量化研究系列報告：讓情緒“有結構”，大模型如何挖掘研報新價值.pdf

量化研究系列報告：讓情緒“有結構”，大模型如何挖掘研報新價值。本篇報告依托 DeepSeek 大模型，將情感分析從研報標題拓展至 摘要層面，結合摘要結構解析與多維量化方法，并基于結構化情緒信 號實現對研報摘要價值的重構。

基于 DeepSeek 大模型的研報摘要結構化情感分析

本文依托 DeepSeek 大模型，將情感分析從研報標題拓展至摘 要，實現從黑箱評分向結構化、可解釋評分的轉變。通過拆解摘要結構 （業務發展—戰略布局、技術創新、滲透率、經營效率；財務表現—盈 利質量、穩健性、業績對比；其他因素—股東行為、政策影響、市場驅 動），引入類別識別、情緒傾向、出現順序及字數占比四維量化分析。

結構化情緒視角下研報摘要價值的多維洞察

從實證結果看，分類識別顯著提升了研報分析的顆粒度，能多維度 揭示企業真實價值。其中，利好情緒的“密度”指標對超額收益預測有 效，尤其“業績超預期”密度、“盈利改善”密度表現突出，相關選股策略 顯著跑贏市場。情緒信息的“出現順序”與“篇幅占比”反映強調方式，利 好越早出現或篇幅越大，定價能力越強，戰略、創新及政策類信號尤 為明顯，但基本面信號得效力較弱。

研報摘要因子的構建與多維績效評估

綜合情緒類別、篇幅占比與情緒密度等維度，構建四類研報評分因 子（簡單加權、篇幅加權、類別重要性加權、篇幅&類別重要性加權）， 并引入集中度調整與非線性權重進行優化。實證結果顯示，研報評分在 報告發布后 20 日、40 日具有顯著的收益解釋力，體現出較強的事件驅 動特征。 將四類因子等權合成個股綜合評分因子 ?????_??????_???，其整 體表現穩健，五分組收益結構嚴格單調，具備一定選股與收益預測能 力，且與傳統因子相關性較低。?????_??????_???的多頭年化收益為 12.8%、相對中證 800 的年化超額 13.5%，自 2020 年以來年勝率為 100%，今年截至 5 月底的月勝率為 100%，超額 10.4%；年度超額最大 回撤控制良好，相對等權組合均控制在 4%以內。