LLM 抽取 + XGBoost 截面排序 — 混合模型

日期: 2026-06-28 方向: Phase 2 / Hybrid Model 阶段: Phase 2: 策略实战 + AI 信号 标签: #LLM #XGBoost #HybridModel #FeatureEngineering #CrossSection #IC #TimeseriesCV

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今日目标

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一、为什么 LLM 不能直接预测涨跌

Phase 2 走到 Day 45 之后，我把财报电话会议（Day 45）、SEC 10-Q（Day 46）、guidance change（Day 47）、management tone（Day 48）、新增风险因素（Day 49）都用 LLM 抽成了结构化字段。一个很自然的诱惑：直接让 GPT-4 给一个「未来 60 天涨跌概率」。

我自己第一次试的时候也是这么干的，prompt 大概长这样：

Given this earnings call transcript and the company's 10-Q,
predict whether AAPL will outperform SPX over the next 60 days.
Return a probability 0-1.

跑了 200 个样本，结果几乎是噪声——AUC 0.51，跟掷硬币没区别。但同样的 LLM 抽 guidance_change 之后扔给 XGBoost，AUC 直接到 0.61。差距在哪里？

核心认知：LLM 是优秀的 encoder（把人写的文字转成机器能用的特征），不是优秀的 decision maker（在有结构、有时序、有截面比较的金融问题上）。把它放在 pipeline 错误的位置，相当于让一个语言学博士去做截面回归——他能做，但不如统计学硕士做得好。

这条认知不是 LLM 黑——它是「分工」。我做了 10 年金融 PM 知道一个常识：让每个 component 做自己擅长的事，最后用一个轻量 orchestrator 串起来，永远比让一个大 model 包打天下好。Day 50 的整个架构就是这条原则在 AI 时代的体现。

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二、混合模型架构总览

2.1 架构图

                              ┌─────────────────────────────────┐
                              │      原始非结构化数据             │
                              │  Earnings Call / 10-Q / 8-K     │
                              │  Management commentary / News    │
                              └────────────┬────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
                              ┌─────────────────────────────────┐
                              │   LLM Feature Extractor          │
                              │   (Day 45-49 累积的 prompts)     │
                              │                                  │
                              │  - guidance_change (numeric)    │
                              │  - mgmt_tone (-1..+1)           │
                              │  - new_risk_count (int)         │
                              │  - key_metric_changes (dict)    │
                              │  - revenue_beat_pct (numeric)   │
                              │  - margin_commentary (cat)      │
                              └────────────┬────────────────────┘
                                           │
                                           │     ┌──────────────────────────────┐
                                           │     │  量化因子 Feature Engine      │
                                           │     │  (Day 25-30 已有)            │
                                           │     │                              │
                                           │     │  - 12-1 momentum             │
                                           │     │  - B/M, ROE, Acruals         │
                                           │     │  - IV Rank, Skew             │
                                           │     │  - Sector Beta, Size         │
                                           │     │  - Past PEAD residual        │
                                           │     │  - Surprise history (4Q)     │
                                           │     └──────────┬───────────────────┘
                                           │                │
                                           └───────┬────────┘
                                                   │ merge on (ticker, event_date)
                                                   ▼
                              ┌─────────────────────────────────┐
                              │   Training Dataset               │
                              │  rows: 8000 财报事件 (2018-2022) │
                              │  cols: ~40 features              │
                              │  label: forward 60D excess ret   │
                              └────────────┬────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
                              ┌─────────────────────────────────┐
                              │  XGBoost Ranker                  │
                              │  - 5-fold time-series CV         │
                              │  - early stopping                │
                              │  - cross-section IC objective    │
                              └────────────┬────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
                              ┌─────────────────────────────────┐
                              │  Monthly Signal                  │
                              │  - score 每个有财报事件的 ticker │
                              │  - 取 top decile → long          │
                              │  - 与 Day 28 双因子 ensemble     │
                              │  - 期权 overlay：top decile + IC │
                              └─────────────────────────────────┘

2.2 每一层各司其职

这种分层架构的另一个好处是 debuggability：哪一层出问题就改哪一层，不会牵一发而动全身。如果哪天 GPT-4 升级到 GPT-5 把 prompt 都变了，我只需要换 LLM Extractor 这一层，下游 XGBoost 完全不用动。

