运用长短期记忆网络（LSTM）与大型语言模型（LLM）进行股票预测及投资策略分析

运用长短期记忆网络（LSTM）与大型语言模型（LLM）进行股票预测及投资策略分析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/AI16947/article/details/144563246

“A Hierarchical conv-LSTM and LLM Integrated Model for Holistic Stock Forecasting”
摘要
本文提出了一种新型的两级Conv-LSTM神经网络，结合语言模型用于股票市场预测。第一层使用卷积层提取历史股价和技术指标的局部模式，随后通过LSTM捕捉时间动态。第二层整合LLM，分析来自金融新闻、社交媒体和报告的文本数据，提供市场情境的全面视角。该模型旨在提高预测准确性，并提供丰富的股票建议。
简介
空间数据能够用于探索地理条件与金融行为之间的关联，使投资者得以洞察不同地区的经济动态，评估诸如政治动荡或自然灾害等地域性风险，并据此制定有针对性的投资策略。而时间序列数据则涵盖了如股票价格和成交量等随时间演变的市场指标，通过对其进行分析，可以识别出趋势、波动模式以及特定事件的影响，从而辅助优化投资决策。
将空间与时间数据相结合，可以更深入地研究区域市场对于全球性事件的响应情况，进而提高预测模型的精准度。本文介绍了一种Conv-LSTM模型，该模型融合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，旨在处理同时具有空间分布和时间演变特征的数据集，有效捕捉地理位置上的特征变化及时间维度上的动态走势。此外，语言模型可用于解析非结构化的文本信息，例如新闻报道和社交媒体帖子，提供情感倾向分析，为时空数据分析增添更多层次的理解。
本文整合了空间、时间和文本三种类型的数据，以提供一个更为全面的视角来观察市场变动，帮助投资者基于更加丰富的信息做出更加明智的投资选择。
01 Conv-LSTM 是如何工作的？
LSTM是RNN架构的一种增强版本，它解决了传统RNN在训练过程中遇到的梯度消失与梯度爆炸问题，从而能够有效地学习长时间依赖关系。LSTM的核心结构包括一个记忆单元以及三个关键的门控机制：遗忘门、输入门和输出门。其中，遗忘门负责决定哪些来自前一时间步的信息应该被保留或舍弃；输入门则通过一个Sigmoid函数和一个Tanh函数来控制新信息的录入；而输出门的作用在于确定当前时间步的输出及传递给下一个时间步的隐藏状态。
LSTM广泛应用于自然语言处理领域（例如，用于语言模型构建、文本生成、机器翻译和语音识别等任务）以及时间序列预测（如股票价格预测、气象预报和异常检测等）。其主要优势在于能够维持上下文信息并处理长时间跨度的依赖关系，这使得LSTM在处理序列数据的任务中表现出色。
02 语言模型
语言模型（LLM）工作流程包括：

• 数据收集：从各种来源如书籍、网站等收集广泛的数据，以确保模型能够学习到丰富的语言模式。
• 文本分割：将收集到的文本材料分解成更小的单元，比如单词或子词，以便于后续处理和分析。
• 预训练阶段：采用无监督学习的方式，让模型通过预测句子中的下一个词语来学习语言的语法结构和语义信息。
• Transformer架构应用：利用自注意力机制，使模型能够理解句子中不同词语之间的关系，从而更好地捕捉上下文。
• 微调过程：在特定任务的数据集上进行有监督的学习，调整模型参数以优化其在具体应用场景下的表现。
• 推理阶段：根据输入的信息，生成相应的预测或文本输出。
• 上下文理解和搜索策略：使用技术如束搜索来捕捉远距离的依赖关系，确保生成的响应连贯且合理。
• 响应生成：基于已有的输入和之前生成的内容，预测并生成接下来的词语，以创建自然流畅的文本输出。
  这个流程使得语言模型能够在多种自然语言处理任务中表现出色，提供高质量的文本生成和服务。
