arXiv:2611.03985v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) read company news at scale, and backtests suggest that their readings predict stock returns. We ask how much of that predictability survives a test that rules out look-ahead, memorization and selection. We propose OLIVIA, a protocol for such tests: point-in-time inputs with company identities masked, selection on validation data only, an analysis plan frozen by cryptographic hash, and a test period unblinded once through a logged lock. We apply it to AI decision models, non-generative language models that return proba
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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人工核验：尚无核验记录