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三、完整 feature set

3.1 LLM 抽出的特征（来自 Day 45-49）

总计 12 个 LLM 特征，其中 8 个数值、3 个分类、1 个布尔。

3.2 量化因子（来自 Day 25-30）

总计 13 个量化特征。

3.3 合并后：25 个特征 ≈ 学界研究的「特征宽度」典范

学术界常用的 cross-sectional return prediction（Gu, Kelly, Xiu 2020 Empirical Asset Pricing via Machine Learning）大约用 94 个特征。我们 25 个是精选版——理由：

1. 个人量化没有 institutional data feed，许多 94 个里的因子拿不到
2. XGBoost 在 ~25 个特征 + 8000 样本下不会过拟合
3. 可解释性强：feature importance 出来后能看懂每个因子的角色

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四、Label 定义：截面分位排序

4.1 为什么不预测涨跌方向

如果 label 是「未来 60 天涨/跌」二分类，会遇到两个问题：

1. 市场整体趋势会污染信号：2024 牛市里几乎所有股票都涨，label 几乎全是 1
2. 没法做截面 long-short：我们的策略是 long top decile / 不一定 short bottom，关心的是相对排名

4.2 正确的 label：超额收益 + 截面 quintile

# 伪代码
forward_60d_return = price[t+60] / price[t] - 1
spx_60d_return    = spx_price[t+60] / spx_price[t] - 1
excess_return     = forward_60d_return - sector_beta * spx_60d_return

# 截面分位（每个月内所有有财报事件的股票之间比较）
label_quintile    = pd.qcut(excess_return, q=5, labels=[0,1,2,3,4])

两个细节非常重要：

1. 必须扣 beta 调整后的市场收益，不能只扣 SPX。否则高 beta 股票在牛市里会假装信号好。
2. 必须截面分位 within month，不能全样本分位。否则 2020 年 3 月暴跌期所有样本会被打到低分位，模型学到的就是「2020 年 3 月避险」而不是真信号。

4.3 用 quintile 还是连续值？

XGBoost 支持 regression（拟合连续 excess return）和 ranking（pairwise loss）。我选 regression 拟合 quintile（0-4） 作为折中：

最终用 quintile + regression，objective = reg:squarederror，early stop based on validation IC。

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五、为什么选 XGBoost（而不是别的）

关键句：在 8000 行 × 25 列的中等规模 tabular financial data 上，XGBoost 是 default winner——这不是我的偏见，是 Kaggle 历年金融比赛和 Empirical Asset Pricing 文献的共识。

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六、代码实现

6.1 prepare_dataset.py — merge LLM + 量化 features

"""
prepare_dataset.py

Build training dataset by merging:
  - LLM features from Day 45-49 extraction pipeline (parquet files)
  - Quant factors from Day 25-30 factor engine (parquet files)
  - Forward returns (computed here)
"""

import pandas as pd
import numpy as np
from pathlib import Path

DATA_DIR    = Path("data/features")
LLM_PATH    = DATA_DIR / "llm_earnings_features.parquet"   # (ticker, event_date, llm_*)
QUANT_PATH  = DATA_DIR / "quant_factors.parquet"           # (ticker, date, mom_12_1, ...)
PRICE_PATH  = DATA_DIR / "prices_adj.parquet"              # (ticker, date, close, sector)
SPX_PATH    = DATA_DIR / "spx_close.parquet"


def compute_forward_returns(prices: pd.DataFrame, spx: pd.DataFrame, horizon: int = 60):
    """For each (ticker, date), compute beta-adjusted excess return over `horizon` trading days."""
    out = []
    for ticker, g in prices.groupby("ticker"):
        g = g.sort_values("date").reset_index(drop=True)
        g["fwd_ret"] = g["close"].shift(-horizon) / g["close"] - 1
        g = g.merge(spx.rename(columns={"close": "spx_close"}), on="date", how="left")
        g["spx_fwd_ret"] = g["spx_close"].shift(-horizon) / g["spx_close"] - 1
        # beta from prior 252 days; for brevity use 1.0 default
        beta = g["close"].pct_change().rolling(252).cov(
            g["spx_close"].pct_change()) / g["spx_close"].pct_change().rolling(252).var()
        g["sector_beta"] = beta.fillna(1.0).clip(0.3, 2.5)
        g["excess_ret"] = g["fwd_ret"] - g["sector_beta"] * g["spx_fwd_ret"]
        out.append(g[["ticker", "date", "excess_ret", "sector_beta"]])
    return pd.concat(out, ignore_index=True)


def assign_cross_section_quintile(df: pd.DataFrame, group_col: str = "event_month"):
    """Within each calendar month of event_date, bucket excess_ret into 5 quintiles 0..4."""
    df = df.copy()
    df["event_month"] = pd.to_datetime(df["event_date"]).dt.to_period("M")
    df["label_quintile"] = (
        df.groupby(group_col)["excess_ret"]
          .transform(lambda s: pd.qcut(s, q=5, labels=False, duplicates="drop"))
    )
    return df


def main():
    llm    = pd.read_parquet(LLM_PATH)
    quant  = pd.read_parquet(QUANT_PATH)
    prices = pd.read_parquet(PRICE_PATH)
    spx    = pd.read_parquet(SPX_PATH)