  03 传统预测的问题
  LSTM网络在股票价格预测方面表现出色，能够有效捕捉时间序列数据中的模式。然而，它往往忽略了空间数据的影响，例如新闻报道等信息源对市场情绪和股价波动的重要作用，这些因素可以显著影响投资者的决策。仅依赖历史交易数据的模型，在实际应用中可能会因为缺乏全面的信息而效果有限。通过整合空间数据，如媒体资讯，可以增强模型的预测精度，使其更能反映实际情况，从而为投资者提供更可靠的指导。
  04 解决方案
  本文介绍了一种分层模型，旨在整合Conv-LSTM的时间序列分析能力和语言模型（LLM）的空间分析优势。模型的第一层采用Conv-LSTM，基于历史数据进行初步的股票价格预测。同时，我们设立了一个独立的数据管道，用于收集与特定股票相关的新闻报道。
  在这一阶段，我们使用预训练的语言模型（如BERT）对每篇新闻文章进行情感分析，并根据其内容为每篇文章分配一个-1到1之间的情感分数，以此反映新闻的正面或负面情绪。随后，考虑到不同新闻来源的影响力差异，我们计算出加权累积平均情感分数，以更准确地衡量市场情绪。
  第二层模型将Conv-LSTM的初步预测结果与上述情感评分相结合，通过时间映射构建训练数据集。在此基础上，我们对预训练的语言模型进行了微调，使其能够接受包含Conv-LSTM预测值和累积平均情感分数的输入，目标是预测实际的市场股票价值。这种设计使得模型不仅依赖于历史交易数据，还结合了新闻等空间特征，从而增强了对突发市场波动的预测能力。
  通过将语言模型的空间理解能力与Conv-LSTM的时间序列分析能力相融合，该模型提供了一个更为全面的框架，用于提高股票预测的准确性和可靠性。
  05 模型
  第一层采用层次化的LSTM-LLM架构，其中使用Conv-LSTM来处理历史数据，基于过去的数据模式生成初步预测。根据测试结果，数据被分割成最优长度的序列，以确保模型能够有效地捕捉时间序列中的关键特征。
  概述
  Conv-LSTM用于捕捉时间序列股票数据中的长期依赖关系和模式，而BERT则负责分析新闻文章的情感，以评估市场在实时情况下的反应。通过时间映射和数据形状调整，我们将这两种分析结果整合在一起，然后使用Transformer模型进行进一步的微调。最终，该方法输出的时间序列预测不仅考虑了历史趋势，还融入了由情感驱动的市场波动。这种方法结合了Conv-LSTM、BERT和Transformer的优势，构建了一个多维度的股票市场预测框架。
  数据预处理
  数据预处理对Conv-LSTM至关重要，包括数据清洗和归一化。
  归一化。采用Z-score归一化，保持数据分布，适合高斯假设的算法，改善梯度优化收敛。
  确定LSTM的最佳输入长度，通过分组处理数据。
  选择最优长度。通过调整序列长度L和性能P(L)的关系，确定最佳序列长度以提高 conv-LSTM 的表现。使用Delta L进行步长调整，初始值设为较大，依据性能改进和减少因子alpha进行动态调整。当(|P(L)-P(L)| < ) 且 Delta L < epsilon ) 时，认为已找到最佳序列长度。
  训练集创建。利用最佳长度将数据分组，采用滑动窗口方法处理时间序列数据，以捕捉时间依赖性和模式。
  Convolutional LSTM
  Conv-LSTM 结合了卷积层和 LSTM 层的优势，能够同时捕捉股票数据中的空间特征和时间依赖性。卷积层可以识别多个股票属性或外部金融指标之间的局部相关性，而 LSTM 层则擅长识别长期模式和趋势，既能适应短期市场波动，也能反映长期市场行为。
  在损失函数的选择上，虽然均方误差（MSE）是一种常用的方法，但 Huber 损失函数表现得更为稳健，因为它综合了 MSE 和平均绝对误差（MAE）的优点。Huber 损失通过一个阈值 来动态调整，当误差小于这个阈值时，它表现为 MSE，提供平滑的梯度；当误差大于阈值时，则转换为 MAE，以减少异常值的影响。这种灵活的损失函数有助于提高模型的稳定性和预测精度。
