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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型股票行情预测系统》的任务书模板，结合Web开发、大语言模型和金融数据分析技术，供参考：

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任务书：基于Django + LLM大模型的股票行情预测系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   股票市场受宏观经济、行业动态、市场情绪等多重因素影响，传统预测方法（如时间序列分析、技术指标）难以捕捉非结构化数据（如新闻、社交媒体、财报文本）中的关键信息。结合大语言模型（LLM）的语义理解能力与金融数据分析技术，可构建一个融合结构化数据与非结构化数据的股票行情预测系统，为投资者提供辅助决策支持。

2. 目标

   • 设计并实现一个Web系统，支持用户输入股票代码或选择标的，自动分析历史行情数据并生成短期（1-7天）价格预测。
   • 结合LLM（如GPT-4、LLaMA-2）提取新闻、财报、社交媒体等文本中的市场情绪和事件信息，作为预测模型的输入特征。
   • 提供可视化预测结果（如价格趋势图、关键事件标注）和风险评估报告。
   • 验证系统在历史数据上的预测准确率（如MAPE、RMSE）和事件驱动预测的有效性。

二、任务内容与分工

1. 系统架构设计

• 技术选型
  • Web框架：Django（后端） + Vue.js/React（前端）。
  • 大语言模型：GPT-4/LLaMA-2（用于文本情感分析和事件提取）。
  • 数据处理：Pandas、NumPy（结构化数据清洗）、Tushare/AKShare（股票行情API）。
  • 预测模型：LSTM/Transformer（时间序列预测） + LLM特征融合。
  • 数据库：PostgreSQL（存储行情数据） + MongoDB（存储文本数据）。
• 模块划分
  • 数据层：
    • 股票历史行情数据（开盘价、收盘价、成交量等）。
    • 新闻、财报、社交媒体文本数据（通过爬虫或API获取）。
    • LLM模型部署（通过FastAPI封装为服务）。
  • 分析层：
    • 文本预处理（情感分析、事件实体识别）。
    • 结构化数据特征工程（技术指标计算、归一化）。
    • 融合LLM特征的预测模型训练与推理。
  • 展示层：
    • Django提供API接口，前端展示预测结果、历史数据对比和风险评估。

2. 具体任务分工

任务	负责人	技术栈	交付物
股票数据采集与清洗	张三	Tushare/AKShare、Pandas	结构化行情数据集（CSV/数据库）
文本数据采集与处理	李四	Scrapy、NLP工具包（如Spacy）	清洗后的新闻/财报文本数据
LLM模型部署与微调	王五	Hugging Face、FastAPI、PyTorch	LLM服务接口文档、微调模型权重
预测模型开发与训练	赵六	TensorFlow/PyTorch、Scikit-learn	预测模型代码、训练日志、评估报告
前端交互与可视化	陈七	Vue.js/React、ECharts	预测趋势图、事件标注页面
系统集成与测试	周八	Django、Postman、unittest	集成测试报告、API文档

三、技术路线

1. 数据流设计
   • 输入：用户选择的股票代码、时间范围，或系统自动抓取的最新数据。
   • 处理：
     1. 结构化数据处理：
        • 从Tushare/AKShare获取历史行情数据。
        • 计算技术指标（如MACD、RSI）。
     2. 非结构化数据处理：
        • 爬取新闻、财报、社交媒体文本，调用LLM进行情感分析（如“正面/负面”）和事件提取（如“并购”“业绩超预期”）。
        • 将文本特征编码为数值向量（如通过Sentence-BERT）。
     3. 特征融合与预测：
        • 将结构化数据（行情、技术指标）与非结构化特征（情感得分、事件类型）拼接。
        • 输入LSTM/Transformer模型进行训练，生成未来N日价格预测。
   • 输出：预测价格曲线、关键事件标注、风险等级（如“高波动”“低风险”）。
2. 关键技术点
   • LLM微调：在金融领域数据（如财报摘要、新闻标题）上微调LLM，提升对专业术语的理解能力。
   • 多模态特征融合：将文本情感、事件信息与行情数据结合，避免单一数据源的偏差。
   • 实时性优化：通过缓存常用股票数据、异步任务队列（如Celery）提升响应速度。

四、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、数据源确认
数据采集与预处理	第3-4周	行情数据和文本数据清洗完成
LLM模型部署与微调	第5-6周	LLM服务接口开发完成，微调模型验证通过
预测模型开发与训练	第7-8周	模型训练完成，历史数据回测准确率≥60%
前端开发与集成	第9周	预测结果可视化页面开发完成
系统测试与优化	第10周	压力测试（如并发100用户）、修复Bug
验收与部署	第11周	系统上线，提交最终报告

五、预期成果

1. 系统功能
   • 支持用户输入股票代码，查看历史行情和未来7日预测。
   • 展示关键事件（如财报发布、政策变动）对价格的影响标注。
   • 提供风险评估报告（如波动率、最大回撤）。
2. 交付文档
   • 《系统设计文档》（含架构图、API说明）
   • 《数据采集与处理流程文档》
   • 《LLM微调与部署指南》
   • 《模型评估报告与用户手册》

六、风险评估与应对

风险	应对措施
LLM对金融文本理解不足	结合领域数据微调模型，增加人工规则补充（如关键词匹配）
预测模型过拟合	采用交叉验证、正则化技术，限制训练轮次
数据延迟或缺失	设置数据缓存机制，默认使用最近可用数据
市场极端波动	引入熔断机制，在波动率过高时暂停预测并提示风险

七、验收标准

1. 系统支持至少100只股票的实时预测，响应时间≤3秒。
2. 历史数据回测准确率（MAPE）≤15%（对比真实收盘价）。
3. 用户界面友好，支持交互式调整预测参数（如时间范围、技术指标类型）。
4. 代码规范，文档齐全，支持横向扩展（如增加新的数据源或预测模型）。

负责人签字：__________
日期：__________

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补充说明

1. 数据源建议：
   • 行情数据：Tushare（免费）、AKShare（免费）、Wind（付费）。
   • 文本数据：新浪财经、东方财富网、雪球（社交媒体）、巨潮资讯网（财报）。
2. LLM选择：
   • 若资源有限，可采用开源模型（如LLaMA-2 7B）或轻量化模型（如Alpaca-7B）。
   • 商业场景可考虑GPT-4或Claude（需API权限）。
3. 合规性：
   • 需明确系统仅供辅助决策，不构成投资建议，避免法律风险。
   • 用户数据需匿名化处理，符合《个人信息保护法》要求。

可根据实际需求调整技术细节，例如增加强化学习模块优化交易策略，或引入图神经网络（GNN）分析股票关联关系。

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