LSTM与LLM融合在股票预测及投资策略中的应用

2026年1月7日 互联网

LSTM与LLM融合在股票预测及投资策略中的应用

股票市场因其高波动性和非线性特征，对预测模型的精度和策略的适应性提出了极高要求。传统时间序列模型（如ARIMA）难以捕捉长期依赖关系，而单一深度学习模型（如LSTM）虽能处理时序数据，却缺乏对文本、新闻等非结构化信息的整合能力。本文将深入探讨如何通过LSTM与大型语言模型（LLM）的融合，构建更精准的股票预测系统，并基于此设计动态投资策略。

一、LSTM与LLM的互补性分析

1. LSTM的核心优势

LSTM通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）解决了传统RNN的梯度消失问题，尤其适合处理长期依赖的时序数据。在股票预测中，LSTM可有效捕捉历史价格、成交量等结构化数据的周期性模式。例如，通过过去60个交易日的收盘价序列，LSTM能学习到价格波动的潜在趋势。

2. LLM的文本理解能力

LLM（如基于Transformer架构的模型）擅长处理新闻标题、财报摘要、社交媒体情绪等非结构化文本数据。其自注意力机制可提取文本中的关键实体（如公司名称、行业术语）和情感倾向（正面/负面），为预测提供外部事件驱动的信号。例如，某公司CEO辞职的新闻可能通过LLM解析为短期利空信号。

3. 融合的必要性

股票价格受结构化数据（历史行情）和非结构化数据（市场情绪）共同影响。单独使用LSTM可能忽略突发事件的影响，而单独使用LLM则缺乏对历史规律的量化分析。两者的融合可实现“量化+质性”的双重视角。

二、技术实现：从数据到模型的完整流程

1. 数据预处理与特征工程

  • 结构化数据：对历史价格、成交量进行归一化处理（如Min-Max缩放），并构建滑动窗口（如窗口大小=60，步长=1）生成时序样本。
  • 非结构化数据：使用NLP工具（如分词、词嵌入）将新闻文本转换为数值向量。例如，通过BERT模型获取文本的768维嵌入表示。
  • 多模态融合：将结构化特征（LSTM输入）和非结构化特征（LLM输出）拼接为联合特征向量。例如，LSTM输出128维隐藏状态，LLM输出768维文本嵌入，合并后为896维。

2. 模型架构设计

方案1：分阶段融合（推荐）

  • 阶段1：LSTM处理历史价格序列，输出未来N日的预测趋势（如上升/下降概率）。
  • 阶段2：LLM解析当日新闻，输出市场情绪评分（-1到1）。
  • 阶段3：将两者结果输入全连接层，生成最终预测信号（买入/持有/卖出）。
  1. # 示意代码：分阶段融合模型
  2. import torch
  3. import torch.nn as nn
  5. class StockPredictor(nn.Module):
  6.     def __init__(self, lstm_hidden_size=128, llm_embed_size=768):
  7.         super().__init__()
  8.         self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, hidden_size=lstm_hidden_size, num_layers=2)
  9.         self.llm_projection = nn.Linear(llm_embed_size, 64)  # 压缩LLM输出
  10.         self.fc = nn.Sequential(
  11.             nn.Linear(lstm_hidden_size + 64, 32),
  12.             nn.ReLU(),
  13.             nn.Linear(32, 3)  # 输出3类：买入/持有/卖出
  14.         )
  16.     def forward(self, price_seq, news_embed):
  17.         # LSTM处理价格序列
  18.         lstm_out, _ = self.lstm(price_seq.unsqueeze(-1))
  19.         lstm_feat = lstm_out[:, -1, :]  # 取最后一个时间步的输出
  21.         # LLM文本特征投影
  22.         llm_feat = self.llm_projection(news_embed)
  24.         # 融合并分类
  25.         combined = torch.cat([lstm_feat, llm_feat], dim=-1)
  26.         return self.fc(combined)

方案2：端到端联合训练

将LSTM和LLM的参数纳入统一损失函数优化，但需解决LLM微调的计算资源问题。建议使用预训练LLM（如冻结大部分层，仅微调顶层）。

3. 投资策略设计

基于模型预测结果，可设计以下策略：

  • 动量策略：当预测连续3日上涨概率>70%时，买入并持有至趋势反转。
  • 事件驱动策略：当LLM检测到极端负面新闻（情绪评分<-0.8）且LSTM确认短期超买时，触发止损。
  • 风险对冲：根据预测不确定性（如LSTM输出熵值）动态调整仓位比例。

三、实践中的关键挑战与解决方案

1. 数据质量问题

  • 挑战：股票数据存在噪声（如异常交易）、缺失值（如停牌日）。
  • 解决方案：使用插值法填充缺失值，并通过小波变换去除高频噪声。

2. 模型过拟合

  • 挑战：LSTM在有限历史数据上易过拟合。
  • 解决方案：采用Dropout（率=0.2）、L2正则化，并使用滚动窗口验证（如按年划分训练集/测试集）。

3. 实时性要求

  • 挑战：LLM推理延迟可能影响交易时机。
  • 解决方案：使用量化后的LLM（如8位整数量化），或部署轻量级模型（如DistilBERT）。

四、性能优化与效果评估

1. 评估指标

  • 预测准确率：分类任务中正确预测方向的占比。
  • 夏普比率：策略收益与风险的权衡（需结合实际交易回测）。
  • 方向准确性（DAC）：预测趋势与实际趋势一致的比例。

2. 优化方向

  • 特征增强：加入宏观经济指标（如CPI、利率）作为额外输入。
  • 模型蒸馏：用大模型指导小模型训练，提升推理速度。
  • 多任务学习：同时预测价格和波动率，增强模型鲁棒性。

五、总结与展望

LSTM与LLM的融合为股票预测提供了“量化分析+事件驱动”的双重保障。实际应用中需注意：

  1. 优先使用分阶段融合架构，降低联合训练难度；
  2. 严格区分训练集和测试集，避免数据泄露；
  3. 结合回测平台（如某开源框架）验证策略有效性。

未来，随着多模态大模型的发展，可进一步整合卫星图像（如工厂开工率）、音频数据（如财报电话会议）等新型信号，构建更全面的市场认知体系。

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