ChatGPT-和-PowerBI-之未来金融-一-
ChatGPT 和 PowerBI 之未来金融(一)
原文:
zh.annas-archive.org/md5/6b4e4917b052f734ea7b231402da7e7c
译者:飞龙
前言
金融世界正在经历一场根本性的变革,这一变革由人工智能和数据分析的快速进展推动。像 ChatGPT 这样的大型语言模型的出现,为从海量金融数据中生成洞察、叙事和预测打开了新的可能性。这些模型与强大的可视化工具,如 Power BI 的结合,使得创建引人入胜的金融故事成为可能,这些故事能够在各个领域和行业中告知、说服和激励观众。
本书旨在帮助你掌握利用 ChatGPT 和 Power BI 为金融事业提供支持所需的技能和知识。无论你是交易员、投资者、金融分析师、记者还是学生,都能发现本书是提升金融素养和敏锐度的宝贵资源。你将学习如何使用 ChatGPT 和 Power BI 分析金融数据、生成洞察、构建叙事,并有效地与利益相关者沟通。你还将学习如何评估 AI 生成内容的质量、可靠性和伦理问题,以及如何避免使用大型语言模型时可能出现的潜在陷阱和偏见。
本书的读者对象
本书的最佳读者是任何有兴趣学习如何利用人工智能和数据可视化来提升金融技能和知识的人。本书适合初学者和专家,因为它涵盖了从 ChatGPT 和 Power BI 基础知识到 AI 在金融领域的高级挑战和机会的广泛主题和应用。本书同样适用于那些希望探索各行各业背后迷人故事和洞察的人,比如电动汽车、农业、软件、银行、生物技术和网络安全等行业。本书以生动易懂的风格写成,包含了大量示例、练习和技巧,帮助你掌握概念和技术。本书是任何希望通过 ChatGPT 和 Power BI 转变金融分析、报告和决策的必读之作。
本书内容概览
本书分为两部分,每部分包含四章,涵盖金融和技术的不同方面。
在第一部分中,你将探讨 ChatGPT 和 Power BI 的基础知识,以及它们如何用于实现金融精通。你还将深入电动汽车行业和农业技术革命的激动人心的领域,学习 ChatGPT 和 Power BI 如何帮助你揭示数据背后的故事。
本节包含以下章节。
第一章,使用 ChatGPT 实现金融精通:从基础到 AI 洞察:是从基础概念到革命性 AI 洞察的入门指南。
第一章作为进入金融和投资世界的全面门户,适合初学者和经验丰富的投资者。深入了解金融基础概念,揭开财务报表的神秘面纱,掌握关键的财务指标。发现像 ChatGPT 这样的前沿技术如何彻底改变传统的财务分析,提供一种更高效且具有洞察力的方法来做出明智的投资选择。
第二章,用 Power BI 和 ChatGPT 创造财务故事:通过 Power BI 和 ChatGPT 的洞察揭示故事。
第二章帮助你解锁基于数据的金融决策能力,提供了一个专注于如何利用微软 Power BI 和 ChatGPT 洞察的指南。了解如何创建引人注目的财务仪表盘,优化数据建模,并整合 ChatGPT 的预测能力,揭示趋势、发现机会并推动增长。学习如何将 Power BI 的视觉优势与 ChatGPT 的分析能力结合起来,并探索提升财务分析的新最佳实践。
第三章,特斯拉的财务历程:人工智能分析与偏见揭示:我们从人工智能的视角看特斯拉的财务故事,并揭开 AI 偏见的迷雾。
第三章深入探讨了 ChatGPT 和人工智能对财务分析的变革性影响,重点分析特斯拉及电动汽车行业。我们探索了非传统的数据源并重新定义了绩效指标,同时利用人工智能解读新闻情绪和财报电话会议记录,为预测提供洞察。通过结合传统与人工智能驱动的工具,我们提供了一本全面的交易策略指南,介绍如何减轻 AI 模型中的偏见,以及通过 Power BI 可视化深入剖析特斯拉的成长和市场定位。
第四章,约翰·迪尔的农业科技革命——人工智能的洞察与挑战:在田间开创科技,并揭示大型语言模型幻觉的奥秘。
第四章带领你走进农业世界的技术之旅,聚焦约翰·迪尔,作为数字化转型和投资潜力的典型案例。我们深入探讨农业科技、基于人工智能的财务分析及创新的交易策略,所有内容通过生动的 Power BI 可视化呈现。我们利用自主人工智能和基于天气的交易,提供了一本前沿的投资农业业务的指南。
在第二部分,您将发现 ChatGPT 和 Power BI 如何应用于软件、银行、生物技术和网络安全等各个行业巨头。您还将学习如何应对 AI 与金融交叉带来的挑战与机遇,如伦理 AI、人工通用智能、深度伪造和间接提示注入等问题。
本节包含以下章节。
第五章,Salesforce 的重塑:导航软件和大型语言模型:我们在解读开源和专有的大型语言模型(LLMs)时,探索软件行业。本章重点介绍了 Salesforce 的非凡逆转,审视了从发现初期下滑到最终点燃由人工智能驱动的新纪元的每一个关键时刻。您将获得广泛的视角,探索诸如市场情绪分析、期权交易策略和 AI 影响等主题。章节的高潮是关于开源和专有大型语言模型(LLMs)未来的全面讨论,为希望在这一发展中的金融专业人士提供可操作的见解。
第六章,SVB 的倒闭与伦理 AI:智能 AI 监管:在新时代金融领域引领智能监管。本章深入分析了硅谷银行的倒闭,并探讨了数据驱动交易策略及 AI 在金融监管中的作用。您将通过BankRegulatorGPT
这一角色,体验 AI 驱动的银行监管,所有内容通过 Power BI 仪表盘以引人注目的方式呈现。最后,本章总结了智能 AI 监管的迫切需求,展示了全面的时间线,并呼吁全球合作以保障金融的未来。
第七章,Moderna 与 OpenAI – 生物技术和 AGI 突破:开创生物技术创新并揭示 AGI 的潜力。本章通过 Moderna Momentum,一个对情绪敏感的股票策略,带您深入了解投资指南,所有内容通过 Power BI 和 ChatGPT 的洞察力呈现。随着故事的发展,您将遇到如FoodandDrugAdminGPT
这样的 AI 角色,并接触到 OpenAI 的前沿 AGI 计划,最后展开一场关于 AGI 在金融中的未来对接和原则的启示性讨论。
第八章,CrowdStrike: 深伪时代的网络安全:在深伪和间接提示注入时代的人工智能素养。本章带你走进金融与网络安全的前沿交汇点,聚焦 GPT-4 和深伪技术带来的颠覆性影响。穿越大语言模型中的间接提示注入的伦理迷宫,提升针对金融专业人士和爱好者的人工智能素养。从 CrowdStrike 的革命性威胁管理到 HackerGPT 的变革性力量,本章既提供警示故事,也为你提供深刻洞察当今数字金融环境。
到本书结束时,你将全面理解 ChatGPT 和 Power BI 如何改变你的财务分析、报告和决策过程。你还将培养一种批判性思维,帮助你评估人工智能在金融领域的优缺点。你将掌握工具和技术,创建属于你自己的财务故事,吸引并影响你的受众。你将准备好迎接 ChatGPT 和 Power BI 赋能的金融未来。
为了从本书中获得最大的收获
为了从本书中获得最大价值,请先阅读导言部分,然后继续跟随书中的使用案例。我们建议你复制代码并在自己的环境中运行,这将带来宝贵的实践经验。
在本书中,我们使用了 ChatGPT、Python 和 Power BI,因此最好准备好这些工具,以便进行代码示例。
以下是一些设置 ChatGPT、Python 和 Power BI 的推荐步骤:
安装 Python 并在 Power BI 中启用 Python:
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首先,如果你还没有安装 Python,请先进行安装。访问官方网站 (
www.python.org/downloads/
) 下载适合你的版本。我们推荐使用 3.9 或 3.10 版本。 -
安装 Python 后,在 Power BI 中启用 Python 脚本功能。打开 Power BI 桌面版,点击 文件 | 选项和设置 | 选项 | Python 脚本。勾选该复选框并点击 确定。
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接着,在 Power BI 中设置 Python 路径。前往 文件 | 选项和设置 | 选项 | Python 脚本,然后点击 检测。这会自动选择 Python 安装路径。你也可以通过点击省略号 (…) 手动选择 Python 可执行文件。
-
重启 Power BI 桌面版,使你所做的更改生效。
通过 ChatGPT API 设置 ChatGPT:
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首先,你需要从 OpenAI 获取一个 API 密钥。前往 OpenAI 网站 (
openai.com
) 创建一个(个人)账户。 -
然后,申请并获取一个 API 密钥,在你所有的集成项目中使用它。
小贴士
这些 API 密钥不是免费的。当您注册 OpenAI 时,您将获得大约$18 的代币用于 API 密钥。之后将按需计费(按使用量收费)。详细信息请参见 OpenAI 网站上的定价(openai.com/pricing
)。
-
ChatGPT API 提供了多种编程语言的 SDK 和库。请选择 Python。本书中我们广泛使用 Python,并推荐它。
-
使用包管理器如
pip
安装 SDK。
我们假设您正在设备上运行 Windows 10 或更高版本。虽然代码已经过测试,但 Linux、Chrome 和 macOS 上的安装可能会有所不同。安装过程中没有已知问题。您还需要一个稳定的浏览器(推荐使用 MS Edge 或类似的浏览器)。
如果您正在使用本书的数字版本,建议您自己输入代码或从本书的 GitHub 仓库中访问代码(下一个章节中会提供链接)。这样可以避免因复制粘贴代码而导致的潜在错误 **。
下载示例代码文件
您可以从 GitHub 下载本书的示例代码文件,网址为 github.com/PacktPublishing/The-Future-of-Finance-with-ChatGPT-and-PowerBI
。如果代码有更新,它将在 GitHub 仓库中进行更新。
我们还有来自丰富书籍和视频目录中的其他代码包,您可以在github.com/PacktPublishing/
查看!
