事项

自AI大模型广泛进入社会各领域生产生活中后，其便捷使用和性能优越的特点受各行各业所青睐，尤其是其所展现的强大信息收集和分析能力有目共睹。价格预测一直以来都是众多投资者最为关注的话题，但由于缺乏关键的非结构化信息而经常导致传统机器学习模型表现波动较大，AI大模型的出现一定程度上弥补了这一漏洞，除了ChatGPT、Gemini、Deepseek等主流人工智能应用外，还有大量的工程师在开源平台上搭建了大量专业分析平台，以提供易用的分析环境和具备参考效力的分析结果。本报告以致力于以Trend IQ开源版和线上客户端为例，通过股价预测案例，为投资者清晰呈现人工智能技术在股价预测上的能力圈。

解读

全球金融市场的核心特征在于其高度的复杂性、非线性和动态演变性。长期以来，市场参与者致力于寻找能够有效预测资产价格变动的“圣杯”。从目前存量的AI对股价、商品期货价格的预测框架看，过去基于RNN(循环神经网络)和LSTM（长短期记忆网络）的金融资产价格预测方法趋于成熟，在处理结构化数据(如量、价、技术指标)上优势明显，目前海内外已有开源版本能够接入金融数据终端，实现低延时数据响应与预测模型底层数据的更新。与此同时，这样的开源平台通过本地部署可以实现对轻量数据的本地化存储，预测活动亦可在本地进行，对于学界研究和部分存在商业机密需求的机构，具备一定的优势。TrendIQ就是这样一个相对成熟的金融资产价格预测平台，提供了本地化与网页版的选择，前者具备安全性和速度优势，后者则在易用性上更占上风。

“门面担当”与“新出路”：深度学习与LLM在股价预测中的迭代演绎

过往学界与工业界倾向于使用LSTM作为价格预测的基础模型。这一模型选择背后主要有2个核心原因：一是于股价预测是高度非线性的，这就要求模型能够处理非线性问题；二是股价本身具有时间序列的特性，适合使用循环神经网络。因此相比于众多ML和DL模型，LSTM在这个问题上有着天然的优势。LSTM模型的1个神经元包含了1个细胞状态（cell）和3个门（gate）机制，三个门分别是输入门、遗忘门和输出门：1）输入门决定将哪些新信息添加到细胞状态；2）遗忘门负责单元状态的权重和激活函数；3）输出门决定输出什么，即隐藏状态的值。

机器学习与强化时代，LSTM基模型下的混合模型层出不穷。机器学习时代，LSTM与XGBoost等模型可以很好地结合，LSTM捕捉历史价格数据的时间依赖性，XGBoost通过建模非线性关系来增强预测，使用情感评分和宏观经济指标作为辅助特征。强化学习不断渗透期间，结合扩展长短期记忆网络（xLSTM）与深度强化学习（DRL）的方法应运而生，其中xLSTM被嵌在DRL的演员与评论家算法内，并利用PPO优化交易，这一方式能够优化传统LSTM网络在处理序列数据时存在的长依赖捕捉困难问题。

LSTM作为金融时间序列预测的“门面当担”，也存在自身局限性。在过往模型杂交结合的历程中不难看出存在下列局限性：

1）模态单一性： LSTM本质上是为处理数值向量设计的。虽然可以通过Word2Vec等早期的词嵌入技术将文本转化为数值输入，但这种转化往往丢失了文本中的句法结构、上下文语境和深层语义。这导致模型只能看到市场的“果”（价格变动），而无法理解市场的“因”（重磅新闻、政策转向） 。

2）解释性相对弱： LSTM通常被视为“黑盒”模型。它可能预测明日股价上涨，但无法告知交易员是基于什么逻辑。在机构投资中，无法解释的信号往往意味着不可控的风险，这在合规要求严格的金融监管环境下是难以接受的

3）泛化鲁棒性弱：往往需要在特定股票或特定市场的数据上进行从头训练，难以将在A股市场学到的规律直接迁移到美股，或者从科技股迁移到能源股。

Transformer架构彻底改变金融信息处理方式，机制自身优势赋予时序预测“新出路”。在金融领域，Transformer的理论优势有以下三点：1）全局上下文感知： Transformer能够同时关注输入序列中的所有元素，并计算它们之间的关联权重。这意味着在分析一条财经新闻时，模型不仅关注当前的句子，还能结合前文提到的宏观经济背景或公司历史事件。这种“全局视野”使得LLM能够捕捉到极其微小但关键的市场信号；2）零样本与少样本学习（Zero-Shot & Few-Shot Learning）： 得益于海量通用语料的预训练，LLM具备了强大的迁移学习能力。即使没有针对某种新兴加密货币或衍生品的专门训练数据，先进的模型也能凭借其通用的金融逻辑，通过少量示例（Prompting）快速适应新的预测任务；3）思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning）：这是LLM区别于所有深度学习技术的关键。通过CoT提示，LLM可以将预测过程分解为逻辑步骤。例如：“通胀数据高于预期 →央行加息概率增加→ 贴现率上升 →高估值科技股承压→预测纳斯达克指数下跌”。这种推理过程提供了宝贵的“可解释性”。目前，学界已有基于VAE、Transformer和LSTM的模型框架，用于股票价格预测，集成框架相比单一模型和传统方法显示出明显优势。

