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为了回答这个问题,我们介绍了一种基于LLM的新型方法,该方法通过对宏观经济和市场情感数据的综合分析来强调顶级部门分配。现有方法包含各种数据源,包括情感和基本原理,但它们通常集中于对单个证券的自下而上分析。我们的框架利用LLMS系统地处理和合成多个数据流(包括政策文档,经济指标和情感模式),从而根据市场条件对部门分配的动态调整。通过自动化这些宏观财务关系的提取和解释,我们的框架通过主要自上而下的镜头增强了部门分配策略的响应能力。这提供了一种更系统的方法来捕捉情感驱动的价格变动,从而为扇区级别的投资组合结构提供了新的见解,以补充传统的安全级别分析。

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