LLM-based Personalized Portfolio Recommender: Integrating Large Language Models and Reinforcement Learning for Intelligent Investment Strategy Optimization

📄 arXiv: 2512.12922v1 📥 PDF

作者: Bangyu Li, Boping Gu, Ziyang Ding

分类: cs.LG

发布日期: 2025-12-15

💡 一句话要点

提出基于LLM的个性化投资组合推荐器，结合大语言模型与强化学习优化投资策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 投资组合推荐 大型语言模型 强化学习 个性化推荐 风险偏好 智能投顾

📋 核心要点

  1. 传统投资组合方法难以捕捉投资者行为、市场波动和财务目标之间的复杂非线性关系。
  2. 论文提出一种集成框架，结合大型语言模型、强化学习和个性化风险偏好建模，实现智能投资决策。
  3. 论文着重于框架设计与整合，具体实验结果未知，但为个性化投资策略优化提供新思路。

📝 摘要（中文）

在现代金融市场中，投资者越来越需要能够反映其个人风险偏好并适应动态市场状况的个性化和自适应投资组合策略。传统的基于规则或静态优化的方法通常无法捕捉投资者行为、市场波动和不断变化的财务目标之间的非线性交互。为了解决这些局限性，本文介绍了一种基于LLM的个性化投资组合推荐器，该框架集成了大型语言模型、强化学习和个性化风险偏好建模，以支持智能投资决策。

🔬 方法详解

问题定义：现有投资组合策略优化方法，如基于规则或静态优化，无法有效捕捉投资者个性化的风险偏好以及动态变化的市场环境。这些方法难以处理投资者行为、市场波动和财务目标之间的复杂非线性关系，导致推荐的投资组合可能不符合投资者的实际需求和市场变化。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）理解和建模投资者的个性化风险偏好，并结合强化学习（RL）在动态市场环境中学习最优的投资策略。通过LLM对投资者偏好的建模，可以实现更精准的个性化推荐；通过RL在市场中的学习，可以使投资组合策略更具适应性和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含三个核心模块：1) 基于LLM的投资者风险偏好建模模块：利用LLM分析投资者的历史行为、投资目标等信息，提取并建模其风险偏好。2) 强化学习投资策略优化模块：使用RL算法，以市场数据为输入，以投资组合收益为奖励，学习最优的投资策略。3) 个性化推荐模块：结合LLM建模的风险偏好和RL学习到的投资策略，为投资者推荐个性化的投资组合。

关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型引入到投资组合推荐系统中，利用LLM强大的自然语言理解和生成能力，对投资者的风险偏好进行更深入的建模。与传统的基于问卷调查或数据统计的风险偏好建模方法相比，LLM能够从更丰富的文本数据中提取信息，从而更准确地理解投资者的需求。

关键设计：具体的技术细节未知，但可以推测LLM可能采用Transformer架构，使用预训练的金融领域语料进行微调，以更好地理解金融文本。强化学习算法可能采用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法，以历史市场数据为训练集，优化投资组合的配置。

📊 实验亮点

由于摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。但该研究提出了一种新颖的框架，将LLM和强化学习结合应用于个性化投资组合推荐，为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能投顾、个性化理财等领域，为投资者提供更符合其风险偏好和市场状况的投资组合建议。通过整合LLM和强化学习，可以提升投资组合的收益率和风险控制能力，帮助投资者实现更好的财务目标。未来，该技术还可扩展到其他金融领域，如信贷风险评估、保险产品推荐等。

📄 摘要（原文）

In modern financial markets, investors increasingly seek personalized and adaptive portfolio strategies that reflect their individual risk preferences and respond to dynamic market conditions. Traditional rule-based or static optimization approaches often fail to capture the nonlinear interactions among investor behavior, market volatility, and evolving financial objectives. To address these limitations, this paper introduces the LLM-based Personalized Portfolio Recommender , an integrated framework that combines Large Language Models, reinforcement learning, and individualized risk preference modeling to support intelligent investment decision-making.