（来源：强势崛起的 华西研究）

（一）跳出因子范式

当前大模型因子挖掘框架均以数学表达式、代码函数为核心搜索与进化单元，本质是公式导向的自动化数值搜索工具，仅将文字逻辑作为因子生成后的附属解释文本。极易生成结构复杂、逻辑不清晰、缺乏交易规则直觉的因子，过拟合风险偏高。

（二）走向叙事驱动

本文构建了叙事驱动的量价选股规则生成框架，由大语言模型（LLM）先推演具有市场逻辑的量价交易故事，再将自然语言叙事翻译为可回测的选股规则。这为 AI 量化因子挖掘提供了 " 先交易逻辑、后量化表达 " 的全新研究范式。

（三）框架设计与实现

我们将叙事驱动选股规则框架设计为四步闭环流程。

( 1 ) 假设：LLM 观察特征分布数据，提出有金融逻辑支撑的参数化选股假设； ( 2 ) 编码：将假设翻译为可执行的 Python 选股函数； ( 3 ) 验证：自动回测引擎验证规则效果； ( 4 ) 反思：LLM 分析回测结果，修正叙事理解，重新编码后进入下一轮。

（四）叙事驱动选股规则市场表现

叙事驱动选股规则能够取得显著优于基准的年化收益，最大回撤也控制在可接受的范围内。

更重要的是，叙事逻辑均由 LLM 完整生成且逻辑自洽 —— 它们不再是若干因子加权得到的黑箱得分，而是可解释、可复盘、可与市场直觉相互印证的具体交易叙事。这一点正是本框架相较传统多因子模型的关键差异：从 " 因子范式 " 转向 " 叙事驱动 "，从追求局部统计显著性转向追求策略可理解性与稳健性的平衡。

量化报告的结论基于历史统计规律，当历史规律发生改变时，报告中的模型和结论可能失效。

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证券分析师：杨国平 S1120520070002；

发布日期：2026-7-15；

《跳出因子范式，走向叙事驱动——基于大语言模型的叙事驱动选股规则生成框架》

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