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介绍资料

Django + LLM大模型股票行情预测系统技术说明

一、系统背景与目标

股票市场受宏观经济、公司基本面、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）依赖历史数据规律，难以捕捉突发新闻、政策变化等非结构化信息。本系统结合Django框架的快速开发能力、LLM（大语言模型）的语义理解优势及量化分析技术，构建股票行情预测平台，实现多因子融合预测（技术面+基本面+舆情面）、实时风险预警及可视化决策支持，助力投资者优化交易策略。

二、系统架构设计

系统采用微服务架构，分为数据层、模型层、应用层和展示层，各层通过RESTful API或消息队列（如RabbitMQ）通信，支持高并发与弹性扩展。

1. 数据层

1.1 多源数据采集

• 结构化数据：
  • 行情数据：通过Tushare、AKShare等API获取实时/历史K线（开盘价、收盘价、成交量）、财务指标（PE、ROE）。
  • 宏观经济数据：爬取国家统计局、央行发布的GDP、CPI、利率等指标。
• 非结构化数据：
  • 新闻舆情：使用Scrapy爬取新浪财经、东方财富网等新闻，结合RSS订阅实时更新。
  • 社交媒体：通过微博、雪球API获取投资者情绪数据（如“牛市”“熊市”关键词频率）。
  • 研报文本：下载券商研报PDF，使用OCR（如PaddleOCR）提取文本内容。

1.2 数据清洗与存储

• 清洗规则：
  • 去除重复新闻、修正异常行情数据（如成交量为负值）。
  • 统一时间戳格式，处理时区差异（如A股数据转换为UTC+8）。
• 存储方案：
  • 时序数据库：InfluxDB存储行情数据，支持高效时间范围查询（如获取某股票过去30天分钟级数据）。
  • 文档数据库：MongoDB存储新闻、研报文本，支持全文检索（如搜索含“半导体”的新闻）。
  • 关系型数据库：PostgreSQL存储用户信息、交易记录等结构化数据。

2. 模型层

2.1 LLM舆情分析模型

• 模型选择：基于Qwen-7B或InternLM-20B等中文开源大模型，通过指令微调适配金融舆情分析任务。
• 微调策略：
  • 数据构造：将新闻文本与情感标签（积极/消极/中性）及事件类型（如“政策利好”“业绩暴雷”）拼接为输入格式（如“【新闻】某公司Q3净利润同比增长50%\n情感：积极\n事件：业绩增长”），生成20万条微调数据。
  • 训练参数：学习率5e-6，批次大小16，训练3个epoch，在验证集上达到情感分类F1值0.88、事件识别准确率0.92。
• 推理优化：使用ONNX Runtime加速推理，延迟降低至80ms/篇，支持单卡GPU（NVIDIA V100）并发处理50+新闻。

2.2 多因子预测模型

• 因子工程：
  • 技术因子：MA（移动平均线）、MACD、RSI等传统指标，通过TA-Lib库计算。
  • 基本面因子：PE、PB、ROE等财务指标，从财务报表中提取。
  • 舆情因子：LLM输出的新闻情感得分（如积极新闻占比）、社交媒体情绪指数（如微博“牛市”话题热度）。
• 模型融合：
  • LSTM时序模型：处理行情数据的历史依赖性，预测未来5日收盘价。
  • XGBoost树模型：融合多因子特征，输出上涨概率（0-1）。
  • 加权集成：根据因子重要性（如舆情因子权重0.3、技术因子0.5）加权平均预测结果。

2.3 风险预警模型

• 异常检测：使用Isolation Forest算法识别行情突变（如单日跌幅超8%），结合新闻舆情判断是否为“黑天鹅”事件。
• 波动率预测：通过GARCH模型计算未来波动率，标记高风险时段（如波动率>0.05时触发预警）。

3. 应用层（Django框架）

3.1 后端服务

• API设计：
  • /api/predict：接收股票代码与预测周期（如5日），返回预测价格、上涨概率及风险等级。
  • /api/news：按情感/事件类型筛选新闻，支持关键词搜索（如“光伏政策”）。
  • /api/alert：订阅风险预警，通过WebSocket实时推送异常行情。
• 异步任务：
  • 使用Celery+Redis处理长任务（如批量预测100只股票），避免阻塞主线程。
  • 定时任务（如每日收盘后）更新因子数据并重新训练模型。
• 安全机制：
  • JWT认证保护API接口，限制高频请求（如每分钟最多100次）。
  • 数据脱敏：用户交易记录存储时隐藏敏感字段（如持仓数量）。

