近年来，大语言模型在自然语言处理领域取得了突破性的进展，为各行各业提供了新的解决方案。其中，金融市场的情绪预测是一个重要的应用场景，因为投资者的情绪会影响市场的走势和波动。
为了探索大语言模型在中国A股市场情绪预测中的效果，三亚学院盛宝金融科技商学院王漱石教师带领学生团队进行了一项创新性的研究。收集了大量的网络文本数据，包括新闻、微博、论坛等，利用大语言模型对文本进行情感分析，从而构建了一个中国投资者情绪指数（CISI）。该指数能够反映中国投资者对市场的信心、恐惧、贪婪等情绪状态，并与A股指数收益率进行比较和分析。
根据初步研究发现，大语言模型能够有效地捕捉中国投资者的情绪变化，并与A股指数收益率存在显著的相关性。不同类型的文本数据对情绪指数的贡献不同，其中新闻数据对情绪指数的影响最大，微博数据次之，论坛数据最小。此外，情绪指数在不同时间尺度上对A股指数收益率的预测能力也不同，其中长期情绪因子对市场影响较大，可以作为股指长期预测的情绪指标。用大语言模型来进行中国A股市场情绪预测的尝试为金融市场分析和投资决策提供了一个新的工具和视角。团队希望通过进一步完善和优化模型，提高情绪指数的准确性和可解释性，并探索更多的应用场景和价值。
