计算机毕业设计Python+多模态大模型股票行情分析预测系统 量化交易分析 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Python+多模态大模型股票行情分析预测系统》的任务书模板，包含任务目标、技术分解、分工计划、交付成果及验收标准等内容，供参考：

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任务书

项目名称：Python+多模态大模型股票行情分析预测系统

项目负责人：XXX
团队成员：XXX（数据工程）、XXX（模型开发）、XXX（系统架构）
起止时间：XXXX年XX月XX日 - XXXX年XX月XX日

一、任务背景与目标

1.1 背景

股票市场受多维数据驱动，传统分析方法（如技术指标、单模态机器学习）存在以下问题：

• 数据割裂：未融合财报文本、社交媒体情绪、K线图等非结构化信息；
• 模型滞后：静态统计模型难以捕捉市场动态变化；
• 合规风险：黑箱模型缺乏可解释性，无法满足金融监管要求。

1.2 目标

短期目标（3个月）：

1. 构建覆盖数值-文本-图像的多模态股票数据集（A股/美股，样本量≥10万条）；
2. 实现基于STGNN（时空图神经网络）+微调LLaMA-3的混合预测模型，短期预测准确率（MAPE）≤5%；
3. 开发轻量化Web系统，支持实时预测与可视化分析，API响应延迟<300ms。

长期目标（6个月）：

1. 与券商合作试点系统，覆盖200+只股票的实时预测；
2. 发表1篇CCF-B类会议或SCI二区论文；
3. 开源完整代码与数据集（GitHub链接）。

二、任务分解与技术路线

2.1 任务模块划分

模块	技术工具	关键指标
数据采集	Tushare、Yahoo Finance、Selenium	数据完整率≥99%，延迟≤1分钟
多模态预处理	BERT、ResNet-50、OpenCV	文本编码维度=768，图像特征维度=2048
模型开发	PyTorch、Hugging Face Transformers	模型参数量≤10B，推理速度≥100QPS
系统部署	Docker、Kubernetes、FastAPI	系统可用性≥99.9%，故障恢复时间<5s

2.2 技术路线图

mermaid

	graph TD
	subgraph 数据层
	A[数值数据采集] -->|Tushare/Yahoo| B[结构化存储]
	C[文本数据爬取] -->|Selenium| D[NLP清洗]
	E[K线图生成] -->|Matplotlib| F[图像特征提取]
	end
	subgraph 模型层
	B --> G[STGNN时空建模]
	D --> H[BERT文本编码]
	F --> I[ResNet图像编码]
	G & H & I --> J[多模态注意力融合]
	J --> K[LLaMA-3微调解释生成]
	end
	subgraph 应用层
	K --> L[FastAPI服务化]
	L --> M[ECharts可视化]
	M --> N[Streamlit原型]
	end

三、具体任务与分工

3.1 数据工程组（负责人：XXX）

1. 任务1：数值数据采集
   • 使用Tushare采集A股历史数据（日频/分钟频），Yahoo Finance采集美股数据；
   • 存储格式：Parquet（列式存储），分区字段=股票代码+日期。
2. 任务2：文本数据清洗
   • 爬取巨潮资讯网财报PDF，通过PyPDF2提取正文；
   • 使用VADER算法标注新闻情感标签（正面/中性/负面）。
3. 任务3：图像特征提取
   • 用Matplotlib生成K线图（含MA5/MA10均线），保存为PNG格式；
   • 通过ResNet-50提取全局特征向量，去除最后全连接层。

3.2 算法开发组（负责人：XXX）

1. 任务4：STGNN模型实现
   • 构建股票关联图（基于行业分类与资金流向）；
   • 使用PyG（PyTorch Geometric）实现时空图卷积，输入窗口=60分钟，预测步长=15分钟。
2. 任务5：LLaMA-3微调
   • 构造提示词模板：

     	输入：{股票代码}的{数值特征}、{文本特征}、{图像特征}
     	输出：预测结果（涨/跌）及解释（如“因财报超预期，推荐买入”）

   • 使用LoRA（低秩适应）技术，在8块A100 GPU上微调8B参数模型。
3. 任务6：多模态融合优化
   • 实现动态权重分配：

     python

     	def dynamic_fusion(text_feat, image_feat, price_feat):
     	text_weight = torch.sigmoid(torch.matmul(text_feat, price_feat.T)) # 文本-价格相似度
     	image_weight = torch.sigmoid(torch.matmul(image_feat, price_feat.T)) # 图像-价格相似度
     	return text_weight * text_feat + image_weight * image_feat

3.3 系统架构组（负责人：XXX）

1. 任务7：API服务开发
   • 使用FastAPI构建RESTful接口，端点示例：

     	GET /predict?stock_code=600519&time_window=60
     	返回：{"prediction": "涨", "confidence": 0.85, "reason": "技术面突破+茅台提价新闻"}

2. 任务8：可视化看板
   • 用ECharts实现多维度分析：
     • 折线图：历史预测准确率趋势；
     • 热力图：各模态对预测结果的贡献度。
3. 任务9：性能优化
   • 模型量化：使用TensorRT将LLaMA-3从FP32转为INT8，推理速度提升3倍；
   • 缓存策略：对热门股票（如茅台、特斯拉）的预测结果缓存至Redis，TTL=1分钟。

四、交付成果与验收标准

4.1 交付成果

1. 数据集：
   • 格式：HDF5（数值）、JSON（文本）、NPY（图像特征）；
   • 样本量：A股5万条/日，美股3万条/日。
2. 模型文件：
   • STGNN权重文件（.pth）；
   • 微调后的LLaMA-3模型（Hugging Face格式）。
3. 系统代码：
   • GitHub仓库包含：/data（数据预处理）、/models（模型实现）、/api（服务端）、/web（前端）。

4.2 验收标准

指标	目标值	测试方法
预测准确率	MAPE（平均绝对百分比误差）≤5%	对比真实收盘价，测试集=20%数据
系统延迟	API响应时间≤300ms	使用Locust进行压力测试（100并发）
可解释性	解释文本覆盖率100%	人工抽检200条预测结果的逻辑合理性

五、时间计划与里程碑

阶段	时间	里程碑交付物
数据准备	第1-2周	多模态数据集（覆盖100只股票）
模型开发	第3-6周	STGNN+LLaMA-3混合模型原型
系统集成	第7-8周	可运行Web系统（支持3只股票实时预测）
优化测试	第9-10周	模型量化版本+缓存机制上线
验收交付	第11-12周	完整系统文档+开源代码仓库

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量问题	财报PDF解析错误率>10%	增加人工抽检环节，开发OCR纠错模型
模型过拟合	测试集准确率比训练集低20%	引入Dropout（rate=0.3）+数据增强
部署资源不足	GPU集群算力不足导致延迟超标	切换至云服务（AWS p4d.24xlarge）

任务书特点：

1. 量化指标：明确预测准确率、延迟等关键指标的阈值；
2. 技术细节：提供模型代码片段、API设计示例，增强可执行性；
3. 风险可控：预判数据、模型、部署环节的潜在问题并制定预案；
4. 合规导向：强调可解释性文本生成，满足金融行业监管需求。

可根据实际资源调整模型规模（如替换LLaMA-3为Qwen-7B）或数据模态（如增加音频数据）。

运行截图

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优势

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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