大型语言模型在金融风险预测中的创新应用：LLM-VaR与LLM-ES的零样本评估与基准测试

本研究针对传统金融风险模型（如GARCH、EWMA）在动态市场中的局限性，创新性地提出基于大型语言模型（LLM）的零样本风险预测方法LLM-VaR和LLM-ES。研究团队通过LLMTime框架对GPT-3.5/4/4o三世代模型进行系统评估，发现GPT-3.5在短期窗口（30-45天）的加密货币等高风险市场中表现优异，而复杂模型因对齐偏差导致性能下降。该研究为AI驱动的实时风险监控提供了首个LLM基准，发表于《Expert Systems with Applications》，对金融科技领域具有重要方法论意义。

　　

在金融市场的惊涛骇浪中，风险管理者长期依赖GARCH族模型等传统工具来预测价值风险（VaR）和预期短缺（ES）。然而，这些方法在应对加密货币等新兴市场的剧烈波动时，往往因假设僵化和计算复杂而捉襟见肘。更棘手的是，2020年以来的市场极端事件频发，暴露出传统模型在实时适应性方面的致命缺陷。与此同时，ChatGPT等大型语言模型（LLM）在时序预测中展现的零样本学习能力，为金融风险建模开辟了新航道——但一个关键问题悬而未决：这些未经金融数据专门训练的通用LLM，能否直接用于攸关生死的风险预测？

来自QuantLet研究团队的国际合作小组在《Expert Systems with Applications》发表的研究给出了突破性答案。研究者创新性地将LLMTime框架应用于金融领域，设计出LLM-VaR和LLM-ES两种零样本风险指标，并对GPT-3.5、GPT-4和GPT-4o进行了系统评估。通过将价格序列编码为数字令牌，研究实现了无需微调的"即插即用"式风险预测，这在金融AI领域尚属首次。

研究采用三大关键技术：首先建立滚动窗口预测机制（30-150天），将收益率序列转化为LLM可处理的token序列；其次开发基于注意力的风险度量算法，从1024次模拟中提取VaR^α和ES^α；最后运用Kupiec POF、Christoffersen CC和Acerbi Z₂/Z₃等多重检验方法，以GARCH-DCS和EWMA-DCS为基准进行严格验证。所有实验数据均来自2021-2024年的9类资产，包括CRIX加密货币指数等高频波动市场。

【3.1 LLM架构】
研究揭示GPT-3.5在30日窗口的VaR预测中表现惊艳：对CRIX指数的失败率仅0.935%，显著优于GARCH-LPA的1.453%。其秘密在于独特的左尾偏向性——虽然整体收益率预测误差（MAE=0.0435）不如GPT-4（MAE=0.0106），但对极端损失的专注使其风险预测