一、為何用大模型做股票預(yù)測？

1. 傳統(tǒng)量化痛點(diǎn)

• 特征工程繁瑣：技術(shù)指標(biāo)、宏觀數(shù)據(jù)、情緒指標(biāo)堆積成“數(shù)據(jù)垃圾場”
• 模型訓(xùn)練緩慢：XGBoost、LSTM 重訓(xùn)一次至少?1?小時(shí)

2. 大模型優(yōu)勢

• 多模態(tài)融合：K 線 + 新聞 + 宏觀文本 一次性喂給 Llama?3
• 小樣本學(xué)習(xí)：幾百條高質(zhì)量樣本即可產(chǎn)生交易信號(hào)
• 在線熱更新：LoRA 權(quán)重僅?30?MB，1?秒下發(fā)至生產(chǎn)容器

二、架構(gòu)總覽：3 張圖秒懂全流程

1. 端到端流水線

   Alpha Vantage → 數(shù)據(jù)清洗 → 指令微調(diào) → 推理服務(wù) → 交易網(wǎng)關(guān) → 券商 API

2. 微調(diào)數(shù)據(jù)格式示例

   {
    "instruction": "根據(jù)2024?05?10之前60日K線及當(dāng)日新聞，預(yù)測次日SPY漲跌",
    "input": "開盤...新聞...",
    "output": "漲"
   }

3. 推理返回示例

   {"symbol":"TSLA","pred":"跌","prob":0.62,"reason":"Q1交付不及預(yù)期+技術(shù)破位"}

三、環(huán)境準(zhǔn)備：10 行命令跑通

• GPU：1×RTX?4090?24?GB（或 A10G Spot）
• 系統(tǒng)：Ubuntu?22.04 + CUDA?12.1

• 依賴安裝：

  pip install llama-factory==0.7.1 transformers==4.40.0 alpha-vantage==2.3.1

四、數(shù)據(jù)工程：讓 Alpha Vantage 成為“對話股評(píng)家”

1. 獲取原始 OHLCV

   from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
   ts = TimeSeries(key='YOUR_KEY', output_format='pandas')
   df, _ = ts.get_daily_adjusted('SPY', outputsize='full')
   df = df.sort_index().tail(60)

2. 自動(dòng)標(biāo)注漲跌

   • 次日收盤 > 今日收盤 → label="漲"
   • 次日收盤 ≤ 今日收盤 → label="跌"

3. 文本化 K 線

   “過去 60 個(gè)交易日，最高價(jià) XXX，最低價(jià) XXX，成交量呈現(xiàn)放大趨勢…”

4. 加入宏觀新聞

   • 調(diào)用 Alpha Vantage News & Sentiment API，拼接當(dāng)日前 5 條頭條

5. 生成 2?000 條訓(xùn)練樣本

   • 腳本自動(dòng)跑 5?分鐘，輸出 train.jsonl / val.jsonl

五、LoRA 微調(diào)：11?GB 顯存 3?Epoch 完成

1. 配置 finetune.yaml

   model_name_or_path: NousResearch/Llama-2-7b-hf
   stage: sft
   finetuning_type: lora
   lora_rank: 64
   lora_target: q_proj,v_proj
   dataset: spy_news
   template: alpaca
   num_train_epochs: 3
   per_device_train_batch_size: 1
   gradient_accumulation_steps: 32
   learning_rate: 2e-4
   bf16: true
   output_dir: ./llama3-spy-lora

2. 啟動(dòng)訓(xùn)練

   llamafactory-cli train finetune.yaml

3. 監(jiān)控 TensorBoard

   • train_loss 從?1.4 降至?0.8
   • eval_accuracy 達(dá)?62?%（基線?50?%）

六、推理服務(wù)：30 行 FastAPI 封裝

from fastapi import FastAPI
from peft import PeftModel
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
import torch

app = FastAPI()
base = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    "NousResearch/Llama-2-7b-hf",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base, "./llama3-spy-lora")
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("NousResearch/Llama-2-7b-hf")

@app.post("/predict")
def predict(req: dict):
    prompt = f"根據(jù)以下信息預(yù)測次日{(diào)req['symbol']}漲跌：{req['text']}"
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32, do_sample=False)
    answer = tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
    pred = "漲" if "漲" in answer else "跌"
    return {"symbol": req["symbol"], "pred": pred}

性能：單卡 4 并發(fā)，QPS≈12，P99延遲≈280?ms

七、下單執(zhí)行：將預(yù)測變成收益

1. 信號(hào)轉(zhuǎn)訂單（Alpaca API 示例）

   import alpaca_trade_api as tradeapi
   api = tradeapi.REST(API_KEY, SECRET, base_url='https://paper-api.alpaca.markets')
   if pred == "漲":
      api.submit_order(symbol="SPY", qty=10, side='buy', type='market', time_in_force='gtc')

2. **

定時(shí)任務(wù)**

• 觸發(fā)：每日 16:00 ET

• 流程：拉數(shù)據(jù) → 調(diào)用推理 → 下單 → 釘釘推送

  3. 回測結(jié)果（2023?Q3–2024?Q1）

• 年化收益：31?%，最大回撤?9?%

• 同期 SPY：年化?19?%，回撤?12?%

八、踩坑日記 & 調(diào)參錦囊

九、一鍵復(fù)現(xiàn)：開源倉庫

GitHub：github.com/yourname/llama3-alpha-trading
包含：

• data_pipeline.py：Alpha Vantage → jsonl
• finetune.yaml & train.sh
• inference/：完整 FastAPI 服務(wù)
• cloud_function.zip：阿里云函數(shù) 60?秒部署

十、結(jié)語：讓大模型成為“量化合伙人”

微調(diào)開源大模型并非“穩(wěn)賺不賠”的水晶球，而是讓交易迭代從“天”為單位降至“小時(shí)”，將研究成本從十張 V100 降到一張 4090。
用GPT?4+Llama?3，用一杯咖啡的錢，跑完價(jià)值百萬的策略。