“AI股价预言家”如何炼成：本地化部署与代码解读

我们以TrendIQ项目的开源代码为例，分析这个“AI股价预言家”是如何练成的。

在TrendIQ的代码包中的四个Python程序文件，构成了一个完整的运行框架，从数据准备和模型训练，到状态检查，再到web应用的运行和用户交互。整个链条是离线训练 + 诊断 + 在线服务的闭环，确保模型可用后，用户可以通过浏览器进行股票价格预测。关键依赖于共享的data/目录，用于存储数据和模型文件。流程如下：

1.训练阶段（train_multiple.py 和 quick_train.py ）：首先收集历史股票数据（使用 yfinance），然后预处理（缩放数据），最后训练 LSTM 模型并保存文件。这里生成 app.py 所需的模型，是链条的起点。如果没有这个阶段，应用无法预测。

2.检查阶段（check_models.py ）：验证训练结果，检查文件是否存在和完整性。这是一个辅助环节，帮助开发者诊断问题，确保链条完整。如果检查失败，它会提示运行训练脚本。

3.运行阶段（app.py ）：启动 Flask web 服务器，提供用户界面。用户输入股票 ticker，应用加载预训练模型进行预测，显示结果（如预测价格、图表、置信度）。这是链条的终点，用户可见的部分。如果模型缺失，它会错误提示，链接回训练阶段。

1.train_multiple.py 和 quick_train.py

这是数据训练的起点，quicktrain和trainmultiple的主要区别在于前者已经预设好了五只热门股票的训练数据，而后者可以通过用户自定义股票来进行训练：

在先导入核心函数 train_multiple_stocks 后，我们拥有了直接依赖批量训练的逻辑。其在后面定义了一个 QUICK_STOCKS 列表，里面有五个热门股票：AAPL、GOOGL、MSFT、TSLA 和 AMZN，这些正好和 app.py 里的实时 ticker 小部件以及 check_models.py 里的热门股票检查对得上。主程序块先打印启动信息，阐明训练重点和大概要10-15分钟，然后调用 input 询问是否应当继续。如果输入 'y'，其就调用 train_multiple_stocks(QUICK_STOCKS)函数完整训练这些股票。训练完后，输出成功消息，证明web app 可以投入使用。倘若不继续，就简单取消并报错。这个脚本适合第一次使用该程序的用户进行设置，确保关键模型快速生成，不用纠结自定义选项。它把 CSV 历史数据、缩放后的 numpy 数组、joblib 缩放器和 HDF5 LSTM 模型作为 app.py 预测的基础，通过模块导入和用户进行友好交互。

扩展到训练的核心部分我们可以看到，train_multiple.py 作为整个模型创建流程的强大批量处理引擎，首先导入 os 和 sys 等系统模块，还有后端函数如 collect_data、preprocess_data 和 train_model，这些假设放在 'backend/' 子目录里，便于模块化管理。它定义了 POPULAR_STOCKS 作为一个扩展列表，包括 quick_train.py 里的五个热门股票外加 META、NVDA、NFLX、AMD 和 INTC，提供更大的灵活性。train_stock 函数封装了每个股票的处理过程：先打印进度标题，然后依次调用 collect_data 用 yfinance（雅虎数据库） 从默认或自定义日期范围拉取历史数据，preprocess_data 来缩放并保存成 numpy 数组和 joblib 文件，train_model 来构建和训练 LSTM 神经网络，最终保存为 .h5 模型文件。整个步骤用 try-except 包裹，成功返回 True，失败时打印错误并返回 False。train_multiple_stocks 函数负责协调批量操作，打印训练总结，追踪成功和失败的股票列表，最后输出详细报告。main 函数提供交互菜单：选项1直接训练所有 POPULAR_STOCKS，选项2允许用户输入自定义股票列表并可选自定义日期范围，选项3处理单个股票，还捕捉 KeyboardInterrupt 来优雅退出。这个脚本结构设计得很灵活，日期参数能确保拉取最新数据，后端调用与 yfinance 无缝结合。它生成 app.py 预测路由需要的各种文件，是 AI 框架的骨干，支持 LSTM 预测的同时，给用户更多控制训练范围的自由。

