三、LLM在股票量化投资中的应用
A. LLM的定义和原理
LLM:Large Language Model（大型语言模型）是一种使用深度学习算法和大量的语言数据来生成人类语言的模型。这些模型可以像人类一样理解和生成语言，并且在许多自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、语言生成、对话系统等。ChatGPT就是一个非常知名的大型语言模型，具有非常强大的自然语言生成能力。
大型语言模型（LLM）的原理是基于深度学习的神经网络技术，通过训练模型来学习自然语言的语法、语义和语用等特征，从而实现对自然语言的理解和生成。
具体来说，大型语言模型通常是使用多层神经网络来构建的，其中每一层都包含多个神经元（或节点），通过相邻层之间的权重和偏差参数进行连接。在训练过程中，模型会使用大量的文本数据来自适应地调整这些参数，以最大程度地减少模型的预测误差。当训练完成后，模型就可以用于处理各种自然语言处理任务，例如文本生成、语言理解、机器翻译等，比如著名的ChatGPT技术原理的细节可以参考下图。
主要三步构建一个模型，给他一个奖励机制，最后强化学习训练
第一步模型是多重transfomer构成的，Transformer 是一种深度学习架构，用于自然语言处理任务，例如语言翻译、文本分类和文本生成。就是这样一个架构你去搭一个出来，然后给他喂数据。
第二步奖励机制，你要告诉他这个答案的准确率是多少，那个答案的准确率是多少，从高到低哪个可以打一百分哪个只能给60分。
第三步强化学习，通过上面的打分模型与环境进行交互学习到哪些是好的哪些是坏的，从而对模型的参数进行优化的过程。
这些就差不多是ChatGPT的底层原理了。
B.LLM在股票市场中的应用案例分析
- 1.利用LLM进行股票价格预测
我选择的方式是让大语言模型优化我的股票预测模型，看看LLM是否能在我们实际的股票价格预测模型中发挥作用，我先用LSTM做了一个股票价格预测的模型，很简单大概就是使用Sequential函数创建一个模型，并添加两个LSTM层（分别有128和64个神经元）和一个用于训练的损失函数（均方误差）。使用compile函数对模型进行编译，指定优化器为Adam，损失函数为均方误差。使用fit函数训练模型，传递输入数据（x_train）和目标数据（y_train），指定批次大小为1和迭代次数为1（即只训练一次）。代码如下：
# Build the LSTM model
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape= (x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, batch_size=1, epochs=1)
这是最初的代码，我们用他预测了我们A股科大讯飞（002230.XSHE）的股票价格，得到的loss是0.0013，均方根误差（RMSE）为4.982936594544208，得到的结果大概如下图：（黄色的是预测值，橙色的是真实值）
下面我让大模型帮我优化了这个模型，首先是文心一言指出我们应该指定学习率和权重衰退，还有梯度截断，使用适当的批次大小，增加迭代次数，所以下面是他给出的优化后的模型
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape= (x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001,rho=0.9,epsilon=1e-08),loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=10, epochs=10)
我们用他优化后的模型再次预测了我们A股科大讯飞（002230.XSHE）的股票价格，得到的loss是3.6882e-04，均方根误差（RMSE）为2.429336893675433，得到的结果确实好了很多，loss也变小了，RMSE降低了一半左右，得到的图形我们可以明显看出更加贴近真实值，如下图：（黄色的是预测值，橙色的是真实值）：
接着我们用ChatGPT帮我们优化，ChatGPT给出的优化方向是将批处理大小（batch_size）设置为一个较大的值，而不是1。使用较大的批次可以提高训练速度并利用硬件资源，同时减少训练过程中的权重更新频率。设置随机种子（Random Seed）：在开始训练之前，设置一个随机种子，以确保每次运行时产生相同的随机结果。这样可以使实验具有可重复性，方便调试和比较不同的模型配置。添加早停（Early Stopping）：通过监控验证集上的损失，当模型停止改善时自动停止训练，避免过拟合。可以使用Keras的EarlyStopping回调函数来实现。调整网络结构和参数：根据具体问题和数据集的特点，可以尝试调整LSTM层的数量、神经元数量和激活函数，以获得更好的性能。可以尝试不同的优化器、学习率和损失函数，以找到最佳的组合。下面是他给出的优化后的模型
# Set random seed for reproducibility
random.seed(42)
np.random.seed(42)
# Build the LSTM model
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# Define early stopping criteria
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1)
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, callbacks=[early_stopping])
我们用GPT优化后的模型再次预测了我们A股科大讯飞（002230.XSHE）的股票价格，得到的loss是2.6396e-04，均方根误差（RMSE）为2.224307939360072，得到的结果比上面两个都好，loss也更小了，RMSE也降低了一点，得到的图形我们可以明显看出几乎完全覆盖真实值，如下图：（黄色的是预测值，橙色的是真实值）：
总的来看，大语言模型对我们的股票价格模型的效果都有提升，而且ChatGPT比文心一言更加大胆提出的优化方面更多更全面，也实现了更好的预测效果。
