在线运行金融大模型：Deepmoney-34b-full

教程简介

该教程为 Deepmoney 项目主理人星野源于 2024 年制作发布的，旨在提供深入的市场解释和金融分析，弥补公共知识在实际金融领域中的不足。 Deepmoney 系列教程包含三个模型：Deepmoney-yi-34b、 Deepmoney-miqu-70b 和 Deepmoney-67b-full，该教程使用的是 Deepmoney-34b-full。

Deepmoney-34b-full 是基于 Yi-34b-200k 训练的，分为 pt（全参数训练）和 sft（lora 微调）两个阶段。训练数据包括高质量的研究报告，覆盖 2019 年至 2023 年 12 月的数据，主要来自传统券商和专业研究机构。

该系列教程中的另 2 个模型可在此处跳转：

在线运行金融大模型 deepmoney-67b-full

本模型是基于 Deepseek-llm-67b-base 训练的，分为 pt（lora 训练）和 sft (lora 训练) 两个阶段。与 Deepmoney-yi-34b 类似，这个模型也采用了全参数训练，以确保模型在金融领域的专业性和准确性。

在线运行金融大模型 deepmoney-miqu-70b

本模型是基于 miqu-1-70b-sf 训练的，仅进行 sft (lora 微调)。这个模型版本主要侧重于微调阶段，以优化模型在金融领域的性能和准确性。

1. 我想干什么？

当下大多数所谓的金融模型大多在公开知识上进行训练，但在实际的金融领域，这些公开知识对当前的市场可解释性往往严重不足。如果您感兴趣，可以了解一下凯恩斯、弗里德曼乃至当下行为金融学的各类主张。而且每时每刻，市场都在变化，大量的新闻，海量的数据都是实时的，为什么不用大模型制作一套 pipeline 呢？在我的计划中，该模型是这套流程的基座模型，在我的计划中，信息搜集者、标的判断者、定性分析者定性分析者、定量分析者、数据提取者等模型都是该流程的一部分。但模型本身掌握大量的定性和定量方法毫无疑问是重要的。这就是这个模型诞生的理由。

2. 关于数据：

pt: 很多公开知识的有效性都有些问题——但这并不意味着它们是错误的。在研报中很多研究方法背后的理论支撑也依赖这些知识。所以在我的训练中，我挑选了一些大学教材和一些专业书籍。数量不是很多但质量还不错。另外，我挑选了在 2019-2023 年 12 月的大量研究报告数据——这些报告的发布者多种多样，有传统的broker，也有研究机构。他们中的大多数是付费的，而且只对机构提供。

如果你看过研报，尤其是高质量的那些，你会发现研报都是主观判断+定量分析，而定量分析中的数据支撑对于整个逻辑链条至关重要。为了提取这些数据,我制作了一套从研报上下文总结作为 prompt 一部分的流程。

最后，我把这些数据做了一个混合。并没有放入通识数据, 因为它就是为了 greed 而生的。而且行业研报中的知识足够全。

sft: 首先，将一份研究报告按照章节分成几个部分，作为上下文，让 goliath-120b（这里可以继续多测评，实测 claude3 的效果更好一些）针对研究报告的内容提出问题。然后使用 Nous-Capybara-34B 回答问题和相应的研究报告片段。之所以将提问者和回答者分开，是为了防止模型“自问自答”，不按照研究报告回答而是夹带自己的输出。这样就可以提取出研究报告中的知识和方法。另外，我使用 gpt4 从研究报告中提取了标的资产（如果有的话）并将其放置在指令中。在我设想的使用中，我想给出指令中的目标以及爬虫实时爬取的新闻源，结合一个自动提问的代理，让模型能够对时事新闻进行推理。

3：关于训练：

本模型采用 llama-factory 训练框架进行训练。具体使用方法可以参考：hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-tuning of 100+ LLMs (github.com)

本模型经过 pt 和 sft 两个阶段。

4：模型评估：

让我们采样一些最近发生的事件，模拟真实世界中事件驱动的证券分析流程，针对 deepmoney 和 gpt4 进行对比测试。因为事件对市场产生的影响比较隐形，如果没有严谨的回测流程，很难评估效果。而且我们的产出需要使用很多定量方法进行分析。所以我把结果贴在这里，大家可以对生产的结果进行感性的评价。我有一套全球新闻爬取系统，每时每刻都有很多新闻，我的流程中针对这些新闻进行了去重和主客观判断，这些可以通过传统的 bert 来解决。然后对于 deepmoney，这里使用三个步骤来对传入的新闻进行处理： 1，以上新闻可能对哪些行业板块或者投资标的造成影响？ 2，请你设计一套定量方法研究以上新闻对____业产生的影响。并据此说明具体需要使用哪些数据。 3，请根据以下数据，_____设计一套具体的定量方法定量分析以上新闻对____业产生的影响。

其中，第一个问题是主观判断，提取新闻影响的标的。这更多的依赖模型的主观分析能力。然后从第一个回答中提取行业名称（这对于熟悉大模型的人来说，设计一套自动化流程易如反掌），填入第二个问题中，目的是获取定量分析的数据。之所以先问定量方法再数据，是 COT 的魔法。最后一个问题的回答才是我们真正需要的，这个问题上下文中给了足够多的信息，需要它回复一个确切且具体的定量方法。结合代码编写的模型和函数调用的模型，如果你有一个数据字典完善的宏微观数据库的话，这是完全可以实现的。以上是 deepmoney 和 gpt4 的这三步回答，该新闻是 20240115 北京时间早晨 9:35 刚刚发生的新闻。

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