  Conv-LSTM输出预测时间序列，可用于后续步骤。
  新闻数据的处理和分词
  数据获取：利用API（例如News API）收集特定股票相关的新闻数据，这些数据以JSON格式返回。
  数据处理：从获取的新闻数据中提取新闻网站名称、文章标题和正文内容，并将标题与正文合并，以便于后续的文本处理步骤。
  数据预处理：对合并后的文本进行标记化处理，去除无关字符和符号，为输入到NLP模型（如BERT）做好准备。
  使用BERT进行情感分析
  清洗和组织后的数据被输入到BERT模型中进行自然语言处理。BERT通过深度学习技术来理解文本中词语的上下文，捕捉其中的情感和细微含义。通过对文本进行情感分析（如正面、负面或中性），模型生成相应的情感评分。这些情感评分作为额外特征融入股票预测模型中，其中正面新闻可能预示着股价上涨，而负面新闻则可能暗示股价下跌。
  使用加权累积分数的响应后处理
  情感评分设置。BERT返回的文章情感标签分为“POSITIVE”、“NEGATIVE”或“NEUTRAL”。对于标记为“NEGATIVE”的文章，其情感分数将乘以-1进行调整；而对于“POSITIVE”和“NEUTRAL”的标签，则保持情感分数不变。
  加权累积评分计算。每个情感分数会根据对应文章或新闻的权重进行调整，然后计算这些加权情感分数的平均值，从而得出特定时间段（例如一天或一小时）内的加权累积评分。
  
  计算股票的加权累积情感分数，反映时间段内的整体情感。该分数对语言模型的训练非常有帮助。
  时间映射和长度调整
  conv-LSTM模型基于历史数据提供了预测序列。新闻数据包含相应时间间隔的加权情感得分。将预测与情感得分按时间间隔配对。可选的长度调整步骤确保LSTM预测与新闻数据长度一致。情感数据与股票数据时间对齐，便于分析新闻情感对股价的影响。
  语言模型微调
  通过结合时间序列预测和情感分数的数据来训练Transformer模型，具体是微调T5模型。T5架构因其在语言生成和转换任务中的优秀表现，被应用于时间序列预测。训练数据集由整合的时空数据组成，其中包含了历史价格走势和相应的情感分析结果。Transformer模型在此类数据上进行训练，学习如何将这些信息转化为预测输出。最终，模型的输出是对最后一个时间步的预测响应，反映了时间序列数据和情感因素的综合影响。
  结果评估
  Transformer模型通过评估预测的准确性和可靠性，能够捕捉复杂的市场动态。该模型整合了历史数据（通过LSTM处理）和实时情绪分析（由BERT提供），以进行时间序列预测。最终的预测输出综合了股票的历史行为模式和当前的情绪信息，提供了更加全面和精准的市场预测。
  06 结果
  我们使用了一个自定义数据集，该数据集包含了四年的历史股票数据和相关新闻文章，数据来源包括每日收盘价、交易量等金融指标，新闻则通过NEWS API获取。通过对定量的金融数据和定性的新闻情感进行分析，我们评估了这些因素对股票行为的综合影响。
  为了衡量机器学习模型的性能，我们采用了MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）等多个评价指标。结果表明，结合了卷积LSTM和语言模型（LLM）的混合模型在所有这些指标上均优于单独使用的卷积LSTM模型，显示出更佳的预测效果。
  研究结果表明，股票表现与所提供的新闻数据之间存在直接关联，而结合空间数据分析能够进一步提升模型的准确性。这种混合方法不仅在金融领域表现出色，在其他行业也具有广泛的应用潜力。例如，在医疗行业中，可以结合历史患者数据和医学文献来预测患者的治疗结果；在供应链管理中，可以整合库存数据和相关新闻以预测可能的供应链干扰。
  本研究展示了时间序列数据与上下文信息融合的可能性，为各行业的决策者提供了更为全面的洞察力和更精准的预测能力，有助于做出更加明智的决策。