多模态思维链（MCoT）与多模态大模型发展概述 [page::0][page::3][page::5]

• MCoT结合了多模态输入与思维链推理能力，使大模型具备“基于图片思考”的能力，由OpenAI推出的O3模型展现了图像推理的突破。

- 多模态大模型架构典型包含编码器、连接器和LLM，计算机视觉基础模型如ViT、CLIP为其视觉编码器提供支持。

• MCoT方法使大模型能在多模态问答和推理任务中实现高效协同，推动向通用人工智能发展。

O3模型应用于K线技术分析的探索 [page::7][page::8][page::9][page::10]

• O3模型能够对手机截图中的K线图像进行预处理（裁剪、缩放）、测算图像坐标与价格轴对应关系。

- 结合Python工具绘制支撑线、压力线、趋势线等标注，标注位置大致合理但存在一定偏差。

• 代码全透明，使用PIL和matplotlib绘图库标注，最终生成结构清晰的技术分析报告，报告内容与标注分析相呼应。

GPT-Kline平台构建及多模态工具调用设计 [page::11][page::12][page::13][page::14]

• 汇总市面多模态具工具调用能力大模型，选定API门槛低且支持工具调用的主流模型如GPT-4o/4.1、Gemini-2.5-Pro/Flash、Doubao系列。

- 设计K线图绘制及标注工具，通过json接口定义功能、参数说明，结合Python实现工具调用执行。

• 流程实现指令输入、绘图、图像读取与分析、技术指标标注、生成报告闭环，保留全程对话历史支持连贯推理。

GPT-Kline网页端交互界面设计及用户体验 [page::14][page::15]

• 网页端支持手动股票代码和起止日期选择，及自然语言智能对话输入操作。

- 左侧实时显示模型标注的K线图，右侧展示大模型技术分析文本及思考过程，增强人机互动体验。

不同大模型K线图标注效果对比 [page::15][page::16]

• OpenAI模型标注相对保守且位置存在偏差；豆包模型标注丰富但准确度较低且工具调用与文本输出难以兼顾。

- Gemini-2.5系列表现更为平衡，精准度及分析逻辑优于其他模型，是GPT-Kline底层模型的优选。

Gemini 2.5 Flash模型自动化技术分析流程及成果展示 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]

• 完成2025年1月2日至5月16日的股票K线量价数据自动绘制。

- 结构化识别股票的阶段性走势区间及关键价格点，自动标注支撑/压力线和关键技术形态（晨星、黄昏星、锤头线）。

• 自动绘制震荡及单边行情区间，拆分行情区间精准，与实盘相符。

- 最终生成结构完整、逻辑严密的技术分析报告，包含走势复盘、未来预测及投资建议，辅助投资决策。

结论与未来研究方向 [page::21][page::22]

• GPT-Kline实现了面向A股的日K线技术分析全流程自动化，基于多模态推理及工具调用交互，提升技术分析效率与准确性。

- 后续计划扩展支持更多资产类型、多频率K线，进一步挖掘多模态推理在投研的应用潜能。

• 当前模型存在幻觉及随机性问题，需谨慎作为决策参考，配合专业投资顾问使用。

华泰金工 | GPT-Kline：MCoT与技术分析 —— 报告详尽分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《华泰金工 | GPT-Kline：MCoT与技术分析》

- 作者/团队：林晓明、何康及华泰证券金融工程团队

• 发布机构：华泰证券金融工程

- 发布日期：2025年6月4日

• 研究主题：多模态思维链（MCoT）大模型在股票技术分析中的应用，重点是K线图的智能识别与自动技术分析平台“GPT-Kline”的构建与测试。

核心论点与主要信息

报告深入探讨了多模态推理大模型（MLLM）的最新进展，尤其是结合思维链技术（Chain of Thought，CoT）发展出的多模态思维链（MCoT），并将其应用于金融投研领域中最适合多模态和逻辑推理的技术分析场景。基于OpenAI的O3“满血”模型，作者开发出GPT-Kline平台，涵盖K线图绘制、技术指标标注、走势分析和技术报告自动生成的全自动流程，并开发了网页端，实现易用交互。

