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OLIVIA 协议预注册回测：LLM 财报信号衰减，无法覆盖交易成本

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AI 综述

研究团队 Amir Dehkordi 等提出 OLIVIA 协议，用于测试 AI 决策模型在 S&P 500 新闻上的预测稳健性。该协议采用冻结分析计划与掩码身份输入，对比微调的开源模型与三家商业 API 模型。预注册回测结果显示，微调 LLM 在验证期的每日信息系数（IC）分别为 0.055 和 0.065，但在盲测期（2026 年 1-7 月）IC 降至 0.020，信号明显衰减。商业模型对开盘前走势的 IC 为 0.074-0.077，但未能领先开盘后走势，表明新闻在交易者行动前已被市场完全定价。且无模型能区分过度与不足反应，预注册策略无法克服交易成本。

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11月4日

13:00
arXiv · AI
LLM 读取财报难战胜市场：预注册回测显示 AI 模型信号衰减且无法覆盖交易成本
预注册测试显示，微调 LLM 在盲测期 IC 降至 0.020，商业模型读数与开盘表现一致但未领先后续走势，无法克服交易成本。实验采用冻结分析计划的 OLIVIA 协议，在 S&P 500 新闻上对比开源微调模型与三家商业 API 模型，验证期 IC 分别为 0.055 和 0.065。掩码测试中商业模型识别准确率 62%-74%，远高于 28% 基线，证明信息在交易发生前已被市场完全定价。

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