使用的约定
本书中使用了多种文本约定。
文中代码
:表示文本中的代码单词、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟网址、用户输入和 Twitter(现在的 X)账号名。举个例子:“fetch_data
函数将打印数据库中的所有条目。”
一块代码的设置如下:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df['article']
y = df['sentiment']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
所有命令行输入或输出均如下所示:
$ mkdir AutoGPT
$ cd AutoGPT
粗体:表示新术语、重要单词或屏幕上出现的单词。例如,菜单或对话框中的单词通常以粗体显示。举个例子:“打开 Power BI 桌面并点击顶部功能区中的首页。”
提示或重要说明
如下所示。
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第一部分:从金融基础到前沿科技:探索数据、电动汽车和农业科技的新范式
在第一部分,准备踏上一次突破性的旅程,探索现代金融与科技的风貌。首先在第一章中,我们为深入理解 ChatGPT 在金融分析中的变革性作用奠定基础,为从传统方法到 AI 增强洞察的革命性转变铺平道路。旅程在第二章中继续,你将学习如何通过 Power BI 与 ChatGPT 洞察的协同作用,创造引人入胜的金融故事,从而为金融叙事提供全新的视角。在第三章中,焦点转向激动人心的电动汽车(EV)产业,深入分析特斯拉的财务历程,并通过 AI 的视角进行剖析,同时揭示 AI 偏见的关键细节。最后,第四章将带你走进农业科技(AgTech)复兴的核心,开创科技与农业的融合,重点关注约翰·迪尔(John Deere)的创新举措,并揭示围绕大型语言模型幻觉的复杂性。为自己装备好知识,导航金融与科技的动态交汇点,在 ChatGPT 赋能的视角中,迈向财务精通的道路。
本部分包含以下章节:
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第一章,用 ChatGPT 掌握财务:从基础到 AI 洞察
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第二章,通过 Power BI 和 ChatGPT 创造金融叙事
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第三章,特斯拉的财务之旅:AI 分析与偏见揭示
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第四章,约翰·迪尔的农业科技革命——AI 洞察与挑战
第一章:ChatGPT 财务精通:从基础到 AI 洞察
每个人都在寻求财务领域的竞争优势,这需要对财务概念的深刻理解以及利用前沿工具的能力。本书的旅程从建立投资、交易和财务分析的坚实基础开始,同时介绍人工智能(AI)的突破性潜力,特别是 ChatGPT,来革新我们进行财务决策的方法。
传统的财务分析方法长期以来一直是投资和交易策略的基石。然而,随着 AI 和大型语言模型(LLMs)如 ChatGPT 的出现,我们现在有机会利用技术的力量来增强这些传统技术,从而在评估中提供更深入的洞察和更高的精确度。
在本章的第一部分,我们将为探索财务领域奠定基础,涵盖关键的财务概念、投资原则和财务资产类型。我们还将深入了解财务报表、比率和指标的基础知识,并探讨基本面分析和技术分析的互补作用。这将为我们进入 ChatGPT 的世界并探索其有潜力改变金融格局的过程做好准备。读者将了解财务分析的基础,并了解 AI,特别是 ChatGPT,在现代财务分析技术中的作用。本章将从讨论财务分析的基础开始,包括其目的、重要性以及用于分析的关键财务报表。你将理解如何阅读和解读资产负债表、利润表和现金流量表。
随着本章的展开,重点将转向 AI 和 ChatGPT 在财务分析中的潜力,探索它们的能力和优势。你将学习如何通过自动化任务、提供有价值的洞察并减少人为错误,AI 驱动的工具如 ChatGPT 如何简化和增强财务分析。本章还将讨论如何将 ChatGPT 集成到你的财务分析工作流程中,并有效地使用它来分析财务数据和报告。
在我们共同踏上这段旅程时,你将发现 ChatGPT 如何快速分析和总结财务信息,突出关键趋势和洞察,提供有价值的背景,帮助你做出更明智的决策。本章不仅将为你提供导航财务世界的基本知识,还将开启 AI 和 ChatGPT 在革新财务分析和决策过程中所提供的无限可能的大门。
在本章中,我们将讨论以下内容:
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关键财务概念和投资原则简介
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介绍财务报表
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理解财务比率和指标
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技术分析基础
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理解 ChatGPT 在金融分析中的强大功能
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使用 ChatGPT 进行金融分析入门
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使用 ChatGPT 进行金融分析 —— 分析 Palo Alto Networks 的收益报告
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将 ChatGPT 与基本面分析结合
完成本章后,你将能够执行以下任务:
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掌握金融分析的基础知识,包括其目的、重要性以及关键财务报表,帮助你有效评估公司的投资和交易机会。
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理解如何读取和解释资产负债表、利润表和现金流量表,为分析公司财务状况和做出明智的投资决策打下坚实基础。
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探索人工智能和 ChatGPT 在金融分析中的变革潜力,使你能够简化流程、提高准确性,并揭示通过传统分析方法难以获得的宝贵洞察。
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学习如何将 ChatGPT 集成到你的金融分析工作流程中,使你能够利用 AI 驱动的洞察力来改进决策,并在投资和交易领域获得竞争优势。
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深入了解 ChatGPT 的功能和优势,探索 AI 驱动工具如何自动化任务、减少人为错误,并提供对财务数据的更深理解,最终帮助做出更好的投资决策并增加利润。
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学习 ChatGPT 如何揭示财务数据中的隐藏趋势和洞察,帮助投资者和交易者做出明智决策并最大化利润,同时保持领先于竞争对手。
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激动人心的是,将先进的金融分析技术与 AI 驱动工具如 ChatGPT 结合起来,为投资和交易提供竞争优势,优化投资策略,并预测市场动向。
本章结束时,你将建立扎实的金融分析基础,并理解 AI 和 ChatGPT 如何改变传统的分析方法。掌握这些知识后,你将做好准备,深入研究更高级的金融分析技术,并在后续章节中进一步探索 AI 和 ChatGPT 的整合。
技术要求
本章的硬件要求如下:
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至少配备 4GB RAM 的计算机(推荐 8GB 或更高)
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稳定的互联网连接,以访问财务数据、新闻来源和 API。
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至少双核处理器(推荐四核或更多,以提高计算效率)
本章的软件要求如下:
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计算机上安装 Python(版本 3.11.3 或更新)
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Python 库,如 Requests、Beautiful Soup 和 pandas,用于数据分析、处理和可视化。
本章的 API 和数据来源如下:
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获取 OpenAI API 密钥,以访问基于 GPT 的自然语言处理和 AI 驱动的洞察。
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财务数据 API,如 Quandl、Alpha Vantage、Intrinio 和 Yahoo Finance,用于获取历史股票价格、财务报表和其他相关数据
这些技术要求应为执行本章中概述的任务提供坚实的基础,包括财务分析和使用 Python 与 OpenAI API。
介绍关键财务概念和投资原则
欢迎来到您的财务未来之旅的起点,AI 和 ChatGPT 的力量触手可及。让我们开始吧!
本节的学习目标如下:
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掌握财务的基本构建块,如风险与回报、资产配置、多样化和货币的时间价值,从而自信地评估投资并做出明智决策
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探索各种投资类型,包括股票、债券、现金、房地产和商品,以便多样化您的投资组合并优化回报
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探索一系列投资策略,从被动和主动投资到价值投资和成长投资,以便与您的财务目标、风险承受能力和投资时间框架保持一致
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利用您对关键财务概念和原则的全新理解,构建坚实的基础,为成功的投资旅程和财务未来奠定基础
在金融领域,多个关键概念和原则构成了理解如何评估投资并做出明智决策的基础。在本节中,我们将向您介绍这些必备的构建块,包括风险与回报、资产配置、多样化和货币的时间价值等概念:
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风险与回报:风险指的是投资可能失去价值的潜在性,而回报则代表投资者从投资中可以实现的潜在收益。通常,风险潜力较大的投资有可能获得更高的回报,而风险较低的投资则通常带来相对较为温和的回报。理解风险与回报的权衡对投资者在做出投资组合决策时至关重要。
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资产配置:指的是在不同资产类别(如股票、固定收益和现金)之间分配投资的方式,以平衡风险和回报,从而与投资者的目标、风险承受能力和投资时间框架保持一致。一个结构良好的资产配置策略可以帮助投资者在管理风险敞口的同时实现其财务目标。
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多样化与货币的时间价值:
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多样化:这一投资原则涉及将投资分散到多个资产、行业或地理区域,以降低风险。通过多样化,投资者可以减少表现不佳的资产对整体投资组合的影响,因为来自单一投资的潜在损失可能会被其他投资的收益所抵消。多样化是长期投资成功的重要策略。
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货币的时间价值:货币的时间价值是金融学中的核心原则,承认今天获得的一美元比未来获得的相同金额更有价值。这是因为诸如通货膨胀、机会成本以及投资随时间增长的潜力等因素的影响。理解货币的时间价值对于做出明智的投资决策至关重要,因为它帮助投资者评估投资的当前和未来价值,并比较不同的投资机会。
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随着我们在金融领域的深入探索,我们将更深入地研究各种投资类型和策略,每种策略都为投资者提供独特的机会和挑战。在接下来的部分,我们将探讨常见金融资产的不同特征,如股票、债券、现金及现金等价物、房地产和商品。此外,我们还将讨论不同投资策略,这些策略适用于具有不同财务目标、风险承受能力和投资期限的投资者,包括被动投资、主动投资、价值投资和增长投资。通过更深入地理解这些投资类型和策略,你将更有能力做出明智的财务决策,并优化你的投资组合。
基本投资类型和投资策略
金融资产有多种形式,每种形式都有其独特的风险和回报特征。一些常见的投资类型包括以下几种:
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股票:公司所有权份额,提供资本增值和股息收入的潜力。
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债券:这些是由政府或公司发行的债务工具,提供定期利息支付,并在到期日偿还本金。
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现金及现金等价物:这些是安全、流动性强的短期资产,类似现金。包括储蓄账户、存单和货币市场基金等。
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房地产:对实体物业的投资,可以直接投资或通过像房地产投资信托基金 (REITs)等工具进行投资。
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商品:对原材料或初级农产品的投资,如黄金、石油或小麦。
投资者可以根据他们的财务目标、风险承受能力和投资期限选择不同的策略。一些常见的策略包括以下几种:
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被动投资:一种通过低成本的指数基金或交易所交易基金(ETFs)复制市场指数或基准表现的方法。
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主动投资:一种策略,涉及积极选择和管理个别投资,旨在超越市场或特定基准。
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价值投资:专注于识别被低估的资产,这些资产具有长期增长潜力。
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成长投资:专注于具有高成长潜力的投资,即使它们目前被高估。
理解这些关键财务概念、投资原则和投资类型将帮助你建立扎实的基础,从而做出明智的财务决策。在下一节中,我们将讨论不同类型的金融资产及其特征。
介绍财务报表
本节的学习目标如下:
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掌握财务报表的基础:全面掌握三大主要财务报表——资产负债表、损益表和现金流量表——以及它们在评估公司财务健康和业绩中的重要作用。
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释放资产负债表的潜力:了解如何检查公司在某一时刻的资产、负债和股东权益,以评估其财务状况。
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深入了解损益表:了解如何评估公司在特定期间内的收入、支出和净利润,以便理解其盈利能力。
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解开现金流量表的奥秘:培养分析经营、投资和融资活动中的现金流入和流出能力,以洞察公司的流动性和财务灵活性。
