核心观点 - 大语言模型（LLM）在主动投资领域具有变革性潜力，能够解决信息过载问题，提升投研效率和深度 [1][8] - LLM在信息获取与处理、深度分析与挖掘、策略生成与验证三个核心环节展现出强大应用价值 [3][4][5] - 人机协作是LLM在主动投资领域最现实且最具价值的应用模式，需要投研人员掌握Prompt Engineering等新技能 [9][10] 信息获取与处理 - LLM能够自动化市场信息跟踪，实时抓取多源数据并生成结构化摘要，提升信息处理效率 [3][13] - 在分析师报告聚合与对比方面，LLM可自动解析不同格式研报，提取关键信息并识别市场共识与分歧点 [3][29][30] - 对于上市公司业绩电话会纪要，LLM能快速处理会议内容，提取财务更新、战略重点等关键信息 [3][31][32] 深度分析与挖掘 - LLM能够量化文本情绪，识别细微情感变化，并绘制情绪变化曲线，为投资决策提供独特视角 [4][38] - 在组合分析与风险识别方面，LLM可提供基于实时事件和非结构化信息的风险分析，增强风险管理前瞻性 [4][39] - LLM能够分析组合持仓相关的重大新闻、行业动态等文本信息，为传统量化归因模型提供补充解释 [4] 策略生成与验证 - LLM在基本面因子挖掘方面具有思路广度、逻辑自洽和高度可定制化三大优势 [5][45] - LLM能显著降低策略回测门槛，将自然语言描述的投资策略自动转化为可执行代码 [5][46] - 通过自然语言到代码的转换，LLM加速了投资方法的验证与优化过程 [5] 应用前景 - LLM适合执行大规模数据处理和初步分析，而人类在目标设定、逻辑构建等方面具有优势 [6] - 构建高效的人机协作模式是LLM大规模成功应用的前提 [6] - 投研人员需要发展Prompt Engineering等新能力来充分利用LLM的潜力 [9][10]