基于LLM的机构投资组合管理，CPI上升期间Sharpe比率优于买入持有策略

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“ Leveraging Large Language Models for Institutional Portfolio Management: Persona-Based Ensembles ” 大模型（LLMs）在金融领域的应用日益增多，可以提升决策和运营效率。在投资管理方面，LLMs在资产选择和组合管理中表现出色，GPT模型的资产选择优于随机选择，但在组合配置上优化模型更具优势。 本研究探讨LLMs如何利用经济指标预测股票和债券组合的价格变动，以实现类似机构投资者的组合调整。结果显示，LLM策略在消费者价格指数（CPI）上升期间，尤其是结合模式集成时，优于买入持有策略，Sharpe比率更高。然而，在CPI下降或市场急剧下跌时，传统策略更为有效。 论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2411.19515 Github地址：https://github.com/YoshiaAbe/llm_based_portfolio_management 摘要 大型语言模型（LLMs）在金融应用中表现良好，但在复杂投资策略中的潜力尚未充分探索。本研究探讨LL ………………………………