财务报表是评估公司财务健康和业绩的重要工具。这些文件提供了公司财务状况、盈利能力和现金流的快照。财务报表有三大主要类型:
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资产负债表:这份财务文件提供了公司在某一时刻的资产、负债和股东权益的详细视图,展示了其财务状况。资产是公司拥有的有价值的物品,如现金、库存和财产。负债代表公司的债务,如贷款和应付账款。股东权益反映了在扣除负债后的公司资产的剩余利益。
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损益表:通常称为损益表(P&L),这份财务文件展示了公司在特定时间段内的收入、成本和净收入。收入是公司核心业务运营产生的收入,而支出是与产生这些收入相关的成本。净收入是收入与支出的差额。
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现金流量表:这份财务文件监控公司在特定时期内的现金流入和流出。它被分为三个部分——经营活动(公司核心业务产生或使用的现金)、投资活动(公司投资中产生或支出的现金)和融资活动(与债务和股本相关的现金交易)。
随着我们进入下一章节,我们将深入了解财务比率和指标,这是分析和解读公司财务报表的关键工具。通过研究流动性、盈利能力、偿付能力和效率比率,我们可以洞察公司财务表现和稳定性。此外,我们还将探讨将这些比率与行业基准、历史表现及竞争对手进行比较的重要性,从而帮助我们做出明智的投资决策。敬请期待,我们将一起探索财务分析的世界,揭示成功投资背后的秘密。
理解财务比率和指标
财务比率和指标用于分析和解读财务报表,提供公司表现、流动性、偿付能力和效率的洞察。一些关键的财务比率和指标包括:
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流动性比率:这些计算评估公司履行短期财务义务的能力。常见的流动性比率包括流动比率(流动资产/流动负债)和速动比率(流动资产–存货/流动负债)。
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盈利能力比率:这些指标评估企业赚取利润的能力。比如毛利率(毛利/收入)、营业利润率(营业收入/收入)和净利润率(净收入/收入)。
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偿付能力比率:这些指标分析公司履行长期财务承诺并维持财务稳定的能力。关键的偿付能力指标包括负债股本比率(总负债/股东权益)和股东权益比率(股东权益/总资产)。
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效率比率:这些指标评估公司资产利用和运营管理的有效性。比如库存周转率(销售成本/平均库存)和应收账款周转率(净信用销售额/平均应收账款)。在接下来的章节中,我们将解读财务比率和指标,它们在评估公司财务健康状况以及做出明智的投资决策中起着至关重要的作用。我们将探索多种技术,如趋势分析和行业基准比较,来评估公司在市场中的表现及其与竞争对手的对比。此外,我们还将审视比率分析的局限性,并探讨如何克服这些问题。
接下来,我们将介绍基本面分析的原则,这是一种通过评估公司的财务报表、管理团队、竞争格局和行业趋势来确定公司内在价值的方法。通过财务报表分析、收益分析、管理分析以及行业与竞争分析,我们将学习如何识别被高估或低估的股票,最终为您的投资决策提供指导。
解读财务比率和指标
在分析财务比率和指标时,比较它们与历史表现、行业基准和竞争对手的数据非常重要。这种背景有助于投资者识别趋势并评估公司相对的表现。同时,考虑到财务比率的局限性也非常重要,因为它们是基于历史数据的,可能并不总是准确预测未来的表现。
这里有一些解读财务比率和指标的技巧:
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趋势分析:比较公司多个时期的比率,以识别表现上的趋势和变化。这可以帮助投资者发现潜在的优势或劣势领域。
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行业基准分析:将公司比率与行业平均水平或特定竞争对手进行比较,以评估其在市场中的相对表现。
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比率分析的局限性:请记住,财务比率是基于历史数据的,可能并不总是准确预测未来的表现。此外,对于具有独特商业模式或在细分行业中运营的公司,比率分析可能信息较少。
基本面分析是一种通过检查公司财务报表、管理团队、竞争格局和整体行业趋势来评估公司内在价值的方法。基本面分析的目标是确定一只股票是被高估还是低估,基于公司基本的财务健康状况和未来的增长前景。基本面分析的关键组成部分包括以下内容:
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财务报表分析:审查公司的资产负债表、利润表和现金流量表,以评估其财务健康状况、盈利能力和偿债能力
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收益分析:评估公司的收益增长、每股收益(EPS)和市盈率(P/E)比率,以评估其盈利能力和估值
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管理分析:评估公司管理团队的质量和有效性,包括他们的经验、业绩记录和决策能力
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行业与竞争分析:审视整体行业趋势和公司在市场中的位置,包括其竞争优势和进入壁垒
理解和解读财务报表、比率和指标对于评估公司的财务健康状况和做出明智的投资决策至关重要。我们将在接下来的部分中详细讨论这一点,技术分析的基础。
技术分析的基础
技术分析是一种投资分析方法,专注于通过历史价格和成交量数据来预测未来价格波动。技术分析师,或称图表分析师,认为价格模式和趋势可以为股票的未来表现提供宝贵的洞察。技术分析的关键组成部分包括以下内容:
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价格图表:历史价格数据的可视化表示方式,如线形图、柱状图和蜡烛图,帮助识别趋势和模式。
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趋势分析:评估价格波动的方向和强度,包括上涨趋势、下跌趋势和横盘整理趋势。
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技术指标:基于价格和成交量数据的数学计算,提供市场情绪、动量和波动性的洞察。常见的例子包括移动平均线、相对强弱指数(RSI)和移动平均收敛/发散(MACD)。
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支撑位与阻力位:在这些关键价格水平,买卖压力通常会阻止价格进一步波动,分别充当股票价格的底部(支撑)或顶部(阻力)。
在接下来的部分,我们将探讨在投资过程中结合基本面分析和技术分析的优势。通过融合两者的优势,投资者可以更全面地理解股票的潜力,从而做出更明智的决策,并优化投资策略。我们将讨论如何运用基本面分析来确定有前景的投资机会,而技术分析则可以帮助识别这些投资的最佳进出点。这种技术的和谐结合为更全面的投资方式铺平了道路。
结合基本面分析与技术分析
基本面分析和技术分析都为投资过程提供了宝贵的洞察。基本面分析有助于确定股票的内在价值及其增长潜力,而技术分析则侧重于识别可能预示未来价格波动的趋势和价格模式。
投资者可以通过结合这两种方法获益,利用基本面分析识别有吸引力的投资机会,同时运用技术分析来确定最佳的进场和出场时机。这种综合方法可以帮助投资者做出更明智的决策,并优化他们的投资策略。
在下一部分,我们将探讨 ChatGPT 和 AI 的变革性力量如何提升传统的金融分析方法,并在金融世界中提供竞争优势。
理解 ChatGPT 在金融分析中的作用
随着金融世界日益复杂,投资者在做出明智决策时对前沿工具的需求变得愈加迫切。此时,ChatGPT 作为一个强大的 AI 语言模型,可以彻底改变我们进行金融分析的方式。
ChatGPT 能够快速且准确地处理大量数据,这使其成为投资者获取有关财务趋势、风险和机会洞察的宝贵资源。凭借其自然语言处理能力,ChatGPT 可以分析并总结复杂的财务文件,识别关键指标和趋势,甚至生成预测和预报。
想象一下,拥有一个由 AI 驱动的个人财务分析师随时为您服务,帮助您解读财务报表,识别投资机会,并揭示潜在风险。有了 ChatGPT,这一切成为现实。通过将 ChatGPT 整合进您的财务分析流程,您可以做到以下几点:
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通过自动化重复性任务,如数据收集、处理和分析,节省时间和精力
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获取更深入的洞察,发现财务数据中的潜在模式
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通过 AI 生成的建议和预测提升您的决策过程
在我们深入探讨下一部分时,我们将讨论如何有效地将 ChatGPT 整合进您的财务分析工作流程。通过将 AI 的能力与传统的财务分析技术相结合,您可以为投资决策制定更强大、更高效的决策流程。
我们将探讨如何利用 ChatGPT 做以下几件事:
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高效总结财务报表
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比较公司和行业的表现
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通过处理各种信息源来分析市场情绪
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生成符合您特定标准的投资思路
拥抱 AI 和 ChatGPT 的强大功能,可以在瞬息万变的金融世界中提供竞争优势,提升您的金融分析技能,从而做出更明智的投资决策。敬请关注我们在接下来的部分中探讨这些令人兴奋的可能性。
将 ChatGPT 整合进您的财务分析工作流程
将 ChatGPT 纳入您的财务分析工作流程比您想象的更简单。关键是要将 AI 的强大功能与传统财务分析方法无缝结合,创造一个全面且高效的投资决策方法。
以下是将 ChatGPT 整合进财务分析流程的一些方法:
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总结财务报表:利用 ChatGPT 快速分析并总结公司财务报表,突出关键指标和趋势,为您的投资决策提供有力依据
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比较公司和行业:利用 ChatGPT 对同一行业内多个公司的财务表现进行比较,识别潜在的超越者或表现不佳者
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分析市场情绪:利用 ChatGPT 通过处理新闻文章、分析师报告和社交媒体数据来衡量市场情绪,为您提供关于投资者情绪和潜在市场波动的宝贵洞察
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生成投资理念:根据特定标准,如行业、市场资本化或增长潜力,向 ChatGPT 请求投资理念,并获得一份量身定制的潜在投资机会清单。
ChatGPT 在财务分析中的强大之处在于它能够补充和增强传统财务分析方法,为你提供在当今快节奏、瞬息万变的金融环境中的竞争优势。通过利用 AI 和 ChatGPT 的力量,你可以提升财务分析能力,并做出更有依据的投资决策。
在上一部分,我们讨论了将 ChatGPT 集成到财务分析工作流程中的各种方法,强调了将 AI 与传统方法结合的重要性,以创建一个全面且高效的投资决策方法。我们探讨了如何使用 ChatGPT 来总结财务报表、比较公司和行业、分析市场情绪,以及根据个人偏好生成投资理念。通过利用 AI 和 ChatGPT 的力量,你可以提升你的财务分析能力,并做出更明智的投资决策。
在下一部分,使用 ChatGPT 开始进行财务分析,我们将指导你如何将 ChatGPT 融入到你的财务分析流程中。我们将涵盖一些关键步骤,例如通过 API 或基于网页的界面访问 ChatGPT,了解它的功能,并学习如何充分利用这个多功能工具来彻底改变你进行财务分析的方式。敬请期待关于如何使用 ChatGPT 进行财务分析的宝贵见解和技巧。
使用 ChatGPT 开始进行财务分析
开始使用 ChatGPT 进行财务分析是向彻底改变财务分析方式迈出的激动人心的一步。当你开始探索基于 AI 的洞察力时,了解如何有效利用 ChatGPT 以最大化其效益是至关重要的。在本节中,我们将指导你完成开始使用 ChatGPT 进行财务分析的初步步骤:
步骤 1 – 访问 ChatGPT:
要开始使用 ChatGPT,你需要通过 API 或基于网页的界面访问该平台。现在有几种可用的选项,其中一些需要订阅或使用费用。选择最适合你需求和预算的选项,并熟悉用户界面和可用功能。
步骤 2 – 理解 ChatGPT 的功能:
ChatGPT 是一个极其多功能的工具,可以执行与财务分析相关的广泛任务。花一些时间探索其功能,例如总结财务报告、生成投资理念或分析市场情绪。了解 ChatGPT 可以做什么,将帮助你在财务分析过程中充分发挥其潜力。
在我们过渡到下一个部分时,我们将继续探索如何进一步提升你在金融领域使用 ChatGPT 的体验。我们将讨论最佳实践、可能的挑战,以及如何克服这些障碍,确保你能最大化地利用这个强大的 AI 工具进行金融分析。通过不断优化与你的 ChatGPT 互动并及时了解新功能和能力,你将能够有效利用 AI 驱动的洞见,为更明智的投资和金融决策提供支持。
优化与 ChatGPT 的互动
随着你对 ChatGPT 能力的逐渐熟悉,你将希望调整互动方式,以生成更有针对性和准确的洞见。以下是一些优化与 ChatGPT 沟通的建议:
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明确具体:向 ChatGPT 提出问题或请求时,要尽可能具体。提供清晰的指令和详细的标准将帮助 AI 生成更准确、更相关的结果。
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拆解复杂查询:如果你有一个多层次的问题或请求,可以考虑将其拆解成更小、更易处理的部分。这有助于 ChatGPT 更有效地处理你的查询,提供更准确的结果。
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反复调整和优化:ChatGPT 是一个迭代工具,这意味着你可能需要反复调整你的查询或请求,以获得理想的输出。不要害怕尝试不同的表达方式或方法,找到与 ChatGPT 沟通的最佳方式。
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利用示例:有时,提供示例能帮助 ChatGPT 更好地理解你的请求,并生成更准确的结果。如果你正在寻找某种特定类型的信息或分析,考虑提供一个示例来指导 ChatGPT 的回应。
关键要点
请记住,GPT-4 仅包含截至 2021 年 9 月的数据。最近发布的 GPT-4 Turbo 的数据截止日期为 2023 年 4 月。GPT-4 Turbo 还集成了 Bing AI,允许实时更新。
若要融入当前信息,可以按照以下步骤操作:
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收集信息:手动收集你想分析的主题或数据的最新信息,来源应为可靠渠道。这可能涉及访问新闻网站、金融门户或公司官方报告。
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总结并结构化数据:将你收集的信息整理成一个结构化且简洁的格式。这将使你更容易将数据提供给 ChatGPT 进行分析。
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将数据输入 ChatGPT:将总结和结构化后的信息作为上下文或提示输入 ChatGPT,并指定你期望的分析或输出类型。
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分析输出结果:审查 ChatGPT 生成的输出,并结合你对主题的知识和理解做出明智的决策或获取洞见。
在使用你收集的信息进行分析之前,确保验证其准确性和可靠性。