2.check_models.py为了检查训练的结果，check_models.py 像一个诊断仪表板，确保框架在运行前一切就绪。它首先导入 os 来处理文件操作，datetime 虽然没直接用但可能为未来时间戳留着。check_model_status 函数为每个股票构建路径，包括 CSV、缩放 .npy、缩放器 .joblib 和模型 .h5，然后用 os.path.exists 检查它们是否存在，汇总成一个状态字典。如果模型文件存在，计算其大小（以 KB 为单位）。get_all_trained_models 函数扫描 'data/' 目录，找出所有 .h5 文件，提取股票符号并排序。display_status 函数打印出格式化的仪表板：先针对热门股票（和 QUICK_STOCKS 一致），用 ✅ 或 ❌ 表情符号表示状态，列出对齐的表格。然后列出其他已训练模型的部分。总结区域统计总模型数量和热门股票的就绪情况，后面跟着推荐——如果热门股票有缺失，则建议运行 quick_train.py 来训练。脚本的主块直接调用 display_status，在控制台即时输出结果。通过与 app.py 和 train_multiple.py 相同的文件路径进行交叉验证，它充当质量把关者，防止 web 应用预测时因文件缺失而出错。重点放在热门股票上，正好对接 app.py 的 UI 元素，同时全面扫描支持框架的扩展，是链条中维护的关键环节，确保训练的完整性直接影响整体运行的可靠性。3.app.pyapp.py 把所有部分整合成一个实用的 web 应用，用 Flask 框架实现，靠已训练模型来支持实时预测。它首先导入 Flask 组件来处理路由和响应，其中的代码用途如下：tensorflow.keras 来加载模型，joblib 处理缩放器，numpy 和 pandas 管理数据，yfinance 获取股票信息，os 检查路径，datetime 用于日期计算。app 实例设置 frontend 文件夹存放模板和静态文件。路由包括 '/' 渲染 home.html主页，'/predict-page' 渲染 predict.html 预测页，'/about' 渲染 和about.html 关于页。/live-ticker GET 路由用 yfinance.Ticker 拉取五个热门股票的当前数据，计算价格变化和百分比，返回 JSON 给前端小部件显示，出错时处理成 None 值。/predict POST 路由处理用户表单提交的 ticker，检查 'data/' 里的模型、缩放器和数据文件；如果缺失，返回错误消息提示用后端脚本训练（间接指向 train_multiple.py）；如果文件齐全，则加载模型和缩放器，用最后60天缩放数据进行 LSTM 预测，反缩放得到价格，从最近30天数据算出波动率并基于此给出置信度。后端基于 yfinance 拉取当前和历史数据，进行趋势比较、变化百分比计算，并生成图表 JSON，所有错误都用 jsonify 返回给前端。脚本在调试模式下运行，这个文件让整个链条落地：quick_train.py 和 train_multiple.py 的训练提供模型，check_models.py 验证完整性，app.py 则服务于用户预测，构建起一个用户友好的股票预测 AI 框架，错误反馈还能循环引导回准备步骤。

轻量化VS易用性：本地部署与线上平台如何选择

对于轻量化，如只跟踪特定个股情况并经常预测的投资者，可以尝试本地部署该平台，具体过程分为三步：

1. 软件包下载

在获得来自于 GitHub 的开源数据包后，我们首先打开 PowerShell，作为安装所需的软件包的起点，在这个过程中会在本地部署大量的需要使用的 Python 数据包。其在后面会确保环境准备就绪，比如检查 Python 3.8 或更高版本的存在，以及 pip 包管理器的可用性。如果数据包是通过git bash克隆得到的，其文件目录便是一个完整的项目结构，包括 app.py、quick_train.py 等核心文件。这个步骤适合初次接触的用户，确保从源头获取无需修改可直接执行的代码，不用担心版本冲突。它把后续安装的基础打好，通过 PowerShell 的命令行交互，让用户能轻松导航到项目目录，为整个框架的运行铺平道路。

2. 安装

扩展到安装的部分这个步骤直接在 PowerShell 中执行 pip install flask tensorflow numpy pandas scikit-learn yfinance joblib 命令，作为一次性拉取所有依赖的逻辑。它定义了项目所需的库列表，包括 Flask 用于 web 服务器、TensorFlow 用于 LSTM 模型、NumPy 和 Pandas 处理数据、Scikit-learn 辅助预处理、YFinance 获取股票信息、Joblib 保存缩放器，提供全面的运行支持。整个过程用自动化安装包，成功后返回确认消息，失败时打印错误提示。这个步骤设计得很简洁，日期参数能确保库兼容当前环境后端库与 yfinance 无缝结合。它生成本地环境需要的各种组件，是框架启动的骨干，支持模型训练的同时，给用户快速搭建的自由。

