在日常的股市搏击中，我们总免不了对上市公司的公告和互动环节投以关注的目光，尤其是那些董秘的回复，时不时地能激发股价的井喷。就此前有行业同仁分享了如何追踪热点以挖掘潜力股的策略，那么问题来了，我们是否可以借助量化手段，自动化地解读这些互动信息，并评估其对股价的潜在影响力？

深度解析：大语言模型互动信息量化评分精华帖分享

面对A股市场上约5000只个股，每日超过2000条的互动信息，人工筛选和评估显然不切实际。幸好，随着人工智能技术的进步，特别是大语言模型的投入使用，我们现在有能力对这些信息进行自动化分析。

我曾就此问题咨询过一款大语言模型，并获得了以下建议：

1. 数据采集：搜集上市公司的互动信息，涵盖董秘回复和投资者关系活动记录等。

2. 文本处理：对采集的文本数据进行清洗、去噪、分词等预处理，以利于模型分析。

3. 热点侦测：运用大语言模型捕捉市场热点话题和关键词，与互动信息进行对照。

4. 情感判别：对互动信息执行情感分析，确定其情感倾向。

5. 量化评分：根据情感分析结果、信息与热点的关联度及其他文本特征，为每条信息评分。

6. 结果应用：将评分结果融入投资决策过程，作为评估公司价值和市场表现的参考。

7. 持续优化：股市瞬息万变，需不断监控互动信息，更新评分模型，确保准确性和时效性。

目前，我只完成了数据采集、评分和结果应用三个步骤，尚未涉及文本清洗和情感识别等技术细节，感兴趣的朋友可以深入研究，或与我联系共同探讨。

在数据采集方面，可以使用爬虫技术，也可以通过正规渠道获取数据。至于大语言模型的选择和提示词的处理，我选择了性价比高的国内模型进行测试，并通过特定的处理方式让模型更好地理解我们的需求。

经过一系列的数据处理和模型评分，我在选股框架中引入了“互动信息因子”进行效果评估。虽然不同模型对信息的理解和评分存在差异，但从整体效果来看，评分较高的信息往往与正收益相关联。此外，因子评分的高低与市值大小无直接关联，但却呈现出市值效应。

本文意在引发思考和讨论，期望与各位共同探索这一领域的更多可能性。如果有兴趣进一步了解代码和相关技术，可以联系我。

对量化投资感兴趣的朋友，欢迎添加我的微信（xbx8662）交流，也欢迎在论坛发帖，分享你的见解和创意。