牢记这些技巧,你就能充分挖掘 ChatGPT 在金融分析过程中的潜力。随着你不断探索其功能并优化互动方式,你会发现 AI 驱动的洞察力如何补充和增强你在投资与财务决策中的方法。记住,实践出真知——你与 ChatGPT 的互动越多,就越能熟练地利用它的强大功能来进行财务分析。
在本节中,我们讨论了如何优化与 ChatGPT 的互动,提供了如具体提问、拆解复杂查询、反复调整和利用示例等技巧,以提高 AI 的准确性和相关性。我们还强调了将实时数据整合进 ChatGPT 的重要性,并提出了一个解决方法,即手动输入当前信息。
在下一节中,我们将专注于 ChatGPT 在财务分析中的实际应用——分析财报,特别是 Palo Alto Networks 的财报。我们将演示如何从财报中提取关键数据点,利用 ChatGPT 的能力,识别趋势和潜在问题,这些都可能影响公司股票价格或投资潜力。通过遵循这些步骤并结合前一节中的技巧,你将能更好地运用 ChatGPT 进行深刻的财务分析。
ChatGPT 在财务分析中的应用 – 分析 Palo Alto Networks 的财报
在本节中,我们将探索一个有趣的示例,展示如何使用 ChatGPT 分析和总结财报,使你能够快速识别关键洞察力和趋势。由于财报中包含大量信息,筛选数据并识别最关键的内容可能会很有挑战性。让我们看看 ChatGPT 如何提供帮助。
这里是场景——Palo Alto Networks 刚刚发布了季度财报。你想了解该公司的财务表现,并识别可能影响股票价格或投资潜力的趋势或潜在问题:
步骤 1 – 提取关键 数据点:
要开始使用,提供与财报相关的数据,如收入、净利润、每股收益(EPS)以及其他重要的财务指标。确保包括当前数据和历史数据以便进行比较。你可以手动输入这些数据,或使用 API 或网页抓取器自动化该过程。我们来探索自动化流程,将 Palo Alto Networks 从 2021 年 9 月到 2023 年 3 月的财务信息添加到 ChatGPT 中。
步骤 1.1 – 使用 Python 和 API/网页抓取实现数据收集自动化:
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选择一个金融 API 或 Python 中的网页抓取库:
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如果使用 API,探索像 Alpha Vantage (alphavantage.co) 这样的选项:
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从 Alpha Vantage 网站获取一个 API 密钥(免费版和付费版)。
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选择一种方法 – Python requests。
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发出请求。
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如果使用网页抓取,使用像 Requests 和 Beautiful Soup 这样的库。
- 对于网页抓取,识别公司财务报表或收益报告的网址,这些网址可以来自 Yahoo Finance(finance.yahoo.com)、Nasdaq(nasdaq.com)或公司投资者关系页面。
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设置你的 Python 脚本以进行数据收集:
-
对于 APIs:a. 导入必要的库(例如 requests 或 pandas)——例如,
import requests import pandas as pd
。b. 定义 API 密钥、端点 URL 和所需的参数。c. 使用 requests 库向 API 发出请求以获取数据。d. 解析响应数据并将其转换为 pandasDataFrame
。 -
对于网页抓取:a. 导入必要的库(例如 requests、BeautifulSoup 或 pandas)——例如,
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd
。b. 定义包含财务数据的 URL(s)。c. 使用 requests 库获取网页的 HTML 内容。d. 使用BeautifulSoup
解析 HTML 内容,提取所需的财务数据。e. 将提取的数据转换为 pandasDataFrame
。
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-
收集从 2021 年 9 月到 2023 年 3 月的相关财务指标的历史数据:
- 调整你的 API 请求或网页抓取脚本中的参数,以目标指定的日期范围。
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将收集到的数据保存为结构化格式,例如 CSV 文件或 pandas
DataFrame
,以便后续处理和分析:-
使用 pandas 的
DataFrame.to_csv()
方法将收集到的数据保存为 CSV 文件 -
或者,将数据保存在 pandas
DataFrame
中,以便在 Python 脚本中进一步分析。
-
通过这些补充,你应该能更好地理解如何获取财务数据,以及导入哪些必要的 Python 库来编写数据收集脚本。
我们现在将提供一个使用 Python 代码获取 Palo Alto Networks 财务数据的逐步指南。
提取 Palo Alto Networks 从 2021 年 9 月到 2023 年 3 月的季度财务数据(收入、净收入和每股收益),并使用 Alpha Vantage API 密钥(财经网站)将其保存为 CSV 文件作为文本输入:
-
在命令提示符下安装必要的 Python 包和 pandas 库:
pip install requests pip install pandas
-
在记事本、Notepad++、PyCharm 或 Visual Studio Code 中创建一个新的 Python 脚本文件。重要的是,你需要在以下
api_key
行中添加你的 Alpha Vantage API 密钥。将以下代码复制并粘贴到你的 Python 脚本文件中,并将其命名为PANW.py
:import requests import pandas as pd api_key = "YOUR_API_KEY" symbol = "PANW" url = f"https://www.alphavantage.co/query?function=EARNINGS&symbol={symbol}&apikey={api_key}" try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses data = response.json() if 'quarterlyEarnings' in data: quarterly_data = data['quarterlyEarnings'] df = pd.DataFrame(quarterly_data) df_filtered = df[(df['reportedDate'] >= '2021-09-01') & (df['reportedDate'] <= '2023-03-31')] df_filtered.to_csv("palo_alto_financial_data.csv", index=False) input_text = "Analyze the earnings data of Palo Alto Networks from September 2021 to March 2023.\n\n" for idx, row in df_filtered.iterrows(): quarter = idx + 1 revenue = row.get('revenue', 'N/A') net_income = row.get('netIncome', 'N/A') eps = row.get('earningsPerShare', 'N/A') input_text += f"Quarter {quarter}:\n" input_text += f"Revenue: ${revenue}\n" input_text += f"Net Income: ${net_income}\n" input_text += f"Earnings Per Share: ${eps}\n\n" with open("palo_alto_financial_summary.txt", "w") as f: f.write(input_text) else: print("Data not available.") except requests.RequestException as e: print(f"An error occurred: {e}")
-
运行 Python 脚本文件:
Python PANW.py
-
一旦 Python 脚本执行完成,将创建一个单独的文本文件
palo_alto_financial_summary.txt
和一个 CSV 文件palo_alto_financial_data.csv
:-
当执行 Python 脚本
PANW.py
时,它会执行多个任务来获取和分析 Palo Alto Networks(符号PANW
)的收益数据。首先,它导入两个必需的库——requests
用于进行 API 调用,pandas
用于数据处理。 -
脚本首先定义几个关键变量——访问财务数据的 API 密钥、公司的股票符号和 Alpha Vantage API 的 URL,接着启动一个
try
代码块,以安全地执行以下操作。 -
脚本使用
requests.get()
方法查询 Alpha Vantage API。如果请求成功,响应将被解析为 JSON 并存储在名为data
的变量中。然后,它会检查data
是否包含名为quarterlyEarnings
的键。 -
如果该键存在,脚本将继续将季度财务数据转换为 pandas DataFrame。它将过滤此 DataFrame,仅包括 2021 年 9 月到 2023 年 3 月之间的条目。过滤后的数据将保存为名为
palo_alto_financial_data.csv
的 CSV 文件:-
CSV 文件包含以表格形式呈现的原始财务数据。
-
CSV 文件可以导入到 Excel、Google Sheets 或其他专业的数据分析工具中。
-
-
脚本还会构建一个基于文本的财务数据摘要,包括每个季度的收入、净收入和每股收益(EPS),并将此摘要保存为名为
palo_alto_financial_summary.txt
的文本文件:-
TXT 文件提供了 Palo Alto Networks 在指定数据范围内的财务数据的可读摘要。
-
TXT 文件可用于快速概览和演示。
-
-
如果在此过程中发生任何错误,例如 API 请求失败,脚本会捕捉这些异常并打印错误信息,这得益于
except
代码块。这确保脚本能够优雅地失败,提供有用的反馈,而不是崩溃。
-
如果你是 ChatGPT Plus 用户,可以通过以下步骤将 CSV 文件(palo_alto_financial_data.csv
)直接上传到 ChatGPT:
通过 ChatGPT Plus 用户的高级数据分析选项支持直接将 CSV 文件上传到 ChatGPT。你可以访问 OpenAI 网站 openai.com/
,然后使用登录凭证登录。一旦登录,点击屏幕左下角邮箱地址旁的三个点,进入设置和 Beta 选项。进入 Beta 功能并通过右滑动滑块激活高级数据分析功能(该选项将变为绿色)。你可以在对话框中点击加号上传 CSV 文件到 ChatGPT:
-
GPT-4 CSV 文件大小限制:500 MB
-
GPT-4 CSV 文件保存:在会话活跃期间以及会话暂停后的三小时内,文件将被保存。
如果你不是 ChatGPT Plus 用户,按照以下说明使用 OpenAI API 将 CSV 文件(palo_alto_financial_data.csv
)上传到 ChatGPT,并使用 GPT 3.5 turbo 模型分析数据:
-
在 Notepad、Notepad++、PyCharm 或 Visual Studio Code 中创建一个新的 Python 脚本文件。请确保将你的 OpenAI API 密钥添加到以下的
api_key
行中。将以下代码复制并粘贴到 Python 脚本文件中,并命名为OPENAIAPI.py
:import openai import pandas as pd df = pd.read_csv("palo_alto_financial_data.csv") csv_string = df.to_string(index=False) api_key = "your_openai_api_key_here" openai.api_key = api_key input_text = f"Here is the financial data for Palo Alto Networks:\n\n{csv_string}\n\nPlease analyze the data and provide insights." response = openai.Completion.create( engine="gpt-3.5-turbo", # Specifying GPT-3.5-turbo engine prompt=input_text, max_tokens=200 # Limiting the length of the generated text ) generated_text = response.choices[0].text.strip() print("GPT-3.5-turbo PANW Analysis:", generated_text)
-
运行 Python 脚本文件:
Python OPENAIAPI.py
这个 Python 代码片段负责与 OpenAI API 进行交互,将格式化的文本输入(财务数据提示)发送到 ChatGPT 并接收生成的响应。以下是每个部分的详细说明:
-
Python 代码片段首先导入了两个必要的 Python 库——
openai
用于与 OpenAI API 交互,pandas
用于数据处理。 -
脚本使用
pandas
从名为palo_alto_financial_data.csv
的 CSV 文件中读取财务数据,并将数据转换为格式化字符串。然后,它通过初始化用户提供的 API 密钥来设置 OpenAI API。 -
接下来,脚本为 GPT-3.5-turbo 准备一个提示,包含加载的财务数据和分析请求。此提示通过 OpenAI API 发送到 GPT-3.5-turbo 引擎,后者返回基于文本的分析,限制为 200 个令牌。
-
生成的分析结果随后从 API 的响应中提取,并通过标签“GPT-3.5-turbo PANW 分析”打印到控制台。该脚本实际上自动化了将财务数据发送到 GPT-3.5-turbo 引擎进行深入分析的过程,使得获取有关 Palo Alto Networks 财务表现的快速 AI 生成洞察变得轻而易举。
在接下来的部分中,我们将提供另一种更详细的方法,从 SEC 网站直接提取 Palo Alto Networks 2021 年 9 月到 2023 年 3 月之间的 SEC 10-Q 报告。如果你已经成功获取了指定期间的 10-Q 信息,可以跳过这一部分。然而,如果你有兴趣了解另一种方法,请继续阅读。
使用 sec-api 访问和存储 Palo Alto Networks 10-Q 报告的说明(2021 年 9 月–2023 年 3 月)
在本节中,我们将提供一种替代的、更详细的方法,以便将 Palo Alto Networks 的 10-Q 报告加载到 ChatGPT 中,如果你不希望使用第 16 页提供的高级指令的话。此方法旨在帮助你提取 2021 年 9 月到 2023 年 3 月期间的 10-Q 信息。我们包括此方法是因为在后续章节中会提到它,用于将更新后的财务信息传递给 ChatGPT,这对于我们的示例和案例研究是必要的。这个替代方法确保你可以根据自己的需求选择如何访问和加载 SEC 数据。
需要提供 SEC 报告,说明如何使用 sec-api
和 Python 获取和存储 Palo Alto Networks 的 10-Q 报告(非技术用户逐步指导),因为 ChatGPT 模型仅包含截至 2021 年 9 月的资料。请按照以下步骤操作:
-
打开计算机上的命令提示符或终端窗口以使用 GPT-4。GPT-4 Turbo 包括 2023 年 4 月之前的信息,但您仍然可以按照以下步骤操作,并调整日期范围以更新更近期的数据。
-
通过运行以下命令安装
sec-api
包:sec_api_example.py.
