究等方面都有丰富的研究成果，并已围绕ChatGPT展开多项深度前瞻研究，从选股、行业配置、CTA策略等多个角度，对ChatGPT在量化投资策略中的应用开展深入探讨。同时，通过多维度的探索和总结，团队构建沉淀出独具特色的国金ChatGPT研究体系，这一体系涵盖了如何运用ChatGPT更高效、准确地提炼市场动态与趋势；自动进行金融文本的分类化、标签化、体系化总结分析、更深入地理解用户需求等方面。高智威现场讲解了如何运用大模型挖掘高频选股因子，解析卖方策略，精准识别数据情感和预测市场热点等方法。

许坤圣

高智威

国金证券金工研究员

SAC:S1130522110003

降低大模型幻觉实操: 卖方分析师观点精准提取与分析

在运用ChatGPT挖掘策略研报中的市场观点、行业配置信息时，主要会产生以下幻觉:在提取研报中的市场/行业观点时，提取结果不一致；对同一配置观点进行评分时，评分不稳定；面对此类大模型出现的幻觉现象，许坤圣提出了优化提示词、多轮提取等缓解策略；同时，详细介绍了运用ChatGPT挖掘研报信息的流程，并通过实例，以策略组的报告为例搭建了汇总框架，包括市场观点提取与对比、行业配置提取与打分、观点共识与分歧总结,对每周的市场和中信一级行业输出可量化的评级。

王小康

国金证券金工研究员

SAC:S1130523110004

Text2SQL本地智能投研:从文本描述到选股池

王小康主要介绍了如何使用Text2SQL技术更好地将主动投研与各类数据相结合，他讲解了Text2SQL的基本概念及其在自然语言处理和数据库查询中的重要性；并通过实例选用ChatGLM模型搭建了公司年报数据库的Text2SQL投研问答系统，展示了Text2SQL技术在基本信息查询、公司员工统计、财务相关查询、基于财务的计算、统计类问题、开放问题等方面的应用拓展。通过这一技术，可以将自然语言问题转化为SQL查询，从而直接从数据库中获取所需信息，不仅便利了主动投研的信息化，还能提高投研过程的效率和精准度。

赵妍

国金证券金工研究员

SAC:S1130523060001

国金金工团队ChatGPT玩转主动投研沙龙在三地圆满举办！

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