FinGPT-V1.0：金融情感分析模型构建全流程解析

项目概述

FinGPT-V1.0是一个专注于金融领域情感分析的开源项目，它通过收集金融新闻数据并关联股票价格变动，构建了一个能够预测市场情绪的语言模型。该项目完整展示了从数据准备到模型训练、推理的全流程，为金融文本分析提供了实用工具。

一、数据准备阶段

1. 金融新闻标题采集

项目首先从东方财富网抓取金融新闻标题和URL。这一步骤使用Python脚本实现，主要涉及：

• 网页请求与解析
• 数据去重处理
• 元信息存储（如发布时间、来源等）

2. 新闻正文内容获取

基于已收集的URL，项目进一步爬取完整的新闻正文内容。这一阶段需要处理：

• 不同页面的HTML结构差异
• 内容清洗（去除无关元素等）
• 文本编码统一化

3. 情感标签标注

项目创新性地采用股票价格变动作为情感标签的依据，具体规则如下：

价格变动百分比	情感标签
≥6%	非常正面
2%-6%	正面
-2%-2%	中性
-6%--2%	负面
≤-6%	非常负面

这种基于实际市场反应的标注方法，相比人工标注更具客观性和可量化性。

二、数据集构建

1. 按日期组织数据集

项目提供了将原始数据转换为Alpaca格式的脚本，这种格式包含：

• 指令(instruction)
• 输入(input)
• 输出(output)

这种结构化数据更适合大语言模型的微调。

2. 生成Hugging Face数据集

通过运行提供的Shell脚本，可以将数据转换为Hugging Face标准格式，便于直接用于模型训练。这一过程包括：

• 训练集/验证集划分
• 数据序列化
• 元数据添加

三、模型微调训练

项目采用ChatGLM作为基础模型进行微调，主要特点包括：

• 使用LoRA等高效微调技术
• 支持单卡训练
• 可配置的超参数

通过运行提供的finetune.sh脚本，用户可以快速启动训练过程。训练过程中会监控损失函数和评估指标，确保模型性能。

四、模型推理应用

项目提供了推理示例代码，展示如何使用训练好的模型进行：

• 单条文本情感预测
• 批量处理
• 结果可视化

用户可以通过修改输入文本，测试模型对不同金融新闻的情感分析效果。

技术亮点

1. 数据标注创新：将股票价格变动与新闻情感直接关联，避免了主观标注偏差。

2. 端到端流程：从数据采集到模型应用的全流程覆盖，降低了使用门槛。

3. 高效微调：采用参数高效微调技术，使模型在有限资源下也能取得良好效果。

4. 金融领域适配：专门针对金融文本特点优化，比通用模型更具专业性。

应用场景建议

1. 量化交易策略中的情绪因子构建
2. 金融风险预警系统
3. 金融分析报告自动处理
4. 市场情绪实时监控

该项目为金融科技领域的研究者和开发者提供了一个可扩展的基础框架，用户可以根据需要调整数据来源、标注规则或模型架构，构建更适合特定场景的金融情感分析系统。