主题是知识图谱结合大模型用于股票预测方案，类似于事件驱动的那套模式，《TRACE: Temporal Rule-Anchored Chain-of-Evidence on Knowledge Graphs for Interpretable Stock Movement Prediction》（https://arxiv.org/pdf/2603.12500），将符号规则先验、动态时序知识图谱多跳探索与大模型决策融合，用于可解释股票走势预测，通过规则引导图谱搜索、文本锚定证据链，最终在标普500数据集上实现55.1%准确率、60.8%F1值【其实并不高，准确率比投硬币高一点】，但是可以看看咋做的，重温下事件驱动或者叫事理图谱的模式。

看看趋势，也好的，这里做个记录。

一、金融时序知识图谱构建

整个的入口就是金融时序知识图谱，所以要看知识图谱构建的思路。

1、金融时序知识图谱构建

先看图谱的形式：

核心在于设计，其中：

实体类型：6类（TextSource/Event/Product/Financial/Company/Person），共42,188个节点；关系类型：包括投资、合作、因果、法律等12种关系，共174,415条时序三元组。所有事实带时间窗口，仅使用≤t的信息；

特别的，每个文本来源TextSource结点x都包含标题、出版商、URL和出版日期等元数据τ(x)。x中提到的实体通过EXTRACTED_FROM边连接，使得推理路径能够基于明确的文本证据。

二、基于图谱的规则挖掘

金融时序知识图谱中自动挖掘出有预测力、高置信度的关系模式，用来约束后续图搜索，让推理只走“金融上有意义”的路径，而不是随机游走。这个就很像抽象的推理模式【我们一直说的事理图谱】规则定义为：关系体（Body）→预测头（Head），其中：

Body表示一段关系序列（多跳路径），比如INVESTED_IN(X,Z)∧IN_SECTOR(Z,"AI")；Head表示预测方向，predict_direction(X,UP/DOWN)

两个整体意义就是如果X满足左边的关系链，那么X的股价倾向于UP或DOWN。

但是，额外的，还需要加点量化信息，每条规则还附带两个关键指标：一个是支持度Support：历史上满足Body的样本数量；一个是置信度Confidence：满足Body且预测正确的比例，Conf(ρ)=正确样本数/总满足样本数。【所以，这个还是靠曝光度来做的，黑天鹅事件做不了】

如PARTNERED(X,Z)∧CAUSED_INCREASE(Z,Y)⇒predict_direction(X,UP)，Conf=0.74，表示，X和Z合作，且Z引发市场正向影响→X涨，置信度74%；

定义好了，具体怎么挖的？分成几步：

step1.路径采样（PathSampling），从时序知识图谱的所有三元组中。

具体的，先枚举多跳路径，先枚举所有2跳路径，递归组合生成3跳、4跳路径（论文默认最多4跳），只保留以目标股票（Company节点）为起点、最终能关联到事件/新闻/产品的路径，形成“实体-关系-实体”链；

step2.规则实例化（RuleInstantiation），把具体路径泛化成变量规则。

具体的，把路径里的具体实体替换成变量X、Z、Y等例：Tesla→PARTNERED→Panasonic→泛化为PARTNERED(X,Z)，给每条泛化后的Body，同时生成UP和DOWN两个Head，即：同一条关系链，既测试它是否预示涨，也测试是否预示跌，最终形成完整候选规则：r₁(X,Z₁)∧r₂(Z₁,Z₂)∧…→predict_direction(X,UP/DOWN)；

step3.支持度与置信度过滤（Filtering）,只保留高置信、高覆盖的规则。

对每条候选规则ρ：x=历史中满足Body的（股票-日期）样本数,y=其中真实涨跌与Head一致的样本数，Conf(ρ)=y/x，剔除Conf(ρ)<0.6的规则；

step4.规则剪枝（Pruning），精简规则库，避免冗余与过拟合

具体实现上，两步，一步是冗余剪枝,如果一条长规则被更短的规则完全包含，且效果相近，删掉长规则。一步是过特异性剪枝，支持度过小、只在极少数股票出现的规则删掉；

最终得到的结果如下：

三、基于知识图谱+大模型做推理

有了之前的时序知识图谱和挖掘好得推理规则模式，现在可以用下，用来股价预测流程，为每只股票、每个交易日t，找出支持 UP/DOWN 的证据路径。

核心几个步骤：

step1，以目标股票为起点，仅用≤t的图谱数据

起点是目标股票对应的Company节点，而非文本/事件节点，然后，严格过滤图谱，只保留时间戳≤预测交易日t的节点、边、文本信息【主要用于杜绝未来数据泄露】，最后得到初始化路径列表，仅包含这条起点路径[股票节点]。

