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一、為何用大模型做股票預測？

1. 傳統量化痛點

特征工程繁瑣：技術指標、宏觀數據、情緒指標堆積成“數據垃圾場”
模型訓練緩慢：XGBoost、LSTM 重訓一次至少?1?小時

2. 大模型優勢

多模態融合：K 線 + 新聞 + 宏觀文本一次性喂給 Llama?3
小樣本學習：幾百條高質量樣本即可產生交易信號
在線熱更新：LoRA 權重僅?30?MB，1?秒下發至生產容器

二、架構總覽：3 張圖秒懂全流程

端到端流水線

Alpha Vantage → 數據清洗 → 指令微調 → 推理服務 → 交易網關 → 券商 API

微調數據格式示例

{
 "instruction": "根據2024?05?10之前60日K線及當日新聞，預測次日SPY漲跌",
 "input": "開盤...新聞...",
 "output": "漲"
}

推理返回示例

{"symbol":"TSLA","pred":"跌","prob":0.62,"reason":"Q1交付不及預期+技術破位"}

三、環境準備：10 行命令跑通

GPU：1×RTX?4090?24?GB（或 A10G Spot）
系統：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、數據工程：讓 Alpha Vantage 成為“對話股評家”

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)

自動標注漲跌
- 次日收盤 > 今日收盤 → label="漲"
- 次日收盤 ≤ 今日收盤 → label="跌"
文本化 K 線

“過去 60 個交易日，最高價 XXX，最低價 XXX，成交量呈現放大趨勢…”
加入宏觀新聞
- 調用 Alpha Vantage News & Sentiment API，拼接當日前 5 條頭條
生成 2?000 條訓練樣本
- 腳本自動跑 5?分鐘，輸出 train.jsonl / val.jsonl

五、LoRA 微調：11?GB 顯存 3?Epoch 完成

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

啟動訓練
```
llamafactory-cli train finetune.yaml
```
監控 TensorBoard
- train_loss 從?1.4 降至?0.8
- eval_accuracy 達?62?%（基線?50?%）

六、推理服務：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"根據以下信息預測次日{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，QPS≈12，P99延遲≈280?ms

七、下單執行：將預測變成收益

信號轉訂單（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')

定時任務**

觸發：每日 16:00 ET
流程：拉數據 → 調用推理 → 下單 → 釘釘推送
1. 回測結果（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 & 調參錦囊

癥狀	診斷	對策
數據泄漏	新聞時間戳晚于收盤	確保新聞時間早于當日收盤
顯存飆升	LoRA rank >?128	降低 rank 至 64\~128
新聞語言不符	中文新聞未翻譯	先翻譯再喂入模型
推理“漲跌互現”幻覺	溫度設置 ≠ 0	強制 `do_sample=False`（greedy）
券商 API T+0 限制	ETF 市價單無法當天平倉	使用“市價 + 日內平倉”策略