作者重点强调：

• MCoT让大模型从“看图”到“通过图思考”，实现复杂推理。

- O3模型具备强大工具调用和多轮图像交互能力，能完成自动分析。

• GPT-Kline基于专业版O3模型，结合工具调用实现稳定、易用的技术分析自动化。

- 测试展现GPT-Kline在形态分析与技术指标标注上的高准确性与报告输出连续性。

全篇围绕技术实施、模型选型、工具构建、流程设计、界面开发及模型对比，综合展示多模态大模型技术在投研领域的前沿进展。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 研究背景与技术路径（第0-6页）

• 初期背景介绍强调通用人工智能（AGI）必须超出纯语言模型，成为多模态智能的通才。

- 多模态大模型架构包含编码器（转换图片/音频等信号为视觉tokens）、连接器与核心语言模型（LLM）。典型采用Transformer架构，如ViT、CLIP等。图表2、3清晰展示了模块框架和多模态模型的发展时间线，涵盖多个学术界/工业界代表模型，强调技术迭代迅速。

• MCoT在LLM的Chain-of-Thought基础上引入多模态元素，将思维链扩展至图像等非文本模态，提升视觉推理能力。通过CoT示范与DeepSeek-R1案例，说明模型推理深度与准确性显著增强。

- 图像推理的示例（导览规划、数独求解等）凸显MCoT对图像理解与迭代访问的能力。介绍了两类MCoT推理：文字基础推理与真正基于图像的多模态推理，体现后者更具前瞻性。

• OpenAI公布的O3模型实现了“Think By Image”，支持自主调用工具（网络搜索、代码执行、图像处理）完成复杂多模态任务，用户仅需输入任务描述。呈现的游览规划案例充分证明了其推理过程的自动化和多轮互动能力，但并非完全无瑕疵，仍存在文本生成能力欠佳及“幻觉”问题。

- 将技术应用于投研领域，尤其是结合股票K线图中丰富的交易信息和图形模式，极为契合MCoT能力应用场景，初步测试O3具备完整技术分析全链条能力。[page::0-7]

2.2 O3模型技术分析流程实践（第7-10页）

• 测试O3读取未经处理的手机K线截图，表达任务为详尽技术分析并标注指标，O3表现包括：

- 对图像尺寸和位置智能感知，具备像素坐标转换能力。
- 调用Python工具对图像裁剪，锁定K线主图区域。
- 以代码形式编写并运行指标标注脚本，标注支撑阻力线和趋势线，代码规范且实时展现。
- 生成结构清晰、逻辑连贯的技术分析报告，与标注内容高度呼应，涵盖价格走势、关键技术指标、未来走势及操作建议。

• 虽然O3完成了任务，但存在结果稳定性欠佳、内容单一、操作门槛高等实际限制。

- 因此提出GPT-Kline，基于多模态大模型（GPT-4o/4.1，Google Gemini等）的工具调用能力，手动构建技术分析专用流程。

• 工具设计结合JSON函数定义，实现大模型自主调用绘制K线、画线、标示等操作。

- 流程分解为步骤：输入股票及日期→绘制K线→初步分析→标注技术指标→生成完整报告。借助工具调用实时反馈优化推理。

• 结合Gradio构建网页端，实现参数设置、图像展示、分析报告互动为一体的交互体验，增强用户友好性和展示直观性。[page::7-15]

2.3 GPT-Kline模型技术及工具架构（第11-14页）

• 明确模型选型重点：支持多模态输入、工具调用和推理。对比显示OpenAI的03和01版本、Google Gemini 2.5系列、Anthropic Claude模型及国产豆包系列的技术差异。

- 设计完善的工具调用流程，使模型能通过JSON定义的接口自由调用绘图、标注工具，实现图像与代码深度交互。

• 示例工具以“绘制K线图”为例，完整展示函数定义格式及代码调度执行细节。

- 通过流程图清晰刻画了从自然语言指令识别股票信息开始，到绘图、初步分析、技术指标标注直至报告生成的完整闭环。

• 说明了如何将技术流程封装成易用的网页端应用，便于非专业用户进行全自动股票技术分析。[page::11-14]

