从新闻到预测：基于大语言模型时序预测中的迭代事件推理 - 实践
论文标题：From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series Forecasting
论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.17515
研究背景
这篇论文很有意思，在时间序列预测任务中引入了外部的知识，即文章中说的新闻数据。我们知道传统时间序列预测任务一直以来的思路都是改模型架构，然后卷指标。但这篇文章相当于另辟蹊径，利用爬取新闻数据，作为模型额外输入，以此来增强时间序列预测效果。
这种方案在业界，特定是金融量化领域已经很普遍，例如一套鲁棒性比较强的系统，至少要包含量价因子、基本面因子等。这里的基本面因子，我们可以认为是论文外部新闻数据。原因也容易理解，像政策转变、突发事件、情绪变化对股价的影响很难直接从量价上找到合理解释，但从新闻事件中却容易推断发掘出事件因果。这也是这篇文章首要的出发点。
研究思路
这篇文章利用大型语言模型（LLM）对文本和时间序列资料进行推理来增强时间序列预测，将社会事件整合到预测模型中，使新闻内容与时间序列波动相匹配。
LLM在文中充当了核心角色。一方面，作者利用LLM agent来迭代过滤不相关的新闻，并采用类似人类的推理来评估预测；另一方面，借助将选定的新闻事件与时间序列数据相结合，对预训练大模型进行了微调，来预测时序变化。
此外本文开源了代码，从结果来看，预测准确性是确实有显著的提高，这表明合理利用非结构化新闻数据确实是有助于提升预测效果的。
本文模型
时间序列预测中整合文本信息的流程：(A) 检索相关的原始新闻和补充信息。(B) 基于大语言模型（LLM）的代理对不同预测时间范围的相关新闻进行分析和筛选。(C&D) 将筛选出的新闻和上下文信息与时间序列内容结合，用于微调LLM预测模型。(E) 预测结果与真实值之间的差异会触发对历史新闻和数据的回顾，以重新处理遗漏信息并优化推理逻辑。
01 难题定义
如何把时间序列预测任务转换为LLM能处理的任务？
与大语言模型（LLMs）一致，时间序列预测也可被视为序列条件生成困难。以 LLaMa 语言模型为例，假设存在一个数字序列 {123,456}，LLaMa 的分词器会将该数字视为数字标记的序列。
在此基础上，我们把新闻事件E加入到条件概率，如下面红框所示，这样就整合了新闻数据和时序数据。
02 微调大语言模型进行时序预测
尽管大模型具备一定生成时间序列预测的能力，直接给出时序数据、新闻数据就进行少样本预测仍然很难。开始，时间序列的输出控制较为困难，由于输出数字token并不常见。其次，新闻与时间序列之间的联系通常需从历史数据中推导，这超出了应用大语言模型进行少样本时间序列预测的常规范围。
作者采用监督指令调优办法，将配对的时序数据、新闻数据训练大语言模型，格式化为文本输入 - 输出对，用低秩适应（LoRA）方法。
02 基于大语言模型进行新闻筛选、聚合和推理分析
首先基于预测任务的时间频率、地域范围等信息检索匹配新闻及补充信息，如针对 2019 - 2021 年澳大利亚州级电力需求收集相关新闻并初步筛选；然后利用 LLM 的类人推理能力设计新闻筛选推理代理，通过少样本提示和思维链方法生成初始筛选逻辑，按影响时长和相关性分类新闻并输出含摘要、地域等的 JSON 结果，再基于预测误差分析迭代优化筛选策略；最终通过对比预测结果与真实值识别因新闻遗漏导致的误差，经预测评估、遗漏识别和逻辑更新的三阶段提示设计及 “预测 - 评估 - 更新” 闭环流程，逐步完善新闻筛选逻辑，以提升模型对时间序列预测的准确性。
03 整体pipeline
上图是文章整体的pipeline，新闻推理agent和评估agent与LLM预测模型的微调相结合以提高训练资料质量，流程为：
首次迭代中，LLM依时间序列任务领域和时间建新闻筛选逻辑，推理agent据此过滤新闻并与时间序列数据对齐后输入模型初调；
每次迭代用从训练数据随机提取的验证集验证模型预测，评估agent检查影响预测的遗漏新闻，反馈给推理代理优化后续筛选逻辑；
循环至结果一次迭代，推理agent整合更新生成最终新闻过滤器。
实验与结论
从实验结果来看，本文提出的将外部新闻添加到时序预测任务的技巧是有效的。通过将基于大语言模型（LLM）把新闻整合到时间序列预测中，在电力需求、汇率、比特币市场等多个领域显著提升了预测准确性，且在处理突发和复杂事件时表现出色。
本文的局限性
适用领域有限：在气象等人类活动影响较小的领域适用性较差。
模型输入限制：受预训练 LLM 最大 token 长度约束，处理大量时间序列或多序列时可能出现资料截断，影响长期预测准确性。
未来的研究方向
新闻内容归因分析：确定影响预测准确性的关键因素，优化新闻整合流程。
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