💡 LLM准确率提升20%实战技巧

本章是全书重点，讲解了大模型在量化中的应用。这里分享准确率提升20%的关键技术：

1. 推理型模型架构

class ReasoningStockPredictor(nn.Module):
    """推理型股价预测模型"""
    
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        # 文本编码器（理解新闻/财报）
        self.text_encoder = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        
        # 数值特征编码器（技术指标）
        self.num_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(10, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 256)
        )
        
        # 多模态融合
        self.fusion = nn.Sequential(
            nn.Linear(768 + 256, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3),
            nn.Linear(512, 3)  # 涨/平/跌
        )
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask, features):
        # 文本嵌入
        text_out = self.text_encoder(input_ids, attention_mask)
        text_emb = text_out.last_hidden_state[:, 0, :]
        
        # 数值嵌入
        num_emb = self.num_encoder(features)
        
        # 融合预测
        combined = torch.cat([text_emb, num_emb], dim=-1)
        return self.fusion(combined)

2. 数据增强技巧

def augment_financial_data(news, features, label):
    """数据增强"""
    augmented = []
    
    # 1. 同义词替换
    synonyms = {'上涨': ['攀升', '走高'], '下跌': ['回落', '走低']}
    for word, syns in synonyms.items():
        if word in news:
            for syn in syns:
                augmented.append((news.replace(word, syn), features, label))
    
    # 2. 特征扰动
    noise = np.random.normal(0, 0.01, features.shape)
    augmented.append((news, features + noise, label))
    
    return augmented

3. 提示工程

def create_prediction_prompt(news, indicators):
    """构建预测提示"""
    prompt = f"""
    基于以下信息预测股票走势：
    
    【市场新闻】
    {news}
    
    【技术指标】
    - 20日收益率: {indicators['returns_20d']:.2%}
    - RSI: {indicators['rsi']:.1f}
    - MACD: {indicators['macd']:.4f}
    - 成交量比: {indicators['volume_ratio']:.2f}
    
    请分析并预测未来5日走势：
    1. 涨 / 平 / 跌
    2. 置信度 (0-100%)
    3. 主要理由
    """
    return prompt

4. 集成学习提升

class EnsembleLLMPredictor:
    """多模型集成"""
    
    def __init__(self):
        self.models = {
            'bert': BertModel(),
            'roberta': RobertaModel(),
            'finbert': FinBERTModel()
        }
    
    def predict(self, text, features):
        predictions = []
        
        for name, model in self.models.items():
            pred = model(text, features)
            predictions.append(pred)
        
        # 加权平均
        weights = [0.4, 0.35, 0.25]  # 根据验证集调整
        ensemble_pred = np.average(predictions, weights=weights, axis=0)
        
        return ensemble_pred

5. 准确率提升要点

6. 评估框架

def evaluate_llm_predictor(model, test_data):
    """完整评估"""
    correct = 0
    total = 0
    
    for sample in test_data:
        pred = model.predict(sample['text'], sample['features'])
        actual = sample['label']
        
        if pred == actual:
            correct += 1
        total += 1
    
    accuracy = correct / total
    
    # 方向准确率（更重要）
    direction_correct = sum(
        1 for s in test_data 
        if model.predict(s['text'], s['features']) * s['label'] > 0
    ) / len(test_data)
    
    print(f"分类准确率: {accuracy:.2%}")
    print(f"方向准确率: {direction_correct:.2%}")

核心要点：

1. 文本+数值多模态融合是关键
2. 金融领域微调比通用模型好
3. 方向准确率比价格预测更重要
4. 集成学习稳定提升3-5%