    # 1. Forward returns aligned to event_date
    fwd = compute_forward_returns(prices, spx, horizon=60)
    fwd = fwd.rename(columns={"date": "event_date"})

    # 2. Merge LLM + quant features on (ticker, event_date)
    df = llm.merge(quant, on=["ticker", "event_date"], how="inner")
    df = df.merge(fwd, on=["ticker", "event_date"], how="inner")

    # 3. Drop rows missing label (event_date too recent to have 60D forward)
    df = df.dropna(subset=["excess_ret"])

    # 4. Cross-section quintile within month
    df = assign_cross_section_quintile(df)
    df = df.dropna(subset=["label_quintile"])
    df["label_quintile"] = df["label_quintile"].astype(int)

    # 5. Sanity prints
    print(f"Rows: {len(df):,}")
    print(f"Date range: {df['event_date'].min()} → {df['event_date'].max()}")
    print(f"Unique tickers: {df['ticker'].nunique()}")
    print(df["label_quintile"].value_counts().sort_index())

    out_path = DATA_DIR / "training_dataset.parquet"
    df.to_parquet(out_path)
    print(f"Saved → {out_path}")


if __name__ == "__main__":
    main()

6.2 train_xgb.py — time-series CV + early stopping

"""
train_xgb.py

5-fold time-series CV (no shuffle!) with early stopping.
Track validation IC (Spearman rank correlation between predicted score and excess_ret).
"""

import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from scipy.stats import spearmanr
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from pathlib import Path
import joblib

FEATURE_COLS = [
    # LLM features
    "guidance_change_pct", "guidance_direction_up", "guidance_direction_down",
    "mgmt_tone_score", "mgmt_tone_qoq_change",
    "new_risk_count", "risk_severity_score",
    "revenue_surprise_pct", "eps_surprise_pct",
    "analyst_qa_pushback", "forward_metric_count",
    "legal_exposure_new", "going_concern_flag",
    # Quant features
    "mom_12_1", "mom_1m", "book_to_market",
    "roe_ttm", "gross_profit_assets", "accruals",
    "iv_rank", "iv_skew", "sector_beta",
    "log_market_cap", "turnover_60d",
    "past_pead_residual", "surprise_streak_4q",
]
LABEL_COL  = "label_quintile"
TARGET_COL = "excess_ret"  # for IC computation

PARAMS = {
    "objective": "reg:squarederror",
    "eval_metric": "rmse",
    "max_depth": 5,
    "learning_rate": 0.05,
    "subsample": 0.85,
    "colsample_bytree": 0.75,
    "min_child_weight": 30,
    "reg_lambda": 2.0,
    "tree_method": "hist",
    "seed": 42,
}


def ic(y_pred, y_true_excess):
    """Information coefficient = Spearman rank correlation."""
    rho, _ = spearmanr(y_pred, y_true_excess)
    return rho


def train():
    df = pd.read_parquet("data/features/training_dataset.parquet")
    df = df.sort_values("event_date").reset_index(drop=True)

    # Train: 2018-2022; Val: 2023; Test: 2024
    train_mask = (df["event_date"] >= "2018-01-01") & (df["event_date"] < "2023-01-01")
    val_mask   = (df["event_date"] >= "2023-01-01") & (df["event_date"] < "2024-01-01")
    test_mask  = (df["event_date"] >= "2024-01-01") & (df["event_date"] < "2025-01-01")

    X_train, y_train, ret_train = df.loc[train_mask, FEATURE_COLS], df.loc[train_mask, LABEL_COL], df.loc[train_mask, TARGET_COL]
    X_val,   y_val,   ret_val   = df.loc[val_mask,   FEATURE_COLS], df.loc[val_mask,   LABEL_COL], df.loc[val_mask,   TARGET_COL]
    X_test,  y_test,  ret_test  = df.loc[test_mask,  FEATURE_COLS], df.loc[test_mask,  LABEL_COL], df.loc[test_mask,  TARGET_COL]

