AlphaSharpe：LLM驱动的稳健风险调整指标框架，Sharpe比率提高71.04%，Calmar比率提高116.31%

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发布于 2025-2-11 13:56

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在金融领域，评估投资绩效的关键在于平衡风险与回报。Sharpe比率是评估风险与回报的重要指标，但存在局限性，需开发更稳健的金融绩效指标。本文提出AlphaSharpe框架，利用大语言模型（LLMs）优化金融指标，提升风险-收益评估。

通过对美国15年历史股票数据进行实验，AlphaSharpe投资组合在风险调整和回撤调整表现上优于传统策略，Sharpe比率提高71.04%，Calmar比率提高116.31%。

AlphaSharpe：LLM驱动的稳健风险调整指标框架，Sharpe比率提高71.04%，Calmar比率提高116.31%-AI.x社区

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.00029v2

摘要

本文提出AlphaSharpe框架，利用大语言模型（LLMs）优化金融指标，提升风险-收益评估。

1) LLMs生成和改进金融指标，融入领域知识；

2) 评分机制确保指标对未见数据的有效泛化；

3) 实证结果显示未来风险收益的预测能力提升3倍，投资组合表现提升2倍。

实验结果表明新指标优于传统指标，适用于投资组合管理和金融决策，展示LLMs在金融分析中的潜力。

简介

Sharpe比率是评估风险与回报的重要指标，但存在局限性，需开发更稳健的金融绩效指标。大型语言模型（LLMs）可用于生成创新的金融指标，提升指标的稳健性和预测能力。本文提出AlphaSharpe框架，通过LLMs和迭代优化，演化出新的金融绩效指标。

利用LLMs进行投资绩效指标的迭代优化，发现可解释的新指标。
结合金融文献和数学原理，生成多样化的指标变体。
结构化方法确保指标的外部稳健性与未来表现一致。
实验表明AlphaSharpe指标在稳健性和预测能力上优于传统指标。

AlphaSharpe为金融分析的进步奠定基础，推动LLM驱动的方法在金融决策中的应用。

背景

财务指标在投资绩效评估中至关重要，但传统指标如夏普比率存在局限性，包括对异常值敏感、假设静态风险收益关系、回顾性评估和适应性不足。概率夏普比率（PSR）通过统计推断改进了传统夏普比率，考虑了夏普比率估计的分布，降低了噪声并提供了绩效一致性的概率解释。

机器学习（ML）在金融分析中引入了自适应和预测能力，深度神经网络（DNN）和强化学习在动态资产配置策略中表现优越，但易过拟合且缺乏可解释性。AlphaTensor和AlphaSharpe等强化学习的最新进展展示了迭代优化和金融指标设计的潜力，强调了大规模模型在创新中的应用。近期研究表明，LLM（大型语言模型）在数学发现和科学探索中具有自动化潜力，进一步推动了金融指标设计的创新。

方法

LLMs（如GPT、LLama）在金融指标发现中具有创新潜力。本文通过以下方法发现财务指标：

Few-Shot生成：通过少量示例生成创意变体，结合领域专业知识与数据驱动洞察。
迭代优化：利用进化策略和反馈循环迭代优化生成的指标，提高稳健性和预测能力。
跨领域的灵感：从其他领域引入概念，激发金融指标创新。
突变优化：通过变异优化现有指标，增强稳健性和泛化能力。
自动代码生成：自动生成新金融指标的高质量实现代码。
批判性思维与见解：分析学术文献，整合理论见解，确保指标设计的新颖性和严谨性。

AlphaSharpe方法利用LLMs迭代优化金融绩效指标（如Sharpe比率），提升样本外稳健性。

架构

工作流程为迭代四步过程：交叉、变异、评分和排名，旨在逐步提升财务指标的稳健性和预测能力。

交叉：结合表现优异的指标，创造混合指标，继承各自优点。
变异：通过小幅修改生成有意义的变体，增强预测能力。

评分函数评估变异指标的稳健性、泛化能力和预测能力。指标质量通过稳健性、与未来夏普比率的相关性和归一化折现累积收益（NDCG）进行评估。仅保留高质量多样化的指标进行后续交叉，表现不佳的指标被淘汰。

LLM使用

LLMs在AlphaSharpe中作为创意引擎，生成和优化金融指标。通过广泛的金融知识库，LLMs提供传统方法可能忽视的创新解决方案。模型模拟领域专家的思维过程，提出灵感来源于现有方法的指标，并引入新元素。

