基于Unsloth的AI量化交易股票预测模型训练指南

项目概述

本项目构建了一个基于金融新闻分析的股票价格预测系统，采用Unsloth框架对Qwen3-0.6B模型进行4-bit LoRA微调，实现了高效的金融文本推理能力。系统能够分析上市公司相关新闻，预测下一个交易日的股价涨跌趋势。

技术架构

核心组件

1. 模型架构：基于Qwen3-0.6B模型，采用4-bit量化技术
2. 微调方法：使用Unsloth框架进行LoRA微调
3. 推理引擎：支持Ollama本地部署

性能表现

在500个测试样本上的准确率对比：

• LoRA微调模型：49%
• 原始Qwen3-0.6B模型：47.4%
• DeepSeek-R1基准模型：45.6%

数据准备

数据来源

使用IDEA-FinAI/Finance-R1-Reasoning数据集，包含：

• 1000条训练样本
• 1000条测试样本

数据格式

每条数据包含以下字段：

• instruction：任务指令
• input：输入新闻内容
• thinks：模型推理过程
• output：预测结果（上涨/下跌）

数据处理脚本

def convert_format(in_file_path, out_file_path):
    data_lst = []
    df = pd.read_csv(in_file_path)
    for idx, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)):
        instruction = row['instruction']
        inputs = row['input']
        thinks = row['thinks']
        output = row['output']
        dialog = [
                {"role": "user", "content": '###新闻###\n' + inputs +
                                            '\n\n###任务###\n' + instruction},
                {"role": "assistant", "content": '<think>\n' + thinks + '\n</think>\n\n' + output},
        ]
        data_lst.append(dialog)
    logger.info(f"Total {len(data_lst)} records converted.")

    conv = {"conversations": data_lst}
    with open(out_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(conv, f, ensure_ascii=False, indent=4)
    logger.info(f"Converted data saved to {out_file_path}")

环境配置

硬件要求

• GPU：支持CUDA 12.1及以上
• 显存：至少8GB（推荐16GB以上）

软件依赖

# 基础依赖
pip install -r requirements.txt

# 更新Unsloth
pip install --upgrade --force-reinstall --no-cache-dir unsloth unsloth_zoo

# Flash Attention 2
pip3 install flash-attn --no-build-isolation

环境验证

# 检查xformers安装
python -m xformers.info

# 检查bitsandbytes安装
python -m bitsandbytes

模型训练

训练配置

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = mdl_path,
    max_seq_length = 32768,
    load_in_4bit = True,
    load_in_8bit = False,
    full_finetuning = False,
)

model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r = 32,
    target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
                    "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    lora_alpha = 32,
    lora_dropout = 0,
    bias = "none",
    use_gradient_checkpointing = "unsloth",
    random_state = 3407,
    use_rslora = True,
    loftq_config = None,
)

训练参数

参数	值	说明
batch_size	2	单设备批次大小
gradient_accumulation	4	梯度累积步数
learning_rate	2e-5	学习率
epochs	1	训练轮数
warmup_steps	5	预热步数

显存占用参考

模型参数	4-bit QLoRA	16-bit LoRA
3B	3.5 GB	8 GB
7B	5 GB	19 GB
8B	6 GB	22 GB

模型部署

Ollama安装

apt-get update
apt-get install pciutils -y
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

模型运行

ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_XL

优化方向

数据优化

1. 清理无效样本（新闻为空的数据）
2. 补充股价数据作为辅助特征
3. 扩展时间窗口（周/月级别新闻分析）

模型优化

1. 引入强化学习机制
2. 尝试更大规模的模型
3. 优化推理过程提示词

测试框架

1. 构建回测系统验证预测效果
2. 增加多维度评估指标
3. 优化结果提取逻辑

注意事项

1. 本模型预测结果仅供参考，不构成投资建议
2. 金融市场存在风险，投资需谨慎
3. 建议在实际应用前进行充分的回测验证

通过本指南，开发者可以快速搭建一个基于金融新闻分析的股票预测系统，并可根据实际需求进行定制化调整。