金融工程行業深度研究：GPT_Kline，MCoT與技術分析.pdf

金融工程行業深度研究：GPT_Kline，MCoT與技術分析。多模態推理：從LLMs到MLLMs，從CoT到MCoT。多模態協同是大模型通往通用人工智能的必經之路，這就要求大模型不能僅 僅是大語言模型，而需成為多模態全能的通才。早期計算機視覺領域的蓬勃 發展為大模型帶來了感知圖片的能力，而近期思維鏈技巧的迅速崛起則為大 模型提供了縝密的邏輯推理思維。MCoT將兩者相結合，使大模型從簡單的 “感知理解圖片”轉為“基于圖片思考”，進一步拓展了多模態大模型處理 復雜任務的能力邊界。OpenAI于2025年4月上線“滿血版”O3模型，展 示了驚艷的圖片推理能力，或是通用人工智能的縮影。

MCoT在投研中的應用初探：O3模型用于自動化技術分析

K 線圖和技術分析符合多模態、邏輯推理的特征，是完美匹配 MCoT 能力 圈的應用場景之一。本研究對MCoT在基于K線圖進行技術分析中的應用 進行初步探索，首先嘗試將O3模型應用于技術分析。結果表明，O3模型 能夠完成完整的技術分析流程，包括對原始 K 線圖像進行裁剪、縮放等靈 活的預處理，并在圖像上進行簡單標注，最終輸出技術分析觀點。O3模型 展現出強大的思考規劃、工具使用能力，可以與圖片多步交互進行多模態推 理，不過依然存在輸出穩定性弱、內容有限以及使用門檻較高的潛在問題。

GPT-Kline：智能化、自動化的技術分析平臺構建

本研究將MCoT與大模型的工具調用能力相結合，進一步構建專用于K線 技術分析的專業版O3模型，稱作GPT-Kline。研究為其設計了畫圖分析、 指標標注、報告撰寫的自動化技術分析全流程，并基于Gradio構建了網頁 端界面，實現了方便直觀的用戶交互。測試表明，GPT-Kline能實現可靠的 形態走勢分析，基于多模態推理在 K 線圖上進行技術指標或形態的精準標 注，并輸出和思考過程、標注結果一致的技術分析報告。同時用戶界面可實 時顯示標注圖像和思考內容，操作邏輯簡單，結果展示較為直觀。