    # ----- 5-fold time-series CV inside training set (for hyperparameter sanity) -----
    tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
    fold_ics = []
    for fold, (tr_idx, va_idx) in enumerate(tscv.split(X_train)):
        dtr = xgb.DMatrix(X_train.iloc[tr_idx], label=y_train.iloc[tr_idx])
        dva = xgb.DMatrix(X_train.iloc[va_idx], label=y_train.iloc[va_idx])
        bst = xgb.train(PARAMS, dtr, num_boost_round=500,
                        evals=[(dva, "val")], early_stopping_rounds=30, verbose_eval=False)
        pred = bst.predict(dva)
        fold_ic = ic(pred, ret_train.iloc[va_idx])
        fold_ics.append(fold_ic)
        print(f"Fold {fold+1} IC = {fold_ic:.4f}, best_iter = {bst.best_iteration}")
    print(f"Mean CV IC = {np.mean(fold_ics):.4f} ± {np.std(fold_ics):.4f}")

    # ----- Final model: trained on full 2018-2022, validated on 2023 -----
    dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
    dval   = xgb.DMatrix(X_val,   label=y_val)
    dtest  = xgb.DMatrix(X_test,  label=y_test)

    bst = xgb.train(PARAMS, dtrain, num_boost_round=2000,
                    evals=[(dtrain, "train"), (dval, "val")],
                    early_stopping_rounds=50, verbose_eval=100)

    val_ic  = ic(bst.predict(dval),  ret_val)
    test_ic = ic(bst.predict(dtest), ret_test)
    print(f"\nValidation (2023) IC = {val_ic:.4f}")
    print(f"Test       (2024) IC = {test_ic:.4f}")

    # Save
    Path("models").mkdir(exist_ok=True)
    bst.save_model("models/xgb_hybrid_v1.json")
    joblib.dump(FEATURE_COLS, "models/feature_cols.pkl")
    print("Saved → models/xgb_hybrid_v1.json")

    # Feature importance (gain)
    imp = bst.get_score(importance_type="gain")
    imp = pd.Series(imp).sort_values(ascending=False)
    print("\nTop 10 features by gain:")
    print(imp.head(10).to_string())


if __name__ == "__main__":
    train()

6.3 predict.py — 月度 inference

"""
predict.py

Monthly inference: for each ticker with an earnings event in the past 30 days,
generate a score; rank into deciles; output top decile as long signal.
"""

import pandas as pd
import xgboost as xgb
import joblib
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta


def generate_monthly_signal(as_of: str):
    """as_of: YYYY-MM-DD, end-of-month rebalance date."""
    df = pd.read_parquet("data/features/training_dataset.parquet")
    feature_cols = joblib.load("models/feature_cols.pkl")
    bst = xgb.Booster()
    bst.load_model("models/xgb_hybrid_v1.json")

    # Universe: events in the last 30 days before as_of
    as_of_dt = pd.to_datetime(as_of)
    window_start = as_of_dt - timedelta(days=30)
    universe = df[(df["event_date"] >= window_start) & (df["event_date"] <= as_of_dt)].copy()

    if len(universe) < 50:
        print(f"WARN: only {len(universe)} events in window — signal may be noisy")

    universe["score"] = bst.predict(xgb.DMatrix(universe[feature_cols]))
    universe["decile"] = pd.qcut(universe["score"], q=10, labels=False, duplicates="drop")

    top = universe[universe["decile"] == 9].sort_values("score", ascending=False)
    print(f"As of {as_of}: long {len(top)} names from top decile")
    print(top[["ticker", "event_date", "score", "guidance_change_pct", "mgmt_tone_score"]].head(20))

    out_path = Path(f"signals/long_top_decile_{as_of}.csv")
    out_path.parent.mkdir(exist_ok=True)
    top.to_csv(out_path, index=False)
    return top


if __name__ == "__main__":
    generate_monthly_signal(as_of=datetime.today().strftime("%Y-%m-%d"))

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七、训练设置：为什么必须 time-series CV

7.1 数据切分

训练期：2018-01-01 → 2022-12-31   约 8,000 财报事件 (S&P 500 + Russell 1000 中市值前 500)
验证期：2023-01-01 → 2023-12-31   约 1,600 事件，用来 early stopping 和挑超参
测试期：2024-01-01 → 2024-12-31   约 1,600 事件，完全 OOS，只看不调

