厦门大学经济学科姜富伟教授团队发布中国金融市场系列AI...

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2025年04月10日+ s& f/ U3 f" \+ X* s+ x* p7 N* g
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近日，厦门大学经济学科姜富伟教授团队成功训练并正式上线发布中国金融市场AI大模型（ChinaFinanceMarketLLM）。该模型基于千万级高质量金融文本数据训练，融合经典金融理论与中国金融市场的独特结构，在多种金融特色化的政产学研应用上均有良好的表现。该模型充分体现了人工智能在金融领域的广阔应用前景，也是厦门大学经济学科人工智能赋能学科建设与发展的重要体现。
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团队以多种国产前沿通用大模型为底座，充分融合金融特色，打造了“AI+Fin”的多维中国金融市场大模型矩阵。为避免单一模型的幻觉问题，满足不同场景与不同量级的金融分析需求。团队在前期研究中分别使用BERT模型、Baichuan2大模型、Qwen2:7b大模型与Qwen2.5:14b大模型为底座，打造了多款中国金融市场大模型。为充分适应金融的特色化需求，姜富伟团队在底座模型基础上引入千万级经济金融新闻与金融教科书等进行进一步预训练，并使用结构化金融市场大数据对模型进行微调，从而训练最终的中国金融市场大模型，这一训练流程为适应金融场景的垂类大模型构建提供了重要思路。- y4 F/ `9 o% t: e
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中国金融市场AI大模型在多种重要政产学研应用场景上体现出了极高的应用潜力。中国金融市场大模型体现出了良好的对话能力，在多种金融特色对话场景下都能够给出准确的回答与分析，体现了模型强大的基础能力。% Y  t4 K# _6 n2 ^1 Y0 c5 {1 i% p

在此基础上，姜富伟团队应用中国金融市场大模型从海量新闻中识别提取了丰富的中国金融市场关键因素与风险指标，为资产配置与风险监控提供了新的金融大模型解决方案。中国金融市场大模型识别出了70维中国金融市场关键因素，并定量刻画了上述关键因素的时序演化。这些关键因素涵盖了金融市场的多元信息，能够刻画传统定量数据难以刻画的关键信息。

团队前期研究表明，得益于丰富的专业金融训练语料，中国金融市场大模型能够为应对特朗普关税风险等重大风险提供更具针对性与金融理论基础的政策建议。基于中国金融市场大模型的投资组合能够获得1.4-1.6左右的夏普比率，明显优于同期的传统投资组合策略。

展望未来，姜富伟团队计划进一步扩展数据规模和底座大模型规模，利用千万级至亿级全球金融数据、百万级专业金融文献和百亿级以上的模型参数规模，持续优化模型性能，并构建全球金融市场大模型。这将为外源风险日益突出背景下的全球资产配置、风险管理等重大现实课题提供金融人工智能大模型解决方案。同时，将探索建设经济金融专用大模型教学教育模型，教学相长，助力中国经济学自主知识体系建设，推动人工智能深度赋能经济金融学科的发展，为全球经济金融教育和研究贡献中国智慧。