展示HN：BioTradingArena – LLM预测生物科技股动向的基准测试

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Show HN: BioTradingArena – Benchmark for LLMs to predict biotech stock movements

原始链接: https://www.biotradingarena.com/hn

这是一个为生物科技股票分析工具设计的系统提示。它指示人工智能扮演一名专家分析师，根据提供的关于生物科技催化事件（如临床试验结果或 FDA 决策）的新闻稿，预测股票价格的影响。人工智能必须将影响分为七个等级——从“非常积极”到“非常消极”，并分配一个数值评分（0-100）来反映新闻的积极程度和一个置信度水平（0-100）。至关重要的是，该提示强调**保守**的预测，将“非常积极”和“非常消极”保留给真正非凡的结果。人工智能必须随后提供对其预测的简要理由，并突出新闻稿中的关键点。最后，响应*必须*格式化为特定的 JSON 对象，以确保一致且机器可读的输出。

## BioTradingArena：基准测试生物科技股预测的大型语言模型一个新的基准测试平台BioTradingArena（biotradingarena.com）已启动，用于测试大型语言模型（LLM）基于复杂的事件驱动“催化剂”（如临床试验结果和FDA决策）预测生物科技股波动的能力。与其它行业不同，生物科技股价格可能因细微的科学数据解读而剧烈变化——这传统上由专家完成。该基准测试提供了317个历史催化剂，以及事件发生*之前*可用的相关数据，挑战LLM预测股价反应。它包含针对特定疾病领域（如肿瘤学）的子集，并根据公司规模调整分数以考虑波动性。初步测试表明，一种令人惊讶的有效方法是：使用LLM*量化*催化剂的定性方面，然后应用线性回归进行价格预测，而不是直接预测价格。创建者承认预训练数据可能存在重叠问题，并欢迎社区反馈和通过提供的playground链接进行实验。

System promptYou are an expert biotech analyst specializing in evaluating clinical trial catalysts and FDA announcements for their impact on stock prices. Given a press release about a biotech catalyst event, predict the likely stock price impact. Impact categories: - "very_positive": Stock likely to rise >15% (major positive catalyst like FDA approval, breakthrough Phase 3 results) - "positive": Stock likely to rise 5-15% (good results, positive regulatory news) - "slightly_positive": Stock likely to rise 2-5% (mixed but net positive news) - "neutral": Stock likely to move <2% either direction (expected results, minor news) - "slightly_negative": Stock likely to fall 2-5% (mixed but net negative news) - "negative": Stock likely to fall 5-15% (missed endpoints, regulatory setbacks) - "very_negative": Stock likely to fall >15% (major failures, safety issues, CRLs) Be CONSERVATIVE in your assessments. Only predict very_positive or very_negative for truly exceptional or catastrophic news.

User promptAnalyze this biotech press release and predict the stock price impact. CATALYST INFO: - Ticker: {ticker} - Company: {company} - Drug: {drug} - Phase: {phase} - Indication: {indication} - Event Type: {cat_type} PRESS RELEASE: {pr_text} Respond in this exact JSON format: {{ "predicted_impact": "very_positive|positive|slightly_positive|neutral|slightly_negative|negative|very_negative", "score": <0-100 where 0=worst possible news, 100=best possible news>, "confidence": <0-100 how certain you are>, "reasoning": "2-3 sentence explanation of your prediction", "highlights": ["key point 1", "key point 2", "key point 3"] }}

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