3. 股票数据训练

为了进行股票数据的训练，该步骤像一个快速启动器，确保模型在运行前一切就绪。它首先通过 python quick_train.py 命令来处理，包括确认用户输入 'y' 来继续。大约需要10-15分钟，其就为 AAPL、GOOGL、MSFT、TSLA 和 AMZN五只热门股票拉取历史数据、预处理并训练 LSTM 模型，保存到 'data/' 目录。如果用户取消，就简单报错并退出。脚本的主块直接调用 train_multiple_stocks 函数，在控制台即时输出进度。通过与 app.py 和 check_models.py 相同的股票列表进行交叉操作，它充当训练关卡，防止应用运行时因模型缺失而出错。重点放在热门股票上，正好对接 web 应用的 UI 元素，同时支持框架的扩展，是链条中准备的关键环节，确保数据的完整性直接影响预测的可靠性。

4. 本地运行

最后，这个步骤把所有部分整合成一个实用的本地应用，用 python app.py 命令实现，靠已训练模型来支持服务器启动。它首先在调试模式下运行 Flask app，设置路由如首页、预测页和关于页。/live-ticker 路由拉取热门股票实时数据，返回 JSON 给前端显示，出错时优雅处理。/predict 路由处理用户输入的 ticker，检查 'data/' 文件；如果齐全，就加载模型进行预测，给出价格、趋势和图表。如果缺失，返回错误提示训练步骤（间接指向 quick_train.py）。所有输出都用 jsonify 返回。脚本让整个链条落地：前面的下载、安装和训练提供基础，本地运行则服务于用户，访问 http://127.0.0.1:5000 就能看到界面，构建起一个用户友好的股票预测框架，错误反馈还能循环引导回前面的步骤。

对于追求易用性，对特定个股预测精度要求较低的投资者，可以尝试核心算法一致的线上平台，具体过程如下：

1.登录Trend IQ网页版

使用Google账号或常用邮箱在TrendIQ网站上登录，在登录Google账号的情况下用chrome打开网站，可以直接跳转一键登录。

在Swing Trading或Scalp Trading分析预测界面直接上传K线截图，注意需要上传图片中除了蜡烛图以外，无需包含底下的MACD、KDJ等指标情况，Swing Trading 功能更多针对60分钟线及以上的趋势预测，更服务于趋势交易；而Scalp Trading则是针对五分钟及以内的趋势进行预测，更服务于套利交易。

3.预测结果

预测结果分为三个部分：1）可能的趋势研判：给出多空判断；2）止盈止损位置：在多空判断的基础上，进一步给出止盈和止损的区间，以下图为例，下图中TrendIQ预测仍是做多环境后，结合当前6410的价格，给出了6685的止盈线和6280的止损线；3）具体理由：以图中的案例为例，AI预测指数继续向上的4个理由包括①上涨趋势建立，支撑位抬升；②均线多头排列；③目前在近期高点附近的小幅回调或盘整发生在短期均线上方，表明这可能是进一步上涨前的一次健康回调；

总结展望：“AI预言家”成色几何？未来如何再进化？

模型结构重组迭代，“AI预言家”鲁棒性提升。学术界在股价预测领域的探索，体现为对模型架构的不断解构与重组。传统的循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），曾是处理时间序列数据的标杆。然而，在面对长序列依赖（Long-term Dependencies）和高维数据时，LSTM显露出并行计算能力差、记忆瓶颈等局限性。2024年至2025年的学术文献表明，Transformer架构与图神经网络（GNN）正逐步取代LSTM，成为新的“SOTA”（State of the Art）基准。

展望未来，多模态融合与“阅读市场”的能力将是“AI预言家”的再进化方向。Time-VLM和TimeRAG等新框架正在尝试将K线图作为图像处理（利用视觉Transformer），同时结合LLM对财经新闻的文本理解，以及数值模型对价格序列的分析。例如，当股价出现暴跌时，视觉模块识别出“破位”形态，文本模块读取到“公司工厂火灾”的新闻，时序模块计算出历史波动率，三者结合得出的结论将远比单一模态准确。此外，实时RAG也将赋能“AI预言家”再进化。未来的预测模型将实时连接外部知识库，当模型预测某只股票时，它不仅基于记忆，还会主动“上网搜索”最新的供应链动态、政策法规变化，将实时上下文注入推理过程，从而极大缓解非平稳性带来的模型过时问题。

风险提示：需警惕AI模型“幻觉”、数据安全及合规适配等潜在风险，文中涉及股票、指数等仅作为梳理列举而非投资推荐依据分析师：王   开   SAC执业资格证书  编码：S0980521030001分析师：陈凯畅   SAC执业资格证书  编码：S0980523090002