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本文综述了Python结合多模态大模型在股票行情预测与量化交易中的应用。传统单模态模型存在局限性，而多模态融合方法通过整合数值、文本、图像等数据显著提升预测精度。Python凭借丰富的数据处理工具（Tushare、Scrapy）和深度学习库（TensorFlow、PyTorch）支持多模态模型的构建与优化。量化交易策略包括阈值法、动量策略等，系统实现涵盖前后端开发及部署优化。当前面临数据质量、模型

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