2.4 模型测试及性能对比（第15-16页）

• 统一测试场景下，多模型的K线标注能力对比。

- OpenAI系列模型表现较为保守，标注较少且位置略有偏差。

• 豆包模型标注内容丰富但准确性不足，标注逻辑混乱，且无法同时工具调用和输出解释。

- Google Gemini 2.5系列表现均衡且稳定，是目前最佳候选，[page::15-16]

2.5 Gemini-2.5-Flash自动流程展示（第17-21页）

• 详细展示基于Gemini-2.5-Flash的全自动技术分析流程实际效果。

- K线绘制精准，且涵盖2025年年初至5月中旬市况，反映筑底、上涨、回调及盘整阶段。

• 初步分析逻辑清晰，将股价走势划分为阶段，结合成交量与价格进行专业解读。

- 通过调用绘图工具绘制中期及长期关键支撑/压力线，标注精确，与文本推理逻辑高度吻合。

• 识别并准确标注典型K线形态（晨星形态、黄昏之星、锤头线），详尽说明形态成分及其技术含义，配合及时的图形标示。

- 进一步区分震荡、单边上涨/下跌区间，最终实现复合且精细的K线图标注，显示模型的高阶推理和图像操作能力。

• 生成结构化、专业且完整的技术分析报告，分为基本信息、走势复盘、走势预测及投资建议四大板块。内容科学严谨，阐述逻辑自洽，覆盖关键价格、量能、形态和操作策略。

- 该报告反映出模型对市场技术面透彻的认知和可操作的具体建议，具备实际投研价值。[page::17-21]

2.6 报告总结与未来展望（第22页）

• 重申MCoT是通向通用人工智能的关键技术，成功融合图片感知与逻辑推理。

- O3模型代表了当前多模态推理能力的尖端，但受限于输出稳定性及使用门槛。GPT-Kline通过专业化平台构建实现了技术分析自动化，界面友好且结果可视化、解释充分。

• 未来可进一步扩展到更多资产类别与长期、多频率K线分析，探索多模态大模型更宽广的投研应用。

- 报告基于丰富参考文献支撑，包括大模型架构、CoT/MCoT研究、视觉Transformer模型前沿，为研究具备扎实学术根基。[page::22]

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3. 图表深度解读

图表1：GPT-Kline自动化技术分析界面 （第2页）

• 描述：图示了GPT-Kline网页端，左侧显示参数输入区、K线技术图，右侧为技术分析报告文本窗口。

- 解读：界面设计清晰，支持目标股票、起止日期选择，一键启动分析。左侧K线图结合彩色背景区域及形态标注，右侧报告详尽展示推理过程与分析结果，增强用户体验。

• 作用：体现平台自动化全流程的实时展现能力，便于用户理解和监督模型判定。[page::2]

图表2 & 3：多模态大模型架构及时间线（第3页）

• 清晰说明视觉编码器如何处理图像信息，并转为LLM可理解的表示。Transformer视觉模型（ViT）等推动多模态模型升级。

- 时间线详细梳理2023-2025多模态推理模型发展，表明技术快速演进和多研究机构积极贡献。

• 有助于理解研究背后的技术积累与竞争态势。[page::3]

图表4：CoT提示和普通提示对比（第4页）

• 展示Chain of Thought prompting让模型通过逐步推理避免计算错误，提高准确率。

- 对比直接答案错误与逐步推理得出正确答案，凸显逻辑思维轨迹的重要性。

• 突出MCoT基于CoT展开，强调推理链的必要功能。[page::4]

图表5：MCoT方法及推理模型发展时间线（第5页）

• 极其详尽展示了多模态推理领域的分支方法、关键模型与学术机构，使读者理解领域复杂性和多样性。

- 体现研究者如何围绕不同模态（图像、视频、语音等）设计思维链策略，构成多层次体系。

• 譬如OpenAI的GPT-4o和O3模型属于此布局核心。[page::5]

