【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融大模型，尤其涉及金融分析模型的训练方法、分析方法、装置、系统和介质。
技术介绍
1、金融分析作为一项重要任务，当前，机器学习和深度学习算法在股票走势预测方面取得了广泛应用，然而，现有的方法在进行金融分析时存在一些不足之处，首先，现有的金融分析模型无法提供得出预测结果的充分理由，导致预测结果缺乏可解释性和推理过程，其次，现有的金融分析模型对市趋势的预测不准确，存在幻觉和无法满足内容的实时性问题。前述两种弊端导致削弱现有模型在实战中的可用性，其预测结果缺乏投资决策的可信度。
技术实现思路
1、为了解决上述问题之一，本专利技术的目的是提供金融分析模型的训练方法、分析方法、装置、系统和介质，可以增加模型在实战中的可用性，增加投资决策的可信度。
2、第一方面，本专利技术提供一种金融分析模型的训练方法，包括以下步骤：
3、获取金融研报数据集、交互数据集、第一样本提示和第二样本提示；所述金融研报数据集包括金融研报样本数据和人工精写研报样本数据，所述交互数据集包括通用金融样本数据、金融新闻分析样本数据和金融问答样本数据；
4、将所述金融研报数据集和所述第一样本提示输入未训练的金融分析模型进行第一阶段训练，得到具有预测能力的金融分析模型；
5、将所述交互数据集和所述第二样本提示输入所述具有预测能力的金融分析模型进行第二阶段训练，得到具有分析能力的金融分析模型；
6、根据所述具有预测能力的金融分析模型和所述具有分析能力的金融
7、可选地，所述金融研报数据集通过以下方法获得：
8、获取财务报告样本数据、股价时序样本数据和金融样本研究报告；
9、根据所述金融样本研究报告和所述股价时序样本数据得到金融预测样本结论，将所述金融样本研究报告、所述股价时序样本数据和所述金融预测样本结论作为金融研报样本数据；
10、根据所述财务报告样本数据和所述股价时序样本数据得到金融样本分析结果，将所述财务报告样本数据、所述股价时序样本数据和所述金融样本分析结果作为人工精写研报样本数据。
11、可选地，所述交互数据集通过以下方法获得：
12、获取开源金融数据集、金融新闻样本数据、财务报告样本数据和股价时序样本数据；
13、对所述开源金融数据集进行清洗和拼接，得到所述通用金融样本数据；
14、提取所述金融新闻样本数据中每一条新闻的样本摘要，以金融新闻样本数据中的所有新闻和所有样本摘要作为所述金融新闻分析样本数据；
15、根据所述财务报告样本数据和所述股价时序样本数据生成金融样本问题和与所述金融样本问题对应的样本回答，以所述金融样本问题和所述样本回答作为所述金融问答样本数据。
16、另一方面，本专利技术提供一种金融分析方法，包括以下步骤：
17、获取用户输入的金融问题，根据所述金融问题形成分析提示和确定金融分析任务；所述金融分析任务包括金融预测任务和/或金融问答任务；
18、根据所述分析提示和所述金融问题进行检索，得到最相关的金融信息；
19、若所述金融分析任务为金融预测任务，将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息输入训练好的金融分析模型，得到金融预测结论和推荐投资组合；
20、若所述金融分析任务为金融问答任务，获取历史会话内容，将所述分析提示、所述金融问题、所述历史会话内容和所述最相关的金融信息输入所述训练好的金融分析模型得到金融分析结果；所述训练好的金融分析模型通过前面所述的训练方法训练得到。
21、可选地，所述根据所述分析提示和所述金融问题进行检索，得到最相关的金融信息，具体包括：
22、根据所述分析提示和所述金融问题得到嵌入向量；
23、根据所述嵌入向量进行检索，得到最相关的金融信息。
24、可选地，所述将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息输入训练好的金融分析模型，得到金融预测结论和推荐投资组合，具体包括：
25、将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息输入具有预测能力的金融分析模型；
26、通过具有预测能力的金融分析模型将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息进行第一拼接得到第一拼接后的信息；
27、根据所述第一拼接后的信息得到金融预测结论，并根据所述金融预测结论选择投资手段，得到推荐投资组合。
28、可选地，所述将所述分析提示、所述金融问题、所述历史会话内容和所述最相关的金融信息输入所述训练好的金融分析模型得到金融分析结果，具体包括：
29、将所述分析提示、所述金融问题、所述历史会话内容和所述最相关的金融信息输入具有分析能力的金融分析模型；
30、通过具有分析能力的金融分析模型将所述分析提示、所述金融问题、所述历史会话内容和所述最相关的金融信息进行第二拼接，根据第二拼接后的信息得到金融分析结果。
31、另一方面，本专利技术提供一种金融分析装置，包括：
32、至少一个处理器；
33、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
34、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如前面所述的方法。
35、另一方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如前面所述的方法。
36、另一方面，本专利技术提供一种金融分析系统，包括数据库以及与所述数据库连接的计算机设备；其中，
37、所述数据库，用于从公开平台获取金融数据或训练数据并存储所述金融数据和所述训练数据；所述金融数据包括研究报告数据、金融市场数据和金融新闻数据，所述训练数据包括金融研报数据集、交互数据集、第一样本提示和第二样本提示；
38、所述计算机设备包括：
39、至少一个处理器；
40、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
41、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如前面所述的方法。
42、实施本专利技术包括以下有益效果：本专利技术通过获取金融研报数据集、交互数据集、第一样本提示和第二样本提示，金融研报数据集包括金融研报样本数据和人工精写研报样本数据，交互数据集包括通用金融样本数据、金融新闻分析样本数据和金融问答样本数据，将金融研报数据集和第一样本提示输入未训练的金融分析模型进行第一阶段训练，得到具有预测能力的金融分析模型，为投资者提供详细的金融预测分析，提升投资者的投资帮助和决策信心，例如股票的涨或跌；再通过将交互数据集和第二样本提示输入具有预测能力的金融分析模型进行第二阶段训练，得到具有分析能力的金融分析模型，使得训练完成的金融分析模型可以提供趋势预判，提高投资预测的可解释性，并可以有效的集成金融数据相关的文本信息，增加本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种金融分析模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述金融研报数据集通过以下方法获得：
3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述交互数据集通过以下方法获得：
4.一种金融分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述根据所述分析提示和所述金融问题进行检索，得到最相关的金融信息，具体包括：
6.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息输入训练好的金融分析模型，得到金融预测结论和推荐投资组合，具体包括：
7.根据权利要求6所述的分析方法，其特征在于，所述将所述分析提示、所述金融问题、所述历史会话内容和所述最相关的金融信息输入所述训练好的金融分析模型得到金融分析结果，具体包括：
8.一种金融分析装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于
10.一种金融分析系统，其特征在于，包括数据库以及与所述数据库连接的计算机设备；其中，
...【技术特征摘要】
1.一种金融分析模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述金融研报数据集通过以下方法获得：
3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述交互数据集通过以下方法获得：
4.一种金融分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述根据所述分析提示和所述金融问题进行检索，得到最相关的金融信息，具体包括：
6.根据权利要求4所述的分析方法，其特征在于，所述将所述分析提示、所述金融问题和所述最相关的金融信息输入训练...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。