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作者指出，现有方法存在两大缺陷：通用LLM缺乏金融领域的结构化推理能力，而纯量化模型又缺乏可解释性。为此，论文提出了Trading-R1框架，通过一个“由易到难”的三阶段课程学习，结合监督微调（SFT）与强化学习（RL），成功训练出一个4B参数的开源模型，其在回测中表现优于GPT-4.1等闭源巨头。