-
将以下代码复制并粘贴到我们刚刚创建的新 Python 文件中:
import requests import json import re from xbrl import XBRLParser url = "https://api.sec-api.io" query = { "query": { "query_string": { "query": "ticker:PANW AND formType:10-Q AND filedAt:{2021-09-01 TO 2023-03-31}" } }, "from": "0", "size": "10", "sort": [{"filedAt": {"order": "desc"}}] } api_key = "YOUR_API_KEY" response = requests.post(url, json=query, headers={"Authorization": api_key}) filings = json.loads(response.content) with open("panw_10q_filings.json", "w") as outfile: json.dump(filings, outfile) print("10-Q filings for Palo Alto Networks have been saved to panw_10q_filings.json") revenue_xbrl = [] net_income_xbrl = [] eps_xbrl = [] for xbrl_file in xbrl_files: xbrl_parser = XBRLParser() xbrl = xbrl_parser.parse(open(xbrl_file)) revenue_xbrl.append(xbrl_parser.extract_value(xbrl, 'us-gaap:Revenues')) net_income_xbrl.append(xbrl_parser.extract_value(xbrl, 'us-gaap:NetIncomeLoss')) eps_xbrl.append(xbrl_parser.extract_value(xbrl, 'us-gaap:EarningsPerShare')) revenue_text = [] net_income_text = [] eps_text = [] for text_file in text_files: with open(text_file, 'r') as f: content = f.read() revenue_text.append(re.search('Revenue\s+(\d+)', content).group(1)) net_income_text.append(re.search('Net Income\s+(\d+)', content).group(1)) eps_text.append(re.search('Earnings Per Share\s+(\d+.\d+)', content).group(1)) data = { 'revenue_xbrl': revenue_xbrl, 'net_income_xbrl': net_income_xbrl, 'eps_xbrl': eps_xbrl, 'revenue_text': revenue_text, 'net_income_text': net_income_text, 'eps_text': eps_text } with open('financial_metrics.json', 'w') as f: json.dump(data, f) print("Extracted financial metrics have been saved to financial_metrics.json")
-
运行 Python 脚本文件:
python sec_api_example.py
这里提供的 Python 代码用于从 SEC API 获取 2021 年 9 月 1 日至 2023 年 3 月 31 日间的 Palo Alto Networks 10-Q 报告,并将结果保存为 JSON 文件。以下是代码的逐步说明:
获取 10-Q 报告:
-
导入
requests
库以进行 HTTP 请求,导入json
库以处理 JSON 数据。 -
定义 API 端点 URL 和查询参数。
query
字典指定了搜索条件。 -
通过将
"YOUR_API_KEY"
替换为您的实际 API 密钥来定义您的 SEC API 密钥。 -
使用
requests.post()
向 SEC API 发起POST
请求,指定 URL、查询参数和 API 密钥作为头部信息。 -
使用
json.loads()
解析响应内容,并将其存储在filings
变量中。 -
使用
json.dump()
将申报数据保存为名为"panw_10q_filings.json"
的 JSON 文件。 -
打印确认消息。
从 XBRL 文件中提取指标:
-
从
xbrl
库导入XBRLParser
类。 -
初始化空列表来存储收入、净收入和每股收益(EPS)指标。
-
遍历每个 XBRL 文件(假设它们在名为
xbrl_files
的列表中)。 -
使用
XBRLParser
解析 XBRL 文件并提取所需的财务指标。 -
将提取的指标添加到之前初始化的列表中。
从 文本文件中提取指标:
-
导入
re
(正则表达式)库。 -
初始化空列表来存储收入、净收入和每股收益(EPS)指标。
-
遍历每个文本文件(假设它们在名为
text_files
的列表中)。 -
使用正则表达式从文本内容中提取所需的财务指标。
-
将提取的指标添加到之前初始化的列表中。
将提取的指标保存到 JSON 文件:
-
创建一个字典来存储所有提取的指标。
-
使用
json.dump()
将此字典保存为名为'financial_metrics.json'
的 JSON 文件。 -
打印确认消息。
在接下来的部分,我们将提供有关通过 sec-api 将 Palo Alto Networks 的 10-Q 报告导入 ChatGPT 的替代方法的额外说明。由于此方法将在未来章节中被引用,以便在更新 ChatGPT 以获取最新的财务信息时使用,它允许您选择首选的方式来访问和加载 SEC 数据。这是通过 sec-api 从 SEC 网站加载提取数据到 ChatGPT 的最后一步,确保财务信息的无缝集成。
使用 ChatGPT 分析 10-Q 报告的说明
在替代方法的最后几个步骤中,你将使用 Python 代码通过 sec-api 访问 Palo Alto Networks 的 SEC 数据。你将发起 API 请求,检索指定日期范围内相关的 10-Q 文件,解析响应数据,并将其保存为 JSON 文件。最终,这一过程将使你能够高效地将从 SEC 网站提取的财务信息加载到 ChatGPT 中,为本书中的示例和案例研究中的进一步分析和应用奠定基础。
按照以下步骤将 Palo Alto Networks 的财务数据插入到 ChatGPT 中以进行进一步分析:
-
打开我们在上一节生成的
financial_metrics.json
文件。 -
查看 JSON 文件的内容,找到你想要分析的具体信息。
-
复制 JSON 文件中的相关信息。
-
在你的网页浏览器中打开 ChatGPT,如果你不是 ChatGPT Plus 用户,请将复制的信息粘贴到 ChatGPT 界面中。如果你是 ChatGPT Plus 用户,可以通过 GPT-4 中的高级数据分析功能上传文件,并按照提供的说明操作。
-
向 ChatGPT 提出具体问题,或根据提供的信息请求洞察。
一旦你将更为最新的 SEC 信息加载到 ChatGPT 中,你就可以提出各种有趣的问题,深入了解公司的财务表现、趋势以及潜在的机会。
这里有一些此类问题的示例:
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公司X在过去三个季度的收入增长与去年同期相比发生了怎样的变化?
-
公司Y在其最新的 10-Q 文件中,主要的费用类别是什么?这些费用类别与去年同期相比如何?
-
公司Z在最近的报告中是否披露了其运营现金流的重大变化,与上个季度相比有何不同?
-
公司X在其最新的 10-K 文件中提到了哪些关键风险和不确定性?这些与去年文件中提到的内容有何异同?
-
公司Y的债务与股本比率在过去一年中是如何变化的?哪些因素促成了这一变化?
请注意,这些说明旨在提供如何使用sec-api
包和 ChatGPT 访问和分析 10-Q 报告的概述。具体过程可能会因 Python 的版本、sec-api
包以及所使用的 ChatGPT 界面而有所不同。此外,这些说明假定你已经在电脑上安装了 Python 和 pip(Python 的包管理工具)。
重要提示
请注意,sec-api
包需要一个 API 密钥,你可以通过在sec-api
网站上注册来获取该密钥。确保在代码中将“YOUR_API_KEY
”替换为你的实际 API 密钥。
在接下来的部分,我们将探讨 ChatGPT 生成有洞察力分析和揭示财务数据趋势的能力。我们将展示如何为 ChatGPT 构建具体问题,以便获得有针对性的见解,例如收入增长的驱动因素、净收入下降的原因、每股收益表现以及研发投资趋势。此外,我们还将讨论进一步使用 ChatGPT 的方法,包括与行业基准的比较、对股价影响的分析以及基于关键财务比率对公司财务健康状况的评估。到本部分结束时,你将掌握如何有效利用 ChatGPT 进行全面的财务分析,并根据生成的见解做出明智的决策。
ChatGPT 的分析和见解
一旦你提供了必要的数据,ChatGPT 将快速分析财报并生成总结,突出关键发现、趋势以及与之前季度的比较。例如,ChatGPT 可能会提供以下见解:
为了从 ChatGPT 获取具体的见解,你可以通过提供清晰简洁的背景信息以及你加载的数据来构建问题。以下是如何为 ChatGPT 构建问题的示例:
-
收入增长及其驱动因素:
input_text = f"{input_text}What is the percentage increase in revenue compared to the previous quarter, and what are the main drivers of this increase?"
-
净收入下降及其原因:
input_text = f"{input_text}What is the percentage decline in net income compared to the previous quarter, and what are the main reasons for this decline?"
-
每股收益(EPS)表现与分析师预期的比较:
input_text = f"{input_text}How does the earnings per share (EPS) performance compare to analysts' expectations, and has the company consistently outperformed these expectations in recent quarters?"
-
研发投资趋势:
input_text = f"{input_text}Are there any notable trends in the company's research and development investment, and what does this signal about their focus on innovation and long-term growth?"
这段 Python 代码演示了如何将特定问题附加到 input_text
变量中,这些问题将被发送给 ChatGPT 进行分析。问题集中在公司财务表现的四个关键方面:
-
input_text
,要求 ChatGPT 计算与上一季度相比收入增长的百分比,并识别这一增长的主要驱动因素。 -
净收入下降及其原因:类似地,这一行添加了一个问题,要求 ChatGPT 计算与上一季度相比净收入的下降百分比,并确定导致这一下降的主要原因。
-
input_text
让 ChatGPT 将每股收益(EPS)表现与分析师预期进行比较,评估公司是否在最近几个季度持续超越这些预期。 -
研发投资趋势:这一行添加了一个问题,要求 ChatGPT 识别公司研发投资中的显著趋势,并解释这些趋势可能表明公司在创新和长期增长方面的关注重点。
通过将这些问题附加到 input_text
,用户能够将 ChatGPT 的注意力集中在财务数据中的特定领域,从而实现更有针对性和更详细的分析。
在构建好你的问题后,你可以使用 OpenAI API 将input_text
发送给 ChatGPT,如前面所示。ChatGPT 将分析数据并提供所请求的见解。
记住,确保你的问题清晰、具体,并集中于你提供给 ChatGPT 的数据。这将帮助模型理解你的上下文,并提供相关且准确的洞察。
使用 ChatGPT 进行进一步探索
通过 ChatGPT 提供的初步分析,你可以更深入地探讨财报的具体方面或请求进一步的信息。例如,你可以要求 ChatGPT 回答以下问题:
-
将财务表现与行业基准 或竞争对手进行比较:
input_text = f"{input_text}How does Palo Alto Networks' financial performance compare to industry benchmarks and key competitors in the cybersecurity sector?"
-
分析财报对股价的影响及潜在的 交易机会:
input_text = f"{input_text}What is the impact of the latest earnings report on Palo Alto Networks' stock price, and are there any potential trading opportunities based on this information?"
-
根据关键 财务比率评估公司的财务健康:
input_text = f"{input_text}Can you evaluate the financial health of Palo Alto Networks based on key financial ratios such as debt-to-equity, current ratio, and price-to-earnings ratio? What do these ratios indicate about the company's financial position?"
在构建问题后,你可以通过 OpenAI API 将input_text
发送给 ChatGPT。ChatGPT 将分析提供的数据并生成所请求的洞察。
在本节中,我们讨论了如何通过将与收入、净收入、每股收益(EPS)和研发投资相关的具体问题附加到input_text
变量,来快速分析公司的财报。这使得对公司财务表现的分析更加有针对性和详细。此外,我们还探讨了如何深入了解财报的具体方面,并从 ChatGPT 获取更多洞察,涉及的主题包括财务表现比较、股价影响和财务健康评估。
在下一节将 ChatGPT 与基础分析相结合中,我们将探讨如何将 ChatGPT 的 AI 驱动洞察与传统分析方法结合,以做出更明智的投资决策。我们将讨论你可以向 ChatGPT 提出的额外问题,以获取股息分析、收入和收益增长趋势、股价动量、分析师推荐以及行业中潜在风险和机会的洞察。通过结合 AI 驱动的分析与传统方法,你可以节省时间,同时更深入地理解公司财务表现和潜在的投资机会。
将 ChatGPT 与基础分析相结合
虽然 ChatGPT 提供了有价值的洞察并帮助简化财务分析过程,但将这些 AI 驱动的发现与自己的研究和基础分析方法结合起来非常重要。通过将 ChatGPT 的洞察与对公司、行业和市场背景的全面理解相结合,你可以做出更明智的投资决策。如果你是 ChatGPT Plus 用户,你可以通过 Bing 浏览,并将以下问题复制到 ChatGPT 中,以获得基于最新信息的回答。如果你不是 ChatGPT Plus 用户,你的回答将反映截至 2022 年 1 月的信息,这是 GPT-3.5 Turbo 训练的截止日期。
这里有一些额外的问题供你考虑:
-
股息分析:
input_text = f"{input_text}Does Palo Alto Networks pay dividends? If so, how has the dividend payout evolved over time, and what is the current dividend yield?"
-
收入和收益 增长趋势:
input_text = f"{input_text}What are the revenue and earnings growth trends for Palo Alto Networks, and how do these trends compare to the industry average and competitors? Do these trends suggest any potential trading opportunities?"
