arXiv · cs.CL· Alina Khaybullina·· 12 天前AI 评分34
动量、评论基调与盈利意外如何影响 LLM 金融预测：一项输入依赖度实验
Momentum, Commentary Tone, and Earnings Surprise in LLM Financial Forecasts
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Alina Khaybullina
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.22043v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究通过合成财报 announcement 独立操纵 20 日动量、非信息性评论基调与 EPS 是否超出共识，考察大语言模型金融预测究竟依赖哪些输入。来自四个模型族的 6 个 instruction/chat checkpoint（基础参数 0.49-7.61B），每个在 Q8_0 直答协议下接受 2,016 条提示词。结果显示：6 个模型中有 5 个的有符号基调对比幅度超过 EPS，5 个模型动量超过 EPS，主 EPS 对比范围为 -0.19 至 86.80 个百分点，自然词数值诊断准确率为 51.0-95.8%；研究测的是输入依赖与数值识别，不确立内部推理机制或实际收益可预测性。
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