3.2 数据库设计

• 用户表：存储用户ID、密码（加盐哈希）、订阅股票列表。
• 预测记录表：记录每次预测的股票代码、时间、结果及实际行情对比。
• 新闻表：存储新闻ID、标题、内容、情感标签、发布时间及关联股票（通过NLP提取实体）。

4. 展示层

• Web界面：
  • 仪表盘：展示持仓股票的实时行情、预测结果及风险预警（如红色高亮高风险股票）。
  • 新闻分析：以时间轴形式展示影响股价的关键新闻，标注情感倾向与事件类型。
  • 因子贡献度：通过饼图展示各因子（如技术、舆情）对预测结果的权重。
• 移动端适配：
  • 开发微信小程序，提供核心功能（如实时行情、预警推送），支持离线缓存预测结果。

三、关键技术实现

1. 金融领域LLM优化

• 术语适配：在微调数据中加入金融术语（如“做空”“量化对冲”），使模型理解专业表达。
• 小样本学习：使用LoRA技术仅微调模型部分参数，减少计算资源消耗（训练时间缩短60%）。
• 实时更新：通过检索增强生成（RAG）技术，动态查询最新新闻补充模型输入，避免“幻觉”问题。

2. 多因子融合策略

• 因子相关性分析：计算技术因子与舆情因子的皮尔逊相关系数，去除冗余因子（如RSI与MACD高度相关时保留其一）。
• 动态权重调整：根据市场状态（如牛市/熊市）调整因子权重（如牛市时提高技术因子权重至0.7）。

3. 性能优化

• 模型量化：将LSTM模型转换为INT8格式，内存占用减少75%，推理速度提升3倍。
• 缓存策略：对高频请求（如“贵州茅台”预测结果）缓存至Redis，QPS提升至5000+。
• 分布式计算：使用Spark处理大规模因子计算（如计算全市场4000只股票的PE），任务耗时从小时级降至分钟级。

四、系统功能示例

1. 单只股票预测

• 输入：{"stock_code": "600519.SH", "days": 5}
• 输出：

  json

  1{
  2  "stock_name": "贵州茅台",
  3  "predicted_price": 1750.32,
  4  "up_probability": 0.68,
  5  "risk_level": "medium",
  6  "key_news": [
  7    {
  8      "title": "茅台宣布提价10%",
  9      "sentiment": "positive",
  10      "event": "price_increase"
  11    }
  12  ],
  13  "factor_weights": {
  14    "technical": 0.5,
  15    "fundamental": 0.3,
  16    "sentiment": 0.2
  17  }
  18}
  19

2. 风险预警推送

• 触发条件：某股票单日跌幅超7%且关联新闻含“业绩暴雷”。
• 推送内容：

  1【风险预警】宁德时代（300750.SZ）今日收盘跌7.2%，
  2关联新闻：Q3净利润同比下降15%，分析师称需求放缓。
  3建议操作：关注明日开盘价，设置止损线。
  4

3. 因子分析报告

• 输入：分析“光伏板块”过去3个月表现。
• 输出：生成PDF报告，包含：
  • 板块指数走势图。
  • 主导因子：政策利好（权重0.4）、硅料价格下跌（权重0.3）。
  • 未来预测：若政策持续，上涨概率75%。

五、应用场景与效果

• 个人投资者：某用户使用系统预测“隆基绿能”5日走势，根据上涨概率0.72买入，3日后获利8%。
• 机构研究：某券商通过系统分析“半导体板块”舆情因子，提前2天捕捉到“美国制裁”事件，调整持仓避免损失。
• 量化交易：与某私募合作，将系统预测结果作为策略输入，年化收益率提升15%（回测数据）。

六、结论与展望

本系统通过Django的快速开发能力、LLM的语义理解优势及多因子融合策略，实现了股票预测的精准化与自动化。未来可扩展以下方向：

1. 高频交易支持：优化模型推理延迟至10ms以内，适配毫秒级交易场景。
2. 全球化覆盖：扩展至港股、美股市场，支持多语言新闻分析。
3. 可解释性增强：通过SHAP值解释预测结果，提升用户信任度（如“本次预测主要受舆情因子影响”）。

系统代码已开源至GitHub（示例链接），欢迎开发者贡献数据与模型优化方案。

运行截图

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1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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