-
股价动量和 技术指标:
input_text = f"{input_text}Based on recent stock price momentum and technical indicators, are there any bullish or bearish signals for Palo Alto Networks stock? What do these signals imply about potential trading opportunities?"
-
分析师的推荐和 价格目标:
input_text = f"{input_text}What are the recent analysts' recommendations and price targets for Palo Alto Networks stock? How do these recommendations align with the current stock price, and what trading opportunities might they suggest?"
-
行业或领域中的潜在风险与机会:
input_text = f"{input_text}What are the potential risks and opportunities in the cybersecurity industry or sector that could impact Palo Alto Networks stock? How can these risks and opportunities inform potential trading strategies?"
记得通过 OpenAI API 将包含问题的input_text
发送给 ChatGPT。ChatGPT 随后会处理数据并生成所请求的见解。
总之,ChatGPT 可以成为分析财报并快速高效地提取关键信息的强大工具。通过将 AI 驱动的分析与传统方法相结合,你可以节省时间,并更深入地了解公司的财务表现和潜在的投资机会。
为了在金融领域的动态变化中保持竞争优势,至关重要的是有效地将传统财务分析技术与 AI 驱动的见解结合起来。ChatGPT 已经成为一种突破性工具,可以与传统方法无缝整合,提供更全面和可操作的情报。
在这里,我们将讨论一些将传统分析与使用 ChatGPT 的 AI 见解相结合的最佳实践,并提供一些有趣的示例:
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从扎实的基础开始:在进行 AI 增强分析之前,确保你对传统财务分析方法(如基本面分析和技术分析)有充分的理解。ChatGPT 可以增强你现有的知识,但不应被视为替代基础技能的工具。
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使用 ChatGPT 来增强,而不是替代你的分析:ChatGPT 能够提供关于公司财务健康状况的有价值见解,例如突出公司资产负债表中的关键指标或趋势。然而,重要的是将其作为传统技术的辅助工具使用,例如评估公司在其行业中的竞争地位。
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验证 AI 生成见解的准确性:ChatGPT Plus 用户可以基于最新的可用信息获得答案,而非 Plus 用户则依赖于截至 2021 年 9 月的历史数据。我们建议你将 ChatGPT 提供的所有信息与 Palo Alto Network 的 SEC 报告、股票分析师报告和财经新闻进行交叉核对。例如,如果 ChatGPT 表示某公司具有强劲的收入增长,应通过最新的财务报表来验证这一点。
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提出有针对性的问题:为了充分利用 ChatGPT,确保以清晰且具体的方式提出问题或提示。例如,不要问“你怎么看公司 X 的财务状况?”,而应该问:“公司 X 过去五年的净收入趋势如何?”
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根据 AI 反馈优化输入:在与 ChatGPT 互动时,利用其反馈来优化你的输入或提出后续问题。例如,如果 ChatGPT 发现公司运营费用大幅增加,你可以询问导致这一增幅的可能原因。
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使用 AI 识别趋势和模式:ChatGPT 快速处理大量数据的能力使其成为发现趋势和模式的优秀工具。例如,ChatGPT 可以帮助你揭示财务比率与股价之间的隐性关联,这些关系可能仅凭传统分析很难识别。
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利用 ChatGPT 进行自然语言解释:ChatGPT 可以生成类似人类的、易于理解的解释,帮助阐明复杂的财务概念或数据。例如,使用 ChatGPT 分解高债务股本比率的含义,以及它如何影响公司的整体财务健康状况。
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持续学习和适应:传统财务分析和 AI 技术都在不断发展。保持对最新动态、工具和技术的了解,确保你始终掌握该领域最先进的知识和技能。
通过将这些最佳实践结合起来,你可以成功地将传统的财务分析与 ChatGPT 的强大功能结合,从而在金融领域获得竞争优势,做出更明智的投资和交易决策。
在这个实际案例中,我们将引导你通过一个评估公司投资潜力的示例,结合传统的财务分析技巧与 ChatGPT 提供的见解。这个过程将帮助你全面理解公司的财务健康状况,从而做出更明智的投资决策。
假设你正在考虑投资于XYZ公司,这是一家因其创新产品和强大市场影响力而引起你注意的科技公司。为了评估其投资潜力,你通常会从进行基本面分析开始,检查公司的财务报表,并计算关键财务比率。在 ChatGPT 的帮助下,你可以提升分析效果,更深入地理解公司的业绩和前景:
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步骤 1:收集财务数据:收集公司过去五年的财务报表,如资产负债表、损益表和现金流量表。这些信息将作为你进行基本面分析的基础,并为 ChatGPT 提供必要的背景信息,以便提供有意义的见解。
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步骤 2:使用财务数据计算关键财务比率:计算重要的财务比率,如市盈率(P/E)、债务股本比率、股本回报率(ROE)和营业利润率。这些比率将帮助你评估公司的盈利能力、财务稳定性和整体表现。
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步骤 3:在你掌握了关键财务比率后,与 ChatGPT 互动:与 ChatGPT 互动,获取每个比率的洞察和解释。例如,你可以向 ChatGPT 询问:“公司 XYZ 的市盈率为 25 意味着什么?与行业平均水平相比如何?” ChatGPT 可能会回答有关市盈率的解释,及其对公司及其在行业中的相对地位的影响。
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步骤 4:除了基本面分析外,还进行技术分析:你可能还想进行技术分析,以识别股票的趋势、模式以及潜在的进出场点。检查股票的历史价格和成交量数据,并使用技术指标,如移动平均线、相对强弱指数(RSI)和布林带。ChatGPT 可以帮助识别潜在的价格模式并解释技术指标。例如,你可以询问:“公司 XYZ 的 RSI 为 30 表示什么?”
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步骤 5:结合基本面和技术分析的洞察:在进行基本面和技术分析后,将你的发现与 ChatGPT 提供的洞察结合起来,获得对公司 XYZ 投资潜力的更全面了解。注意在分析过程中出现的任何优势、劣势、机会或风险,并考虑这些因素如何影响公司未来的表现和股价。
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步骤 6:根据收集的信息和洞察做出明智的投资决策:现在你可以根据关于公司 XYZ的信息做出更加明智的投资决策。如果你的分析表明该公司财务状况良好,前景看好,且股价具备良好的进入点,你可能决定投资该公司。相反,如果你发现重大风险或问题,你可能会选择暂缓投资,或者探索其他投资机会。
这个案例展示了如何将传统的财务分析技术与 ChatGPT 的强大功能相结合,帮助你更深入地了解一家公司在投资方面的潜力。通过利用 ChatGPT 等 AI 驱动工具的能力,你可以增强分析,发现隐藏的趋势和模式,并在当今动态变化的金融环境中做出更加明智的投资决策。
摘要
在我们结束第一章时,让我们回顾一下你所学的关键技能和概念,这些内容将作为本书其余部分的基础。本章为你提供了关于基本财务概念、投资原则以及各种类型金融资产的概述,并介绍了金融中的基本分析和技术分析方法。此外,你还了解了 ChatGPT 在财务分析中的变革性力量,学习如何利用它的能力,更全面地理解财务趋势、风险和机会。
技能发展:当我们提到“技能发展”时,我们强调的是你在本书中将学到的各种技巧和能力。通过本章的学习,你将掌握以下内容:
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理解基本财务概念:熟悉财务的基本原则,包括货币的时间价值、风险与回报以及多样化等概念。
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投资原则:学习不同类型的金融资产,例如股票、债券和衍生品,并理解投资的基本原则,包括风险管理和投资组合构建。
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阅读和解读财务报表:培养分析公司资产负债表、利润表和现金流量表的能力,以深入了解其财务健康状况和表现。
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计算和分析财务比率和指标:提升你计算关键财务比率的能力,例如市盈率(P/E ratio)、债务与股本比率(debt-to-equity ratio)以及股东权益回报率(ROE),并学会在评估投资机会时解读这些指标。
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区分基本分析与技术分析:理解这两种财务分析方法的区别,学习它们如何在投资决策过程中相互补充。
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将 ChatGPT 整合到财务分析中:学习如何有效地与 ChatGPT 互动,获得基于 AI 的洞察,以增强你的财务分析能力,包括解读财务比率、识别趋势以及评估投资潜力。
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实践用例:将你学到的技能应用于实际案例,例如评估一家公司的投资潜力,结合基本分析、技术分析与 ChatGPT 的洞察。
随着你在本书的深入学习,你将继续发展和完善这些技能,深入理解财务分析技巧,并学习如何有效地将 ChatGPT 和 Power BI 融入你的财务决策过程中。通过在这一基础上的不断积累,你将成为一个更熟练、更自信的投资者,能够在复杂的金融世界中航行,做出更为明智的投资决策。
在我们完成第一章关于 ChatGPT 在财务分析中卓越能力的介绍后,我们很高兴向你呈现第二章,该章节将深入探讨金融领域中不可或缺的工具——利用 Power BI 和 ChatGPT 创建财务叙事。在接下来的章节中,你将发现 Power BI 如何帮助你以前所未有的轻松与高效来可视化和分析财务数据,同时如何有效地将 ChatGPT 的 AI 驱动洞察力整合到你的 Power BI 工作流程中。
第二章将引导你掌握如何利用 Power BI 创建视觉效果惊艳的仪表盘,探索关键财务指标,并识别财务数据中的趋势和模式。我们还将探讨一些引人入胜的现实案例和情境,展示 Power BI 如何改变你对财务分析的处理方式,当与 ChatGPT 的智能结合时,它能使分析变得更加动态和富有洞察力。
无论你是经验丰富的金融专业人士,还是一个充满好奇的新手,第二章将为你提供必要的知识和技能,帮助你在财务分析中利用 Power BI 的强大功能,并结合 ChatGPT 的先进能力,全面理解财务数据。准备好开启一段引人入胜的旅程,探索财务数据可视化和 AI 驱动的洞察力世界,让我们一起解锁 Power BI 和 ChatGPT 在革新财务信息分析和理解方面的真正潜力。不要错过通过 Power BI 和 ChatGPT 提升财务分析技能的机会!