- 2.利用LLM进行股票交易策略优化
我选择的是基础的海龟交易策略进行优化，我在聚宽量化交易平台上克隆了一个海龟交易策略，并让他回测科大讯飞的股票在2015到现在的表现，表现得一般只有13.66%的年化收益，具体见下图
当然这不是重点，我们具体还是要看LLM能不能够帮助我们实现策略的优化，我们先从文心一言开始，文心一言说海龟交易策略可以基于以下几个方面进行改变：
- 头寸调整：海龟交易策略可以根据市场波动率和趋势的变化，通过ATR自适应头寸，以换取更高的收益风险比，而不是全程追逐高利润。这种头寸调整方式可以在波动率高的时候开大仓位，在波动率低的时候开小仓位。
- 入场策略：海龟交易策略采用明确的双重入场条件，即在高点和低点突破通道时买入和卖出。可以考虑增加过滤模块，以过滤掉不必要的交易信号，提高策略的稳定性。
- 出场策略：原版海龟交易策略出场逻辑相对简单，可以考虑使用动态出场策略，如利用移动止损和10日高低点极不适应市场，过于死板且并不理想的特点，采用更加灵活的出场策略来提高策略的盈利能力。
- 加仓策略：海龟交易策略在震荡市中表现不佳，可以采用更加稳健的加仓策略，如采用金字塔式加仓方法，以增加累计利润并提高抗波动能力。
- 参数优化：海龟交易策略本身的参数较多，影响了普适性。可以采用SF23的趋势模块过滤来改进参数优化问题，以减少优化参数的数量，提高策略的可靠性。
根据他提供的信息我选择了在入场策略增加过滤模块，使用动态出场策略，采用金字塔式加仓方法这三个方面优化我的策略，并让他按照优化我的选择优化我的代码模块，最终我进行了再次回测。结果发现并没有提升反而下降了，从原来的13.66%下降到10.72%，具体细节可见下图
最后我用ChatGPT来帮助我优化，他给出的建议是
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使用价格突破进场：通过观察过去一段时间内的最高价，当当前价格突破最高价时，作为买入信号。
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考虑引入过滤器：结合波动率指标（如ATR）或其他技术指标，过滤掉非趋势性的价格波动，以提高进场信号的可靠性。
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确定头寸大小：根据风险承受能力和账户资金，确定头寸大小，通常建议以固定比例（如1%或2%）的资金进行买入。
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使用价格突破加仓：在已有头寸的情况下，当价格再次突破进场点位时，作为加仓信号。
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控制加仓规模：为了控制风险，建议在每次加仓时，限制加仓的规模，例如每次加仓固定比例的头寸大小。
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使用价格反转离场：通过观察过去一段时间内的最低价，当当前价格低于最低价时，作为离场信号。
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考虑引入过滤器：结合其他技术指标，如移动平均线交叉等，辅助判断离场点位，并避免过早离场或过度持有。
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设置固定百分比止损：根据个人风险承受能力，设置一个固定的百分比止损水平。当价格下跌达到止损水平时，立即离场。
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使用移动止损：根据价格的波动和趋势，动态调整止损水平。例如，根据移动平均线或波动率指标等，随着价格的上涨，逐步提高止损水平，以保护利润。
根据他给出的结果我选择了加入基于盈利加仓策略，使用价格反转离场策略，使用固定百分比止损策略这三个方面优化海龟交易策略，并让他按照我的选择优化我的代码模块，最终我进行了再次回测。结果发现确实有提升不过提升的幅度不大，从原来的13.66%到13.94%，具体细节见下图
四、LLM在股票量化投资中的问题与挑战
A. LLM在实际应用中存在的问题
第一点数据质量：大语言模型需要对大量数据进行训练，然而，数据的质量可能存在一定问题，例如数据不完整、数据不一致等问题。语言模型中的先验知识都来自于训练语料，用于训练语言模型的大数据语料库在收集时难免会包含一些错误的信息，这些错误知识都会被学习，存储在模型参数中，相关研究表明模型生成文本时会优先考虑自身参数化的知识，所以更倾向生成错误内容，而具体的生成过程仍是一个黑盒模型，很难逐个分析错误来源，也就造成生成任务中大量事实错误。
第二点数据隐私：大语言模型在处理数据时需要保护用户的隐私和机密信息，例如个人身份信息、地址、电话号码等。因此，如何遵守数据隐私法规，保证数据的安全性是一个重要的问题。前段时间某些国家就因为ChatGPT的信息隐私泄露把GPT封了。
第三点硬件限制：大语言模型需要在特定的环境中进行部署和测试，这可能需要一定的技术水平和资源。此外，大语言模型的计算和存储需求可能会非常大，需要强大的硬件和网络支持。特别是高性能的芯片比如说A100等等。
第四点偏见合规：大语言模型在应用时需要遵守相关法律法规和伦理标准。大语言模型可能会在学习过程中吸收并反映数据中的偏见，例如性别、种族、宗教信仰等。这些偏见可能会导致模型的预测结果存在不公平性，从而影响用户体验和品牌形象。
B. LLM在股票量化投资中的挑战
首先就是LLM的幻觉问题，我们要实践去实现他给出的结果不然可能那只是一个完美的错误答案，而且大部分情况他给出的结果大约90%是正确的，还有10%是需要我们去修改或者变化了才能用的。其次我们不得不承认大语言模型真的比我们任何一个人都懂任何一个领域，在量化投资领域我们应该充分尝试去融合LLM帮助我们实现更大的收益，而且更详细来说上面所说的10%的错误大部分是因为他所提供的版本问题，你只要知道对应的问题修改对应的比如说库的名字，版本等等就可以实现正确的答案。
