高风险日识别-AI实现

目录

• 一、整体思路
• 二、步骤拆解
  • 1️⃣ 新闻爬取（信息采集）
  • 2️⃣ 信息提取（文本清洗 & 结构化）
  • 3️⃣ 高风险概率评估（大模型）
• 三、优化建议
• 四、落地效果

完全可以，这正是目前大模型在交易前风险识别的最佳落地方式。你理解的流程已经很接近工业级实现了，我帮你把整个流程拆解成可执行、量化的步骤，并加上一些细节优化。

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一、整体思路

你可以把整个“高风险日判断”系统拆成 3 层：

1️⃣ 信息采集层：爬取新闻 / 财经日历 / 公告
2️⃣ 信息处理层：文本清洗、提取关键事件
3️⃣ 高风险概率评估层：交给大模型做置信度判断

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二、步骤拆解

1️⃣ 新闻爬取（信息采集）

• 来源：

  • 财经网站：Bloomberg、Reuters、路透中文、华尔街见闻
  • 美股公告：EDGAR / Yahoo Finance
  • Twitter / 微博财经账号（可选）

• 关键词过滤：

  • 美联储、FED、主席换帅、CPI、利率、政策、限电、出口管制
  • 还可以加行业关键词：半导体、芯片、存储、NAND

• 时间限制：

  • 只抓取当日或盘前 24h 新闻

• 输出：

  • 新闻标题 + 摘要 + 发布时间
  • 存成 JSON 或数据库

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2️⃣ 信息提取（文本清洗 & 结构化）

• 去掉噪音（广告、论坛无关信息）

• 提取关键实体：

  • 事件类型：宏观/政策/行业/公司
  • 风险方向：利空/中性/利好（可先用关键词打标签）
  • 时间敏感度：今天/明天/短期影响

• 输出结构化 JSON，例如：

{
  "title": "美联储主席换帅，市场对利率路径不确定",
  "entity": ["美联储", "利率", "政策"],
  "event_type": "宏观",
  "impact": "高风险",
  "timestamp": "2026-01-31T08:00"
}

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3️⃣ 高风险概率评估（大模型）

• 输入：

  • 当日新闻结构化 JSON
  • 盘前市场数据：期货、VIX、板块涨跌
  • 核心票开盘涨跌

• 模型：

  • LLM（Qwen / ChatGPT / LLaMA）
  • Prompt 示例：

今天是2026-01-31。请判断半导体板块是否高风险交易日：
1. 新闻事件：
- 美联储主席换帅
- 半导体出口政策暂未公布
2. 期货 / 板块数据：
- 纳指期货盘前 -0.8%
- SOX 盘前 -0.7%
- VIX +6%
3. 板块核心票开盘表现：
- NVDA -0.5%, AMD -0.3%, MU -1.2%

请输出：
- 高风险概率（0~1）
- 简单说明原因

• 输出示例：

{
  "high_risk_prob": 0.82,
  "reason": [
    "宏观事件：美联储换帅 → 市场不确定性上升",
    "期货与VIX提前反映风险",
    "板块内部同步下跌，系统性风险显现"
  ]
}

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三、优化建议

1. 多来源交叉验证

   • 新闻、公告、社交媒体同时抓取，提高信号可靠性

2. 关键词动态更新

   • 根据历史高风险日表现更新关键词权重
   • 比如“CPI”权重高、“宏观会议”权重高

3. 结合量化指标

   • 不能只依赖文本，盘前板块 + 核心票数据必须参与
   • 例如：板块微跌 + 新闻高风险 → 置信度提高

4. 置信度阈值

   • high_risk_prob ≥ 0.7 → 高风险日
   • 0.5–0.7 → 中风险
   • <0.5 → 常态日

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四、落地效果

• 每天盘前自动判断是否高风险日
• 自动调整 板块阈值 + 个股止损层级
• 对高 β 股票（半导体、SANDISK、MU 等）提前防守
• 极大降低“板块只跌 1% 个股 -5%”的情况

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我可以帮你把这套流程画成一张可直接落地的“盘前高风险日识别流程图 + JSON 示例”，
把爬虫 → 信息提取 → 大模型预测 → 分层止损直接串起来。

你希望我帮你画吗？