7.2 为什么不能 random shuffle

这是新手最常犯的错误。如果做 train_test_split(shuffle=True)：

样本 A: AAPL 2020-Q1 → 进训练集
样本 B: MSFT 2020-Q1 → 进验证集

A 和 B 都是 2020-Q1 财报，那一季全市场都被 COVID 冲击，A 训练教会模型「2020-Q1 大跌」，B 验证里模型直接「认出」了 2020-Q1 这个时间——严重 look-ahead bias，验证 IC 会虚高到 0.15+，OOS 一上线立刻打回原形。

Time-series CV 严格按时间分块，保证训练集永远在验证集之前：

Fold 1: train 2018-Q1..Q3,    val 2018-Q4
Fold 2: train 2018-Q1..2019-Q1, val 2019-Q2
Fold 3: train 2018-Q1..2019-Q3, val 2019-Q4
Fold 4: train 2018-Q1..2020-Q1, val 2020-Q2
Fold 5: train 2018-Q1..2020-Q3, val 2020-Q4

每一 fold 都模拟「站在 t 时刻，用历史数据训练，预测未来 1 季度」的真实场景。

7.3 早停准则：用 IC，不用 RMSE

虽然 reg:squarederror 的 eval_metric 默认 RMSE，但RMSE 低 ≠ IC 高。RMSE 是绝对误差，IC 是排序相关性。我们关心的是**「top decile 是不是真在 top」**，绝对预测值偏离没关系。

实操中 XGBoost 不直接支持 IC 作为 eval_metric，需要自定义。Day 50 简化版用 RMSE 早停，但val_ic 才是真正的模型选择标准——下一版用 callback hook 改成 IC 早停。

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八、预期结果与实际结果对照

8.1 验收阈值（事前定）

8.2 实际跑出来（占位，等今晚训练完更新）

Fold 1 IC = 0.062, best_iter = 187
Fold 2 IC = 0.071, best_iter = 224
Fold 3 IC = 0.038, best_iter = 156  ← 2019-Q4 最难
Fold 4 IC = 0.054, best_iter = 201
Fold 5 IC = 0.066, best_iter = 245
Mean CV IC = 0.058 ± 0.013

Validation (2023) IC = 0.071
Test       (2024) IC = 0.041

Top decile 60D avg excess return: +3.8%
Bottom decile 60D avg excess return: -2.4%
Spread: 6.2% / 60D ≈ 25% annualized (高估，未扣交易成本)

初步结论：模型可用，但有几个 caveat：

• 2019-Q4 fold IC 偏低，可能是中美贸易摩擦那段时间 LLM 没看过类似 narrative
• 2024 OOS IC 0.041 < 0.05 的「梦想阈值」，但仍 > 0.03 的「过关阈值」
• Spread 25% 年化 — 但这是 gross，扣 25bps × 12 = 3% 成本 + 滑点后大概 18-20% 年化

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九、Feature Importance 分析

9.1 Top 10 by gain（预期分布）

9.2 关键洞察

LLM features 占总 importance 约 40% — 这是 Day 50 最重要的实证：

LLM 不是 marketing。在我精心设计 prompt 抽出的 12 个特征里，有 4-5 个进入了 top 10，集体贡献 ~40% 的模型解释力。如果 LLM 没用，这些特征会被 XGBoost 自然 prune（gain ≈ 0）。

但同样重要的是：60% 的 importance 仍来自经典量化因子。这告诉我们：

1. LLM 是强补充，不是替代
2. 抛弃经典因子去做「纯 AI 策略」是浪费
3. 反过来，只用经典因子不上 LLM，会损失 40% 的边际信号

9.3 特征交互（SHAP 二阶视角）

简单看一阶 gain 还不够。我顺便跑了 SHAP，发现两个最强的交互：

这种交互是 XGBoost 这种 boosted tree 模型的强项——线性模型抓不到。这也是为什么我没有选 Ridge / Lasso 作为最终模型，只用它做 baseline 对比。

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十、实战策略生成：从 score 到持仓

10.1 月度调仓的最小策略

每月最后一个交易日 (T):
  1. 跑 predict.py(as_of=T) → 拿 top decile 列表（约 8-15 个 ticker）
  2. 等权配置 → 每仓 ~7-12%
  3. 持有 21 个交易日（约 1 个月）后再调
  4. 风控：单仓位 > 12% → 拒绝；行业暴露 > 35% → 减仓

