FinLLM-KG：结合因果LLM与金融知识图谱的算法交易情感分析框架

FinLLM-KG 是一个模型无关框架，结合因果LLM与金融知识图谱，在推理时注入基于时间的公司级知识，无需更新模型权重。 该框架通过SEC 10-K文件数据，以自然语言公司档案或相关性排序的事实三元组提供上下文，使情感预测考虑更广泛的公司级信息，计算成本极低，且将情感得分归因于单句及检索事实，增强可解释性。 模拟显示，FinLLM-KG持续提升了投资组合表现，优于最先进基线。