本文探讨了微调大型语言模型（LLMs）以利用财务新闻流预测股票回报的方法，比较了编码器和解码器LLMs在不同文本表示方法下的性能，并发现聚合表示通常能提升投资组合表现，其中Mistral模型在多个投资宇宙中表现稳健，而基于LLMs的回报预测比传统情感分析更能增强投资组合构建的效果。