AlphaSharpe结合领域专业知识与计算创新，迭代演进金融指标，推动投资分析的边界。工作流程中使用精心设计的提示，指导LLMs整合领域见解与上下文输入，鼓励创新思维，强调张量运算，避免资源密集型循环和冗余超参数。

得分函数

AlphaSharpe通过强大的评分机制评估和优化金融指标，旨在衡量指标对未来表现的泛化能力。工作流程包括：

1) 在历史资产收益数据上应用指标计算分数；

2) 通过以下方法评估分数与未来Sharpe比率的对齐程度：

Spearman’s Rho：衡量历史数据排名与未来Sharpe比率之间的单调关系。

Kendall’s Tau：评估指标分数与未来Sharpe比率之间的序数关联强度。

NDCG：评估资产排名质量，强调正确排名顶尖资产的重要性。

这些方法通过依赖数据的排名而非原始值，降低对异常值和非线性的敏感性。

实验

采用时间序列交叉验证对15年历史数据（3,246只美国股票和ETF）进行评估，确保指标在不同市场条件下的稳健性。通过与未来夏普比率的相关性迭代优化指标，最终在极端市场压力下（如2020年COVID-19市场崩溃）进行盲测。

开发的AlphaSharpe Ratio（α S）及其变体（α S1至α S4）克服传统夏普比率在小样本、极值和非正态分布下的局限性。α S1强调复利效应，α S2整合下行风险，α S3考虑高阶矩（偏度和峰度），α S4引入市场状态因子动态调整。

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这些指标适用于对数变换收益的策略评估，提供更可靠的风险调整绩效评估。实验结果显示，AlphaSharpe指标在相关性排名和投资组合构建上优于传统金融指标。

排名的相关性

AlphaSharpe在排名相关性上显著优于传统指标，Spearman和Kendall相关性均提高超过3倍。

Spearman’s Rho: α S4的相关性为0.409，显著高于Sharpe Ratio和PSR。
Kendall’s Tau: α S4的相关性为0.278，显示出超过3倍的改进。
NDCG@25% Score: α S2得分为0.636，比Sharpe Ratio和PSR提高62%，优先排序表现更佳。

实证结果表明，AlphaSharpe在资产排名的准确性和可靠性上具有卓越能力，能更好地预测未来表现。

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构建投资组合

AlphaSharpe（α S）在投资组合构建中表现优越，测试期内相较于传统夏普比率（Sharpe Ratio）和PSR分别提升了+89.11%和+95.73%。使用α S2构建的投资组合实现了高达+93.97%和+101.99%的夏普比率提升，增强了风险调整后的收益。α S2在不同资产选择阈值（10%至25%）下表现一致，适应性强，适合多样化投资策略。

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影响

AlphaSharpe指标克服传统夏普比率的局限，适用于小数据集，考虑分布特征（偏度和峰度），适应市场变化。

提升投资组合构建：更精确的资产选择和配置，适应波动市场和非正态收益分布。
改进风险管理：更真实的风险调整评估，考虑下行风险和动态市场调整，帮助应对极端市场事件。
动态适应性：基于市场状态的动态调整，适合主动应对市场变化的策略。
广泛适用性：在排名、风险评估和投资组合优化中优于传统指标，适合金融分析师、投资组合经理和量化研究者。

讨论

α S1 通过使用对数收益和稳定常数，解决了夏普比率对异常值和正态性假设的敏感性，关注复利效应，与凯利准则相符。

α S2 引入下行风险调整，灵感来源于索提诺比率和尾部风险指标（如VaR和条件VaR）。

α S3 考虑偏度、峰度和最大回撤，借鉴了偏度调整夏普比率、卡尔玛比率和斯特林比率，适应非正态收益分布和高波动期。

α S4 结合市场条件的动态调整，采用状态依赖因素，类似于马尔可夫框架的 regime-switching 模型。

投资组合优化

传统投资组合分配方法（如风险平价和等风险贡献组合）存在稳定性差、极端回报敏感性高和风险调整回报效率低的问题。新开发的AlphaSharpe组合通过整合逆协方差风险调整回报、稳定性加权、熵正则化和波动率标准化，显著提升了投资组合表现。比较结果显示，AlphaSharpe组合在夏普比率和卡尔玛比率上均优于传统优化技术，表现显著更佳。

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