本研究探索了如何通过将大语言模型（LLM）支持的情感分析融入强化学习（RL）中，以实现金融交易动态策略的优化。针对苹果公司股票（AAPL）和ING Corporate Leaders Trust Series B基金（LEXCX）的投资组合进行了实验验证。

本研究探索了通过LLMs来增强股票评级的准确性和一致性，并测试了不同类型数据的效果。我们使用了从2022年1月至2024年6月期间收集的多个数据集，发现基于LLMs的方法在预测未来收益方面比传统方法表现更佳。