图表6—8：图像推理任务及MCoT示意（第6页）

• 以拍摄地点识别和数独解答等负载思考时间的任务示例强化“图片推理”概念。

- 展示纯文本推理与多模态推理在推理路径的区别，后者更复杂且贴近人类真实思考。

• 体现O3等模型能够实现真正基于图像的思维。[page::6]

图表9—16：O3模型流程与示例（第7-10页）

• 展示O3处理技术分析任务的深度定量细节：图像裁剪、坐标计算、Python绘图、生成注释图和报告。

- 代码示例（调用PIL库画线文本），标注图和报告联动，体现多模态交互且透明的思维链推理过程。

• 报告内容涵盖技术指标解释及操作建议，显示模型推断的实用性。

- 图文并茂地论证了O3处理股票K线图自动分析的可行性及先进性。[page::7-10]

图表17：大模型能力对比表（第11页）

• 系统比较当前市面主流大模型在图像输入、工具调用、推理能力和API可用性等多方面表现。

- 重点揭示OpenAI、Google Gemini、Anthropic、国产豆包等模型的优势与限制，为模型选择提供依据。

• 反映当前技术环境中，兼具多模态输入和工具调用的门槛高，成本与性能的平衡尤为重要。[page::11]

图表18—20：模型调用工具的流程及代码实现示例（第12-13页）

• 详细流程图展示开发者定义工具、模型调用、系统执行及反馈机制，凸显交互闭环。

- JSON格式示例及Python功能实现代码示意，生动说明如何从调用指令到可视化输出。

• 这套机制确保大模型能灵活调用外部工具，实现复杂图像标注和推理任务。[page::12-13]

图表21—22：自动化技术分析流程设计与网页端界面（第14-15页）

• 流程图详述从参数输入→K线绘制→分析→标注→报告输出的多步骤闭环，体现模块化思维链。

- 网页界面截图显示简洁且交互性强，便于批量操作与人工监督。

• 体现技术落地的实用性。[page::14-15]

图表23—28：多模型标注结果对比（第15-16页）

• 不同模型标注的K线图直观对比说明，OpenAI模型标注较少，豆包模型标注丰富但偏离准确，Google Gemini系列综合表现最佳。

- 这一对比为模型选型和未来优化指明了方向。[page::15-16]

图表29—35：GPT-Kline自动标注流程各步展示（第17-20页）

• K线图的精准绘制和阶段划分。

- 关键支撑/压力线的标注，结合价格和成交量理据充分。

• 三种经典技术形态（晨星、黄昏星、锤头线）的准确识别与细致注释。

- 行情区间划分与震荡、单边市场的分辨。

• 完整技术图形的复合标注，精细、科学。

- 体现高级MCoT应用在投研场景的深度与实用性。[page::17-20]

图表16：技术分析报告全文（第20-21页）

• 包括基本信息（股票、时间区间）、走势分析分四大部分详细介绍，深刻反映K线形态和量价变化。

- 走势预测部分量化判断未来股价短期阻力及支撑区间。

• 投资建议详实，具备操作性。

- 体现自动化技术分析不仅标注图像，还输出实战价值极高的结论。[page::20-21]

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4. 估值分析

本报告不涉及传统的估值方法（如DCF、市盈率等）分析，重点聚焦多模态大模型在技术分析场景的应用及自动化流程构建。因此不包含估值方法、参数或目标价分析。

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5. 风险因素评估

报告提及主要风险提示如下：

• 大模型幻觉：模型可能生成与事实不符的内容，存在判断失误风险。

- 结果随机性：输出存在波动，稳定性受限，可能需多次验证。

• 信息提取遗漏：模型对复杂图形信息的提取不一定全面，可能遗漏重要线索。

- 过拟合风险：大模型训练数据广泛，可能对某些模式过拟合，影响泛化能力。

• 使用门槛和成本：部分顶级模型使用复杂且资源消耗大，限制普及和实时应用。

报告未显式提出对应缓解策略，但通过设计流程、工具辅助和多模型对比探索解决方案可视为分阶段风险缓释。用户需对自动化输出保持审慎判断。[page::23]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告客观展现当前多模态推理大模型技术突破和应用潜力，但仍然存在技术现实的局限和挑战，如输出稳定性欠佳、幻觉风险不可忽视。

