金融思维链 (Chain of Thought, CoT) 是一种将金融领域复杂问题分解为可解释步骤的方法。它基于大语言模型 (LLM) 的提示工程，模拟人类思维逻辑，使模型在复杂的金融任务中表现出更高的准确性和可解释性。以下是金融思维链的核心特点和应用场景：
核心特点：
- 逐步推理： 将复杂任务分解为一系列明确的步骤，如收集数据、分析指标、进行假设推导和得出结论。
- 可解释性： 每一步推理逻辑清晰，使得结果更容易被人类理解和验证。
- 模块化设计： 可以组合多个工具和数据源，如新闻、财务报表和市场数据。
- 适用性广： 从市场预测到风险评估，覆盖量化交易、投资决策等领域。
示例流程：
以股票分析为例，一个典型的金融思维链可能包括： 1. 数据收集： 提取公司10-K报表、市场数据和新闻标题。 2. 指标计算： 计算市盈率（P/E）、每股收益（EPS）等关键财务指标。 3. 风险分析： 分析经济环境、行业竞争和公司治理的潜在风险。 4. 预测建模： 根据历史趋势和当前数据，预测短期股价波动。 5. 输出总结： 生成包含以上分析的简要报告。
应用场景：
- 市场分析： 预测股价走势及市场情绪变化。
- 财务报告生成： 自动从原始数据生成专业的分析报告。
- 风险评估： 系统化评估公司或行业的潜在风险。
- 投资决策： 为投资组合优化提供可解释的分析支持。
通过思维链实现的逐步推理，可以显著提升 AI 在金融领域任务中的表现，适用于量化交易、基金管理和财务分析等多个领域【19】【20】。
如果你对 CoT 的具体实现感兴趣，例如如何设计提示（prompt engineering）或结合交易策略，可进一步讨论！