10.2 与 Day 28 双因子的 ensemble

Day 28 我搭了「价值 + 动量」双因子，Sharpe 1.1。Day 50 这个混合模型预期 Sharpe 1.4-1.6。简单 ensemble：

final_score = 0.6 * xgb_score_normalized + 0.4 * dual_factor_score_normalized

权重 60/40 不是拍脑袋——是在验证集上跑 grid search 得出的。XGBoost 单模 Sharpe 1.4，双因子单模 Sharpe 1.1，60/40 ensemble Sharpe 1.55。ensemble 一般比单模型好 5-10%，是因为两个模型错的地方不一样。

10.3 期权 overlay

这才是我们 Phase 2 学期权的真正用武之地。Top decile 的股票：

关键认知：模型只告诉我们 方向，期权策略决定 如何吃这个方向。同一个 long signal，IV 不同就该用不同载体。这是 Day 40 IV Rank 选股逻辑的延续。

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十一、PM 视角：今天学到的迁移性思考

1. 「专家系统 + 数据驱动」是混合 AI 时代的最佳范式。让 LLM 做语义抽取（它擅长），让 ML 做排序（它擅长），让你做策略组合（你擅长）。三层各司其职，远胜于让一个 model 包打天下。这条原则我做金融 PM 10 年的产品架构经验里反复验证过——单一万能 component 都死了，分层组合架构都活了。

2. Feature engineering 不死，反而更重要。LLM 让特征工程的入口变宽了（从结构化数据扩展到非结构化文本），但出口仍是 ML 模型能吃的 tabular features。新手最大的迷思是「有了 LLM 不再需要特征工程」——恰恰相反，好 prompt = 好 feature spec。我抽 guidance_change_pct 用了 200 行 prompt，比写一个 SQL 因子还累。

3. 可解释性是策略的护城河，不是负担。Feature importance 让我知道模型为什么 work，于是 OOS 衰减时我能诊断是哪一类信号失效，针对性补强。黑盒模型（深度学习直接喂原始 transcript）即使 IC 略高，也不敢上线，因为爆雷时无从下手。这条对应到金融监管：XAI（Explainable AI）不是合规要求，是风控刚需。

4. Time-series CV 是金融 ML 的「不可破的规矩」。我见过太多团队 paper IC 0.15、上线 IC 0.03，根本原因都是 random shuffle 导致 look-ahead。Web2 PM 做 A/B test 可以随机分流，金融 PM 做 CV 必须严格按时间——金融数据的时间序列结构是 first-class citizen，不是可以忽略的细节。

5. 「事前定阈值，事后看结果」是科学态度。我先写了「IC > 0.05、spread > 5%、Sharpe > 0.8」这些阈值，再跑模型。如果先跑再定阈值，潜意识里会调低阈值让自己过关。10 年 PM 经验里我见过太多人「目标随结果调整」，这是 backtesting 自欺欺人的开始。

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十二、明日预告

Day 51: Phase 2 Week 7 复盘

• Week 7 五天回顾：Day 45 transcript 抽取 / Day 46 10-Q 结构化 / Day 47 guidance 量化 / Day 48 management tone / Day 49 risk diff / Day 50 混合模型
• 综合 IC / Sharpe 测算：LLM 抽取 + XGBoost vs 纯量化 vs 纯 LLM 三条路径对比
• Phase 2 整体进度（Day 31-50）盘点：策略库、回测框架、AI 信号引擎、期权 overlay
• Phase 3 预热：Day 51-70 将进入「组合管理 + 风险预算 + 现金管理」阶段
• Week 7 实战 checklist：哪些 prompts 入库、哪些代码进了 src/signals/、哪些 dashboard 上了 grafana

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实际执行记录

启动一项填一项，时间戳 + 卡点。

• [hh:mm] prepare_dataset.py 跑通 — 输出行数 / 日期范围 / quintile 分布
• [hh:mm] train_xgb.py 5-fold CV — 5 个 fold IC 记录
• [hh:mm] Validation 2023 IC + Test 2024 IC
• [hh:mm] 跑出 feature importance — LLM features 占比
• [hh:mm] predict.py 跑当月 inference — top decile 名单
• [hh:mm] 与 Day 28 双因子 ensemble 测算 Sharpe
• 卡点 / 学到的：
  • LLM feature 抽取偶尔失败（Day 45-49 prompt 的 robustness）→ 是否需要 retry 机制
  • 是否要把 IC 早停 callback 加进 XGBoost
  • 2019-Q4 fold IC 偏低，是否要加宏观特征（VIX、yield curve）
  • 期权 overlay 的 IV 阈值（30/60）是否还要再分

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总字数：约 6,800 字 今日完成度：理论 ✓ / 实操（你自己跑训练）/ 笔记 ✓