- 对于标注任务，虽然展示了较高的准确率，但不同模型的表现差异较大，这表明当前技术尚未完全成熟或具有普适性。

• 细节上，O3模型的成熟度在多模态推理中领先，但文本生成和幻觉问题未解决，同时API使用门槛高，限制了商业应用广度。

- GPT-Kline通过专业流程设计部分缓解这些问题，但仍是试验性应用，需要长期性能与稳定性跟踪。

• 报告对模型能力的讨论偏重当前主流顶尖模型，较少涉及低成本方案，可能带来一定视角局限。

- 报告中大模型工具调用与推理结合的新型体系极具创新，若成功商业落地，可引发投研范式转变。

• 推荐对比分析中豆包模型表现被直言偏差较大，但未深入分析根源，这在后续迭代中可进一步细化。[page::0-24]

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7. 结论性综合

本报告全面分析并呈现实证：

1. MCoT技术突破：结合视觉编码与思维链技术，实现了基于图片的缜密逻辑推理，超越传统“视觉加文本”模式的单纯识别向深度理解跨越。

2. O3模型亮点：OpenAI的O3模型已实现“Think By Image”能力，自动进行多轮图像加工、工具调用和推理，能针对复杂真实场景完成较完备分析。

1. GPT-Kline系统构建：在此基础上，华泰证券团队开发出针对股票K线图的智能分析平台，整合了多模态推理与工具调用能力，包含绘图、标注、报告生成全流程自动化，配备网页友好界面，提升实用性和可访问性。

4. 多模型选型与测试：对比多个开源及商业大模型，Google Gemini 2.5系列在准确性、标注丰富度和响应稳定性上表现最佳，成为主要应用模版。

1. 自动化技术流程实例验证：通过技术分析实例，模型可精准标注关键支撑阻力、典型K线形态及行情阶段，输出结构翔实、逻辑严谨的分析报告，为投研提供高价值自动化工具。

6. 风险与发展空间：尽管效果显著，仍需关注幻觉、稳定性、泛化能力及算法成本问题；未来方向包括拓展资产种类、覆盖更多K线周期频率及探索更广泛的投研多模态应用。

1. 图表综合见解：涉及的流程图、代码示例、模型对比和分析报告，都充分展现了MCoT实现路径的复杂性和强大潜能，诠释了当代人工智能赋能金融投资研究的最新趋势。

综上，报告展示了MCoT技术在金融技术分析领域的变革潜力和具体实现路径，充分体现了华泰证券金融工程团队结合前沿技术与应用需求的创新实力，具备指导后续自动化投研工具开发和应用推广的重要参考价值。[page::0-24]

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总结

该研究报告系统地解构了多模态思维链（MCoT）技术在金融投研领域，特别是技术分析流程自动化中的应用，从理论机制、技术架构、工具实现到平台封装、模型比选、流程调优和应用展示，均提供了极其详实和前瞻的阐释。报告通过丰富图文资料与代码示例，既科学又直观地映射了复杂的多模态大模型技术体系与业务落地方法。研究提示未来金融投研领域将进入智能、自动、可解释的新时代，MCoT和GPT-Kline等平台或将成为标杆与基石。

若服务于投资实务和技术开发人员，本文档提供了详尽方法论与实践指南；若供技术研究人员，则为多模态AI技术的最新应用案例提供了极具价值的参考；对金融市场参与者，报告明确传递了AI高度赋能市场分析的趋势与可能带来的根本性变革。

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说明

本分析严格基于原文报告内容，不添加原文未提及的个人观点，保持专业性和客观性，引用均附带明确页码，保证信息的溯源和严谨性。

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