step2，束搜索（K=8，最大3跳）逐层扩展路径

需要做扩展，目的是找出所有可能的触达的路径。所以这里用束搜索，这个很常见【大模型生成内容时常用。beam search】，核心是每一步只保留K个最优路径，避免图遍历复杂度爆炸；k设置为8，每轮扩展后只留8条路径，最大设置3跳，路径最多走3层关系（如股票→事件→新闻）。扩展规则为对当前路径的最后一个节点，遍历其所有出边，生成原路径+新边的候选路径。【注意，这里还没有用到挖掘好的规则】

step3，只保留符合规则前缀的关系序列

扩展后，需要做过滤，找出真正有效的，这个时候，就用规则库去筛选，这里做两个筛选估，规则为规则前缀，即候选路径的关系链，必须是规则库中某条规则body的前半段（如规则是A→B→C，则A→B是前缀）。

具体的，不匹配任何规则前缀的路径直接丢弃，只留“有规则支撑”的路径，另外加一个规则阈值：仅匹配置信度≥0.6的规则。这是第一步筛选。

step4，LLM过滤无效关系

第二步，继续过滤，通过LLM做，输入当前路径、节点类型、时间约束、邻居统计，然后让其过滤目标，剔除无金融意义的关系（如“公司→无关新闻”）。

不用LLM时，用邻居出现频率+时间新鲜度替代打分。

step5，按规则完成度→覆盖率→新鲜度→反hub排序

第三次过滤是做排序，设计几个打分维度。规则完成度：是否完整匹配一条规则（优先级最高，是=1，否=0）； 覆盖率：路径匹配规则body的比例（越高越优）； 新鲜度：路径中新闻/事件的时间越新，分数越高； 反hub：避开高度节点（如“大盘”），防止路径走捷径、失去解释性。

step6，保留Top-8路径进入下一层

排序后，卡窗口。为了控制计算量，同时保留高价值路径。按step5的排序结果，只留前8条最优路径； 然后针对每一跳（1/2/3跳）都执行此裁剪；

step7，路径匹配高置信规则+到达新闻节点→生成假设并早停

因为去beam搜索，所以最后有中止条件，所以设定触发条件：一个是路径完整匹配高置信规则（≥0.6）；一个是终点是TextSource（新闻/公告），触发后停止。

然后，生成假设：包含路径+规则+预测方向（UP/DOWN）+新闻证据，生成假设后，该路径不再扩展。

step8，输出所有假设与证据链

输出所有满足条件的假设，每条对应完整推理路径+新闻文本+置信度，然后让LLM去做生成，最终给出答案。

可以用一个简化的例子来说明，例如；特斯拉（TSLA）某天的预测，如下：

步骤1：匹配规则库（Rule Bank Matching），从预设的规则库中，匹配与当前事件逻辑最契合的规则。 匹配结果：命中规则为 PARTNERED(X, Z) ∧ CAUSED_INCREASE(Z, Y) ⇒ predict_direction(X, UP)，置信度 conf = 0.74，逻辑在于：若 A 公司（特斯拉）与 B 实体（松下）合作，且 B 实体的行为引发了积极市场效应（EV 电池市场增长），则 A 公司的股价倾向于上涨。

步骤 2：基于图的推理（Graph-Based Reasoning），构建结构化的推理路径，串联事件逻辑，推理路径：特斯拉 → PARTNERED(合作) → 松下 → CAUSED_INCREASE(引发增长) → 电动汽车电池市场 → EXTRACTED_FROM(提取自) → 新闻，这里有个路径验证：规则匹配覆盖率 100%，路径时效性为 1 天（信息较新），且与其他特斯拉相关规则无冗余，最终得出 看涨（UP）的结论。

步骤 3：大模型引导验证（LLM-Guided Validation），将新闻内容与图推理结果输入 LLM，进行逻辑校验与解读，模型输出：最终的预测判定股价看涨（UP）以及推理链支撑，这就是说的可解释性： “特斯拉 - 松下合作” 的结构化关系、“松下扩张引发电池市场增长” 的事件效应、新闻文本的积极 sentiment（情绪）。

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