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介绍资料
以下是一份关于《Python+多模态大模型股票行情预测》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术方案、任务分解及实施计划等内容：
任务书：基于Python与多模态大模型的股票行情预测系统开发
一、项目背景
股票市场受宏观经济、行业动态、市场情绪等多维度因素影响，传统预测模型（如ARIMA、LSTM）多依赖历史价格数据，难以捕捉新闻、社交媒体、财报等非结构化信息中的关键信号。本项目结合Python生态工具（数据处理、深度学习框架）与多模态大模型（文本、图像、时序数据融合），构建一个可解释性强、预测精度高的股票行情预测系统，辅助量化投资决策。
二、项目目标
- 技术目标
- 实现股票相关多模态数据（价格、新闻、财报、社交媒体）的自动化采集与预处理。
- 基于多模态大模型（如LLaVA、Flamingo变体）融合文本、图像、时序特征，提升预测准确性。
- 通过Python开发可扩展的预测管道，支持回测与实时预测。
- 业务目标
- 短期（1-3日）价格方向预测准确率≥55%（基准：随机猜测50%）。
- 支持至少100只股票的并行预测，单次推理延迟<1秒。
- 提供预测结果的可视化与可解释性报告（如关键影响因素分析）。
三、技术方案
1. 系统架构
1[多模态数据源] → [数据采集模块] → [预处理与特征工程] 2 ↓ 3[多模态大模型] → [预测结果] → [回测评估] → [可视化平台] 4 ↑ 5[反馈优化模块（可选）]2. 核心组件
- 数据采集
- 结构化数据：Yahoo Finance/AKShare获取历史价格、成交量、技术指标（如MACD、RSI）。
- 非结构化数据：
- 文本：新闻标题/正文（Reuters、Bloomberg）、社交媒体（Twitter、StockTwits）。
- 图像：财报PDF截图、公司LOGO（用于情感分析）。
- 预处理与特征工程
- 文本：使用BERT/RoBERTa提取新闻情感、事件实体（如“美联储加息”）。
- 图像：通过ResNet提取财报图表趋势特征（如收入增长斜率）。
- 时序：标准化价格数据，计算波动率、动量等指标。
- 多模态大模型
- 模型选择：
- 开源方案：LLaVA（视觉-语言模型）+ 时序适配器，或FinGPT（金融专用LLM）。
- 自研方案：基于Transformer架构的跨模态注意力模型（文本+时序+图像）。
- 训练策略：
- 预训练：在金融语料库（如Numerai、Kaggle金融数据）上微调。
- 多任务学习：联合预测价格方向、波动率、交易量。
- 模型选择：
- 预测与评估
- 输出：未来1-3日价格涨跌概率、关键影响因素权重。
- 评估指标：准确率、F1分数、夏普比率（回测收益风险比）。
3. 开发工具链
- Python库：
- 数据采集：
yfinance,akshare,snscrape（社交媒体）。 - 预处理：
pandas,numpy,openpyxl（财报解析）。 - 深度学习：
PyTorch,Transformers,Timm（图像模型）。 - 可视化：
Plotly,Matplotlib,Streamlit（交互看板）。
- 数据采集：
- 部署环境：
- 本地开发：Jupyter Notebook/PyCharm。
- 生产环境：Docker容器化，结合FastAPI提供RESTful API。
四、任务分解与实施计划
阶段1：需求分析与数据准备（2周）
- 需求分析
- 确定预测目标：短期价格方向、波动率或异常事件检测。
- 定义数据范围：覆盖沪深300成分股或美股科技板块。
- 数据采集脚本开发
- 编写Python脚本自动抓取历史价格、新闻、社交媒体数据。
- 存储格式：Parquet（时序数据）、JSON（文本元数据）。
- 数据质量检查
- 处理缺失值（如用前向填充）、异常值（如价格跳空）。
阶段2：多模态特征工程（3周）
- 文本特征提取
- 使用金融领域预训练模型（如FinBERT）计算新闻情感得分。
- 提取事件实体（如“芯片短缺”）并编码为向量。
- 图像特征提取
- 通过OCR识别财报中的关键数字（如营收、净利润）。
- 使用ResNet提取K线图趋势特征（如“头肩顶”形态）。
- 时序特征工程
- 计算技术指标（如布林带、ATR）。
- 标准化数据至[0,1]区间。
阶段3：多模态大模型开发（4周）
- 模型选型与适配
- 选择LLaVA-1.5作为基座模型，添加时序输入适配器。
- 或基于HuggingFace的
BertForSequenceClassification扩展多模态输入。
- 微调与训练
- 数据集：构建“文本+图像+时序”三模态配对数据（如某日新闻+财报图+价格序列）。
- 训练参数：批量大小32，学习率1e-5， epochs=10。
- 推理优化
- 使用ONNX Runtime加速推理，部署至GPU服务器。
阶段4：预测与回测（2周）
- 回测框架搭建
- 基于
backtrader或zipline模拟历史交易，计算策略收益。 - 对比基准：买入持有（Buy & Hold）、单一时序模型（LSTM）。
- 基于
- 可解释性分析
- 通过SHAP值解释模型决策（如“新闻负面情感导致预测下跌”）。
- 生成关键影响因素热力图。
阶段5：系统集成与部署（1周）
- API开发
- 使用FastAPI封装预测接口，支持批量股票查询。
- 可视化看板
- 开发Streamlit应用，展示预测结果、历史回测曲线、因素分析。
- 监控与日志
- 记录预测延迟、模型输出分布，设置异常报警。
五、交付成果
- 代码库：GitHub托管，含数据采集、预处理、模型训练、预测API全流程脚本。
- 技术文档：
- 数据字典（各模态字段说明）。
- 模型架构图与训练日志。
- API调用示例与回测报告。
- 可视化平台：交互式网页，支持动态筛选股票、查看预测依据。
六、团队分工
| 角色 | 职责 |
|---|---|
| 数据工程师 | 多模态数据采集、预处理、存储优化 |
| 算法工程师 | 多模态大模型选型、训练、推理加速 |
| 后端开发工程师 | API开发、Docker部署、监控系统集成 |
| 量化分析师 | 回测策略设计、业务指标评估、结果验证 |
七、风险评估与应对
- 数据偏差风险
- 风险：新闻来源覆盖不全导致模型过拟合特定媒体风格。
- 应对：引入多源数据（如增加社交媒体爬虫），数据增强（同义句替换）。
- 模型过拟合
- 风险：训练集表现优异但测试集准确率低。
- 应对：使用K折交叉验证，添加L2正则化。
- 实时性挑战
- 风险：多模态推理延迟超过1秒。
- 应对：模型量化（FP16）、缓存高频查询结果。
项目周期：12周
负责人签字：________________
日期：________________
补充说明
- 合规性：需确保数据采集符合各平台API使用条款（如Twitter爬虫需遵守速率限制）。
- 扩展性：未来可接入宏观经济指标（如CPI、利率）作为全局特征。
- 伦理审查：避免使用内幕信息或操纵市场数据训练模型。
此任务书可根据实际资源调整模型复杂度（如从三模态简化为文本+时序双模态），重点需明确多模态融合方式、预测结果的可解释性以及量化回测方法。
运行截图
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