Can a GPT4-Powered AI Agent Be a Good Enough Performance Attribution Analyst?

绩效归因分析被定义为解释投资组合相对于基准的超额表现驱动因素的过程，是投资组合管理的重要方面，在投资决策过程中扮演着关键角色，特别是在基金管理行业。这种分析技术的重要性和方法在许多学术研究论文和书籍中得到了广泛的记录，基于坚实的金融和数学框架。大型语言模型（LLMs）和AI代理的整合标志着该领域的突破性发展。这些代理被设计为通过准确计算和分析投资组合相对于基准的表现来自动化和增强绩效归因分析。在本研究中，我们介绍了应用AI代理进行各种重要绩效归因任务的方法，包括分析绩效驱动因素和利用LLMs作为多层归因分析和问答（QA）练习的计算引擎。利用先进的提示工程技术，如Chain-of-Thought（CoT）和Plan and Solve（PS），并采用LangChain的标准代理框架，研究取得了令人满意的结果：在分析绩效驱动因素方面，准确率超过93％，在多层归因计算方面达到100％，在模拟官方考试标准的QA练习中，准确率超过84％。这些发现证实了AI代理、提示工程和评估在推进投资组合管理流程方面的有影响力的作用，突显了AI技术在该领域内实际应用和评估方面的重大进展。

这篇论文旨在介绍应用人工智能代理进行投资组合绩效归因分析的方法，并验证其准确性。

利用大型语言模型和AI代理自动化和增强绩效归因分析，包括分析绩效驱动因素和多层次归因分析等任务。

论文使用了先进的提示工程技术，如CoT和PS，并使用标准代理框架从LangChain，实现了准确率超过93％的绩效驱动因素分析，100％的多层次归因计算和超过84％的QA练习准确率。

最近的相关研究包括使用深度学习技术进行投资组合管理的研究和使用大数据技术进行投资组合分析的研究。