LLMFactor：大模型结合SKGP提供可解释的股价预测

一、金融预测的技术困境与破局思路

传统股价预测面临三重挑战：

1. 数据复杂性：高频交易数据包含技术指标（如MACD、RSI）、基本面数据（PE Ratio、ROE）及非结构化新闻舆情
2. 黑箱风险：深度学习模型虽能捕捉非线性关系，但决策过程不可解释，违反金融行业合规要求（如MiFID II透明度条款）
3. 逻辑断层：纯统计模型难以融合金融先验知识，例如”市盈率与股价负相关”等经济学常识

LLMFactor创新性地采用大语言模型(LLM)与符号知识引导预测(Symbolic Knowledge-Guided Prediction, SKGP)的双引擎架构，其技术突破性体现为：

# 典型架构示例
class LLMFactor:
    def __init__(self):
        self.llm = FinBERT(pretrained="financial-bert")  # 金融领域微调的LLM
        self.skgp = PrologEngine(knowledge_base="finance_rules.pl")  # 符号推理引擎
        self.fusion = AttentionFusionLayer()  # 动态权重融合模块

二、核心组件深度解析

2.1 大语言模型的语义理解能力

LLM模块通过以下方式增强预测效果：

• 事件影响量化：解析财报电话会议文本，生成情感极性得分（-1到1区间）
• 概念关联挖掘：识别”美联储加息”与”科技股波动”的隐含关联（使用Transformer的attention权重）
• 多模态处理：将SEC文件PDF、 Earnings Call音频转为结构化特征

2.2 SKGP的规则约束系统

符号知识库包含三类关键规则：

1. 数学约束：

   % 价格波动连续性约束
   valid_change(Stock, Change) :- 
       previous_change(Stock, PrevChange),
       abs(Change - PrevChange) < 3*std_dev(Stock).

2. 金融逻辑规则：

   若 [市净率<1] 且 [现金流为正] 则 标记为价值股

3. 监管合规条款：自动规避做空限制股票

2.3 动态融合机制

采用门控注意力网络实现自适应权重分配：

\alpha_t = \sigma(W^T[\mathbf{h}_{t}^{LLM};\mathbf{h}_{t}^{SKGP}]) \mathbf{y}_t = \alpha_t \cdot \mathbf{h}_{t}^{LLM} + (1-\alpha_t) \cdot \mathbf{h}_{t}^{SKGP}

其中α∈[0,1]根据预测场景动态调整（如财报季侧重LLM，政策窗口期侧重SKGP）

三、可解释性实现路径

3.1 决策溯源系统

• 特征归因：采用Integrated Gradients方法量化各输入特征贡献度
• 规则触发日志：记录SKGP中激活的推理链条（如推导示例）
  ```
  [2023-11-15 14:00] APPL买入信号推导：

1. 触发规则#42（RSI超卖）
2. 满足约束#107（波动率<阈值）
3. 否决条款#209（避开财报静默期）
   ```

3.2 可视化分析套件

包含：

• 因果图：展示宏观指标->行业因子->个股的传导路径
• 时间维度分析：滚动回测各因子有效性（12个月/36个月周期）

四、实证效果与行业价值

4.1 回测表现（2020-2023）

模型	年化收益率	最大回撤	SHARP比率
LSTM基准	12.7%	-34.2%	0.89
LLMFactor(仅LLM)	15.3%	-28.1%	1.12
LLMFactor(完整版)	18.6%	-22.7%	1.41

4.2 商业应用场景

1. 对冲基金：构建基于解释因子的动态权重组合
2. 券商研究所：生成带有逻辑支撑的个股评级报告
3. 监管科技：监测市场异常波动的可解释归因

五、实施建议

1. 数据准备阶段：
   • 构建金融领域专属词表（包含3000+专业术语）
   • 标注关键事件影响样本（如加息50BP对应板块涨跌幅）
2. 模型优化方向：
   • 引入强化学习机制动态更新知识库
   • 开发领域适配的符号推理优化算法（如神经符号积分）

当前技术局限与对策：

• 实时性挑战：采用流式计算架构（如Flink+Ray）实现毫秒级响应
• 知识库维护：建立分析师反馈闭环系统，每月更新规则库

该框架已通过沪深300成分股的严格验证，在保持传统量化模型数学严谨性的同时，首次实现人工智能驱动的逻辑可解释预测，为金融科技领域提供新的技术范式。