第二章:使用 Power BI 和 ChatGPT 创建财务叙事
本章简要概述了微软 Power BI 及其在财务领域的应用。我们还将介绍 Power BI 的一些优点及其在财务中的应用。接着,我们会探讨数据建模在财务分析中的重要性,并提供创建有效财务可视化的技巧。最后,我们将介绍数据建模、可视化和 ChatGPT 集成的最佳实践。
在本章中,我们将涵盖以下主题:
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Power BI 及其在财务领域应用的简要概述
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在财务分析中构建数据结构的重要性
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Power BI 中的可视化技术
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使用 Power BI 创建财务仪表板
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数据建模、可视化和 ChatGPT 集成的最佳实践
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操作案例 – 使用 Power BI 分析财务数据
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操作案例 – 使用 Power BI 和 ChatGPT 分析财务比率
到本章结束时,您应该能较好地理解微软 Power BI 在财务信息可视化方面的功能,以及如何利用 ChatGPT 和人工智能来增强这些功能,提供强有力的洞察。
技术要求
如果您希望跟随本书的示例并进行操作,您需要解决一些技术问题。您将需要以下资源:
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稳定且速度适中的互联网连接。
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您的桌面上需要安装新版的微软 Power BI。微软有销售包含 Power BI 的 Office 版本,定价有所不同。
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在您的桌面上安装 Python 3.5 或更高版本。请下载最新的稳定版本。
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对 Power BI 可视化有基本了解 – 简单的报告和图表。
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对 Python 脚本编写和 Python 包的使用有基本了解。
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Open AI 账户。您还需要了解“API”的含义。
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对财务有基本了解。您必须熟悉公司资产负债表和损益表,并理解两者之间的区别。
拥有这套知识和工具后,我们有信心您将能理解接下来的章节内容。
Power BI 及其在财务领域应用的简要概述
本节介绍了 Power BI 及其在金融领域的应用。
Power BI 是微软开发的一款强大的数据分析与可视化工具。近年来,由于其易用性、多功能性以及处理大量数据的能力,Power BI 获得了广泛的关注。
在财务领域,Power BI 可以用于分析和可视化财务数据,为公司财务表现提供更深层次的洞察。财务专业人士可以连接各种数据源,包括电子表格、数据库和基于云的应用程序,以创建动态的可视化报告,并在组织内共享。
Power BI 在财务中的一个关键应用是创建财务仪表板。Power BI 使财务专业人员能够创建交互式仪表板,提供公司财务表现的实时视图。仪表板可以包括关键绩效指标(KPIs),例如收入、毛利率和运营费用,以及线图、条形图和饼图等可视化内容。这些仪表板为决策者提供了一种快速简便的方式来了解组织的财务状况,并做出明智的决策。
Power BI 的另一个应用是分析财务报表。Power BI 可用于分析财务报表,例如利润表、资产负债表和现金流量表。通过这种方式将财务数据可视化,财务专业人员可以识别趋势和模式,否则可能难以发现。例如,他们可以按部门或位置分析收入和支出,或者识别营运资金随时间的变化。
Power BI 还可以用于预测和预算。财务专业人员可以创建预测模型,根据历史数据预测财务结果,例如收入和支出。这有助于财务专业人员做出更准确的预测并制定更好的预算。通过识别数据中的趋势和模式,他们还可以实时调整预算,从而做出更明智的资源分配决策。
Power BI 对于识别节约成本的机会也非常有用。通过分析 Power BI 中的财务数据,财务专业人员可以识别可以减少或消除成本的领域。例如,他们可以识别供应链中的低效环节或减少过剩库存。通过降低成本,他们可以帮助提高盈利能力并推动业务增长。
最后,Power BI 使财务专业人员能够与其他部门进行协作。通过共享交互式仪表板和报告,团队可以围绕共同目标做出数据驱动的决策,从而推动业务增长。
总的来说,Power BI 是一个对财务专业人员非常有价值的工具,能够帮助他们从复杂的财务数据中获得洞察,并做出推动业务增长的数据驱动决策。通过这种方式可视化和分析财务数据,财务专业人员可以识别趋势、发现机会,并做出有助于组织成功的明智决策。
在下一节中,我们将回顾将 Power BI 与 ChatGPT 洞察结合的好处。
将 Power BI 与 ChatGPT 洞察结合的好处
在本节中,我们将回顾将 Power BI 与 ChatGPT 洞察结合的好处。
在财务分析中使用 Power BI 的一个巨大优势是提高了数据的准确性。Power BI 使财务专业人员能够连接各种数据源,并实时分析数据。这意味着数据始终是最新和准确的,从而提高了财务分析的准确性。
Power BI 还提供了一系列可视化选项,帮助财务专业人员以清晰、易于理解的方式展示复杂的财务数据。通过这种方式可视化数据,决策者可以迅速了解趋势、模式以及不同财务指标之间的关系。
此外,Power BI 使团队能够通过共享报告和仪表板进行财务分析合作。这意味着多个利益相关者可以共同参与财务分析,分享见解,并做出更明智的决策。这有助于财务专业人员打破信息孤岛,更有效地与组织的其他部门合作。
由于 Power BI 能够处理大量数据,它非常适合财务分析。随着公司规模的扩大和财务数据的增加,Power BI 可以扩展以满足组织的需求。
它可以成为一个节省时间的工具,因为使用 Power BI,财务专业人员可以快速创建报告和仪表板,从而提供对财务表现的洞察。与传统的财务分析方法相比,例如手动数据输入和电子表格分析,Power BI 更加高效。
Power BI 支持创建互动式仪表板,提供实时的财务表现视图。仪表板可以包括关键绩效指标(KPI)、可视化图表和其他数据,为决策者提供快速简便的方式,了解组织的财务健康状况。通过这种方式可视化财务数据,财务专业人员可以识别出一些难以发现的趋势和模式。例如,他们可以识别出可以减少成本的领域或发现增长机会。通过数据驱动的决策,组织可以更好地围绕共同目标对齐,推动业务成功。
Power BI 可以用于创建预测模型,预测财务结果。通过识别数据中的趋势和模式,财务专业人员可以做出更准确的预测,并制定更好的预算。
Power BI 作为财务分析的成本效益解决方案,它是 Microsoft Power Platform 的一部分,包含 Power Apps 和 Power Automate,并可作为云服务或本地解决方案提供。这意味着组织可以选择最适合其需求和预算的部署选项。
ChatGPT 及其大语言模型(LLM)扩展了 Power BI 已有的卓越功能。Power BI 和 ChatGPT 之间有多个潜在的协同效应领域。
ChatGPT 的洞察可以用来预测基于历史财务数据的未来趋势和模式。然后,Power BI 可以用来可视化这些洞察,并快速提供更深入的财务表现理解。
利用 ChatGPT 的自然语言处理(NLP)能力,它提供的洞察可以用来处理非结构化数据,如客户反馈、社交媒体帖子和电子邮件。之后,Power BI 可以用于以一种揭示客户行为和偏好的方式来可视化这些数据。
ChatGPT 的洞察可以用于提供关于客户行为和偏好的见解,从而为财务决策提供支持。之后,Power BI 可以用于以一种易于决策者理解的方式来可视化这些数据。
Power BI 可以用来连接多个数据源,包括 ChatGPT 的洞察。这使得财务专业人员能够将来自多个来源的洞察结合起来,形成财务表现的更全面视图。此外,通过将这些工具结合使用,团队可以共同进行财务分析、共享见解,并做出更有依据的决策。将 ChatGPT 和 Power BI 结合使用的另一个好处是可以自动化许多与财务分析相关的任务。这些任务包括数据准备、数据清洗和报告创建等。通过自动化这些任务,财务专业人员可以将更多时间用于分析和决策。
总体而言,Power BI 与 ChatGPT 洞察的结合为财务专业人员提供了一套强大的工具,可以用来洞察财务表现。通过这种方式可视化和分析财务数据,决策者可以识别趋势、发现机会,并做出有根据的决策,帮助组织取得成功。
在下一节中,我们将讨论在财务分析中数据结构化的重要性。
在财务分析中,数据结构化的重要性
在本节中,我们将探讨在进行财务分析时,数据结构化的重要性。
Power BI 提供了几种结构化财务数据的技术,包括数据建模、数据塑形和数据转换:
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数据建模:如前所述,数据建模是创建数据模型或模式的过程,定义不同数据点之间的关系。在 Power BI 中,数据建模涉及使用 Power Pivot 数据建模引擎创建模型。这使得财务专业人员能够定义表之间的关系,创建计算列和度量值,并建立层次结构。一个设计良好的数据模型可以使财务数据分析更加容易,从而获得洞察。数据建模是财务分析的一个关键方面,它使财务专业人员能够将原始数据转化为有用的洞察,以支持财务决策。
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数据整形:数据整形是通过过滤、排序和聚合数据,使其更适合分析的过程。在 Power BI 中,数据整形是通过 Power Query 编辑器来完成的,该编辑器提供了一个图形界面用于整形数据,包括过滤数据、删除列和合并表格。通过整形数据,财务专业人士可以去除无关数据,专注于对分析最相关的数据。
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数据转换:数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。在 Power BI 中,可以使用 Power Query 编辑器完成数据转换,它提供了广泛的转换选项,包括拆分列、合并表格和数据透视。通过数据转换,财务专业人士可以创建以前无法实现的新洞察和可视化。
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DATESYTD
、TOTALYTD
和SAMEPERIODLASTYEAR
。时间智能可以用来分析趋势、识别季节性变化,并预测未来的表现。 -
自定义可视化:Power BI 提供了广泛的自定义可视化选项,可以用来创建更具吸引力和信息量的可视化。自定义可视化包括图表、仪表盘、地图,以及更专业的可视化,如子弹图和甘特图。通过使用自定义可视化,财务专业人士可以创建量身定制的可视化,以满足其特定需求和要求。
因此,Power BI 提供了一系列用于构建财务数据结构的技术,包括数据建模、数据整形和数据转换。这些技术可以用来创建一个设计良好的数据模型,去除不相关的数据,分析趋势变化,并创建更具吸引力和信息量的可视化。通过使用这些技术,财务专业人士可以更全面地理解财务表现,并做出更明智的决策。
为了有效地使用 Power BI 进行财务分析,了解如何连接数据源并创建表之间的关系至关重要。这个过程使用户能够创建强大的报告和可视化,提供有关财务表现的宝贵洞察。
使用 Power BI 进行财务分析的第一步是连接到包含财务数据的数据源。在 Power BI 中连接数据源时,有几种选择可供选择,包括导入数据、直接连接到数据库或使用自定义数据连接器。Power BI 可以连接大量的数据源,包括 Excel 文件、CSV 文件、SQL 数据库以及基于云的数据源,如 Azure 和 Salesforce。一旦连接了数据源,下一步就是将数据导入 Power BI。
将数据导入 Power BI
将数据导入 Power BI 是一个简单的过程。用户可以选择要导入的表,然后点击加载按钮。Power BI 会导入数据并为每个数据源创建一个表。数据导入完成后,下一步是创建表之间的关系。
在 Power BI 中创建表之间的关系是进行财务分析的重要步骤。关系使用户能够创建报告和可视化,展示不同数据集之间的关系。要创建表之间的关系,用户需要理解关系键的概念。
关系键是用于将两个表连接在一起的唯一标识符。例如,如果我们正在分析销售数据和库存数据,我们可能会使用产品 ID 作为关系键。产品 ID 是分配给每个产品的唯一标识符,可以用来将销售表和库存表连接在一起。
Power BI 提供了多种工具来建立关系,包括图表视图,它提供了数据模型和关系的可视化表示。在此视图中,可以通过拖放表来创建关系,并可以选择字段作为建立关系的键。
在 Power BI 中创建两个表之间的关系,用户需要从主页选项卡中选择管理关系选项。然后,他们可以选择要关联的表,并选择用作关系键的列。一旦关系创建完成,用户就可以使用它来创建强大的报告和可视化,展示不同数据集之间的关系。
除了图表视图,Power BI 还提供了关系视图,允许更高级地管理关系。在此视图中,用户可以定义关系属性,如基数和交叉筛选,以确保关系被正确地定义并按预期功能运行。
让我们通过一个示例来了解如何在 Power BI 中创建表之间的关系。假设我们正在分析一家零售公司的财务表现,并且我们有来自两个来源的数据:销售数据和库存数据。销售数据位于一个 Excel 文件中,而库存数据位于 SQL 数据库中。我们希望创建一个报告,展示销售与库存水平之间的关系。
在这种情况下,我们将首先在 Power BI 中连接到 Excel 文件和 SQL 数据库。然后,我们将销售数据和库存数据导入到 Power BI 中。数据导入完成后,我们可以通过选择管理关系选项,并选择产品 ID 列作为关系键,来创建销售表和库存表之间的关系。
一旦建立了关系,我们可以创建一个报告,显示销售和库存水平之间的关系。例如,我们可以创建一个报告,显示按产品类别划分的销售数据,并用一个可视化图表展示每个类别的库存水平。然后,我们可以利用销售表和库存表之间的关系,展示库存水平的变化如何影响销售。
总之,连接数据源并在表格之间创建关系是使用 Power BI 进行财务分析的关键步骤。通过连接数据源并建立关系,财务专业人员可以创建强大的报告和可视化,提供有关财务表现的宝贵洞察。通过使用 Power BI 数据建模引擎,财务人员可以轻松创建表格之间的关系并分析复杂的财务数据。
这引导我们进入下一部分,我们将在这里探讨 Power BI 中的可视化技巧。
Power BI 中的可视化技巧
正如我们之前提到的,Power BI 提供了广泛的可视化技巧,帮助用户有效传达数据洞察。这些包括标准图表,如柱状图、折线图和散点图,还有更高级的可视化图表,如热图、树形图和仪表盘。Power BI 还允许使用 JavaScript 或 R 创建自定义可视化。此外,Power BI 还提供交互选项,如下钻和筛选,帮助用户探索数据并获得更深入的洞察。总体而言,Power BI 的可视化能力使得数据驱动的洞察能够清晰、有影响力地传达。
选择适合财务数据的可视化
选择合适的可视化是创建有效财务仪表板和报告的重要方面。以下是选择财务数据可视化时需要考虑的五个要点:
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确定可视化的目的:你希望用数据讲述什么故事?是比较数值、展示随时间变化的趋势,还是展示比例?可视化的目的将决定最适合的图表或图形类型。
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考虑数据的性质:被可视化的数据类型也很重要。例如,堆叠柱状图可能适合用来比较不同产品线的收入,但不适合展示多年的收入增长时间序列。
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专注于简洁性:尽管使用复杂的可视化来展示数据分析技巧可能很有吸引力,但简洁往往更为有效。选择易于理解且能传达预期信息的可视化。
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有效使用颜色:颜色在财务数据可视化中可以是一个强有力的工具,但如果使用不当,也可能会令人不知所措。应谨慎并有意地使用颜色,吸引注意关键数据点或突出趋势。
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利用交互性:Power BI 允许进行交互操作,如钻取和过滤,这对于财务数据尤其有用。考虑用户如何与数据进行互动,并提供适当的选项。
下面是一些常见财务数据可视化的列表:
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条形图:用于比较各类别之间的数值
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折线图:用于展示随时间变化的趋势
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饼图:用于显示比例或百分比
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面积图:类似折线图,但通过阴影区域表示数值的大小
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热图:用于以可视化格式显示大量数据,颜色编码表示数值的大小
最终,合适的可视化形式将取决于所分析的具体财务数据以及你希望用这些数据讲述的故事。通过考虑可视化的目的、数据的性质以及简洁性和交互性等因素,你可以在 Power BI 中创建具有影响力和信息量的财务仪表板和报告。
创建有效财务可视化的建议
以下是使用 Power BI 创建有效财务可视化的一些建议:
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了解你的受众:在创建任何可视化之前,了解你的受众是谁,以及他们需要什么信息是非常重要的。考虑他们可能会有什么问题,以及他们正在寻找什么样的洞察。
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保持简洁:避免在可视化中加入不必要的信息。集中展示能够提供最有价值洞察的关键数据点。
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选择合适的图表类型:不同的图表类型适用于不同类型的数据。选择合适的图表类型非常重要,以便有效传达数据。例如,折线图适合展示随时间变化的趋势,而条形图更适合比较不同类别的数据。
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利用颜色:颜色可以是可视化中的一种强大工具,用于突出关键数据点或趋势。然而,重要的是要有效使用颜色,不要过度使用,因为过多的颜色可能会让人感到困惑。
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使用数据标签:数据标签可以为可视化提供额外的上下文和清晰度。使用它们来突出重要的数据点或提供更多信息。
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提供背景信息:可视化应该为展示的数据提供背景信息。这可以通过使用坐标轴标签、标题和注释来实现。
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考虑交互性:Power BI 提供了一系列交互功能,如钻取和过滤。考虑如何利用这些功能深入挖掘数据,提供更深的洞察。
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利用品牌化:品牌化可以使可视化看起来更加专业和一致。使用公司颜色、标志和字体来帮助将可视化与整体品牌紧密结合。
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测试和迭代:可视化应进行测试和迭代,以确保它们有效地传达所需的见解。向利益相关者征求反馈并根据需要进行调整。
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保持更新:可视化应定期更新,以确保它们反映最当前的数据和见解。
通过遵循这些提示,你可以使用 Power BI 创建有效且具有影响力的财务可视化,向你的受众提供有价值的见解。
让我们看一个如何使用 Power BI 分析公司产品销售数据的例子,使用前面章节中详细的信息。假设你正在分析公司的产品销售数据。你已经从多个来源拉取数据,使用 Power BI 的数据建模功能清理并转换了这些数据,现在你想创建一个可视化,以帮助你更好地理解这些数据。
你决定创建一个条形图来比较每个产品的销售表现。你选择根据产品类别为条形图着色,以帮助区分它们。你还为每个条形添加数据标签,以显示每个产品的具体销售额。
为了提供上下文,你添加了销售额和产品名称的轴标签。你还为图表添加了一个标题,以清晰地表示其所代表的内容。
当你查看图表时,你注意到一个产品类别的表现远远超过其他类别。为了进一步调查,你使用 Power BI 的交互式功能深入查看该类别的数据,并发现某个特定产品占据了大部分的销售额。
通过创建这种可视化,你能够快速识别哪些产品表现良好,哪些需要改进,并轻松深入数据以获得更深入的见解。
这只是 Power BI 如何用于创建有效的财务可视化、提供有价值见解的一个示例。
在本节中,我们学习了 Power BI 中的可视化技巧,以及这些可视化如何提供图形化且易于理解的财务数据视图。在下一节中,我们将进一步讨论使用 Power BI 创建财务仪表板的过程。
使用 Power BI 创建财务仪表板
在 Power BI 中规划和设计财务仪表板涉及一些关键步骤,以确保仪表板满足用户的需求。
第一步是确定仪表板的目的以及应包括哪些关键指标和 KPI。这将取决于组织或业务单位的具体需求。
第二步是收集必要的数据,并以适合仪表板的方式组织数据。这可能涉及连接多个数据源,并将数据转换为适合分析的格式。
一旦数据整理完成,下一步是选择合适的可视化方式来展示数据。这涉及到考虑展示的数据类型,并选择既具视觉吸引力又容易理解的可视化方式。
下一步是设计仪表盘的布局。这包括确定哪些可视化元素应该放置在哪个位置,以及如何安排这些元素,以创建一个既有效又具有视觉吸引力的仪表盘。
为了使仪表盘成为自助式可视化工具,有必要使仪表盘更加互动和用户友好。可以考虑加入如钻取、筛选器和切片器等交互元素。这些元素让用户能够更详细地探索数据,并根据自己的特定需求定制仪表盘。
一旦仪表盘设计完成,重要的是要对其进行彻底的测试,并根据需要进行调整。这可能包括收集用户反馈,并对布局、可视化元素以及交互元素进行调整,以确保仪表盘能够满足用户的需求。
在规划和设计 Power BI 中的财务仪表盘时,必须始终牢记最终用户,并根据他们的特定需求设计仪表盘。通过遵循这些关键步骤,可以创建一个有效且具有视觉吸引力的仪表盘,为用户提供必要的洞察,帮助他们做出明智的决策。
在接下来的部分中,我们将重点讨论如何使用 Power BI 布局财务信息,以实现视觉上的清晰性。
在 Power BI 中安排财务可视化元素以提升清晰度
在 Power BI 中设计财务仪表盘时,合理安排可视化元素以保证清晰度至关重要,这有助于有效地将洞察传达给用户。以下是一些安排财务可视化元素以提升清晰度的关键考虑事项:
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将相关的可视化元素分组:将相关的可视化元素分组有助于用户理解财务分析中不同元素之间的关系。例如,可以将与收入和支出相关的可视化元素并排放置,或将展示同一财务指标不同方面的可视化元素分组。这样的分组能够让用户轻松地进行数据比较与分析。
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优先展示重要的可视化内容:将最关键的可视化元素突出显示在仪表盘的布局中。重要的指标或关键绩效指标(KPI)应该以一种能够立即吸引用户注意的方式进行布置。可以考虑将这些可视化元素放置在仪表盘的顶部或中心,以确保它们易于看到和访问。
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使用简洁明了的标题:为每个可视化元素提供清晰简洁的标题,传达其目的和背景。标题应有效地描述所展示的数据,使用户能够快速理解显示的信息。使用与财务分析总体目标一致的描述性标题。
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对齐视觉元素以保持一致性:在仪表盘中对齐视觉元素,以创造一致性和秩序感。沿着公共轴线或网格对齐视觉元素有助于创建一个视觉上令人愉悦且组织良好的布局。考虑对齐诸如图例、数据标签和轴标题等视觉元素,以获得更加统一的外观。
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利用空白空间:不要让仪表盘过于拥挤,避免视觉元素和信息过多。通过在视觉元素之间加入足够的空白空间,来提高可读性并避免视觉杂乱。空白空间帮助用户聚焦于重要信息而不会感到不堪重负,同时还提升了仪表盘的整体美感。
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提供清晰的数据标签:数据标签在传递准确信息中起着至关重要的作用。确保数据标签清晰可见并正确定位,避免产生任何混淆。使用合适的格式选项,如字体大小和颜色,使标签更加突出并提高可读性。
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考虑信息流动:按逻辑顺序排列视觉元素,引导用户浏览故事或分析。考虑信息的自然流动,从上到下或从左到右,确保用户能够轻松跟随财务分析的叙事结构。
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包含相关的工具提示:工具提示可以为视觉中的特定数据点提供额外的细节或背景信息。通过加入有信息的工具提示,你可以让用户在不让主要视觉元素过于复杂的情况下,探索数据的细节。
通过遵循这些指南并在 Power BI 中安排财务可视化的清晰度,你可以创建有效传达洞察、支持高效数据分析并提供用户友好体验的仪表盘。记住要不断迭代并向用户征求反馈,以持续改进财务可视化的清晰度和有效性。
现在我们对数据建模和使用 Power BI 有了一些了解,我们可以开始学习如何使用 Power BI 共享可视化和洞察。
在接下来的部分,我们将提供一个示例,整合我们在前面讨论的内容。我们将以微软 Learn 网站中的一个例子为例,涉及一个滑板公司与销售和退货相关的财务数据。
示例 – 财务数据的 Power BI 仪表盘
以下是一个交互式 Power BI 仪表盘的示例。这个示例可以从微软网站下载作为示例。它名为销售与退货 示例 v201912。
你可以从 Microsoft Learn 网站下载销售与退货样本 Power BI 报告(一个.pbix
文件)(获取 Power BI 样本 – Power BI | Microsoft Learn: learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/sample-datasets
)。你可以在数据故事库中查看它,在 Power BI Desktop 中打开并探索,或者上传到 Power BI 服务。以下是一些更多的资源:
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Power BI 的商店销售样本:导览 – Power BI | Microsoft Learn:
learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/sample-store-sales
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Power BI 的销售与营销样本:导览:
learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/sample-sales-and-marketing
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新销售与退货样本报告导览 | 微软:
powerbi.microsoft.com/en-us/blog/take_a_tour_of_the_new_sales_returns_sample_report/
这款滑板公司的仪表盘允许你深入分析数据,探索影响销售和退货的各类因素。它还分析了不同地区哪些类型的产品最受欢迎,并提供了有助于聚焦营销工作的洞察。
本报告加载了 Power BI 的众多功能,用户可以通过易于使用的界面理解大量数据。通过将 Power Apps 集成到这个 Power BI 报告中,用户可以快速从数据到洞察,再到行动:
图 2.1 – 滑板公司销售与退货仪表盘
以下图示展示了该公司的销售与退货仪表盘:
图 2.2 – 显示净销售额和销售单位的滑板公司销售与退货仪表盘
最好将此样本下载到你的 Power BI 桌面,并浏览其互动功能——利用 Power BI 所提供的众多功能。如本节开始时所述,你可以从learn.microsoft.com/en-us/power-bi/create-reports/sample-datasets
下载此示例。
在这一部分,我们学习了如何使用来自 Microsoft Learn 的样本资源,运用可用的可视化技术和工具创建 Power BI 仪表盘。在财务分析中使用 Power BI 时,有一些最佳实践值得遵循。我们将在下一部分详细讨论。
数据建模、可视化和 ChatGPT 集成的最佳实践
高效的数据建模、可视化和 ChatGPT 集成是利用 Power BI 进行增强财务分析的关键要素。本节探讨了确保数据建模干净且结构良好、选择适当的可视化以有效沟通以及利用 ChatGPT 的见解来增强财务分析的最佳实践。
确保数据建模干净且结构良好
-
从数据清理开始。在 Power BI 中建模财务数据之前,确保数据干净且没有错误、不一致和重复。这包括删除无关或不完整的记录、处理缺失值和标准化数据格式。
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这里有一个你可以如何操作的示例:
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导入数据:将你的财务数据导入 Power BI。这些数据可以来自 CSV 文件、数据库或其他任何来源。
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识别无关记录:检查数据并识别出与分析无关的记录。例如,如果你正在分析销售数据,可能需要删除与内部交易相关的记录。
-
删除重复项:检查数据中是否有重复记录并将其删除。Power BI 提供了一个删除重复项功能,你可以用它来处理此问题。
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处理缺失值:识别数据中任何缺失的值。根据数据的性质和分析的目的,你可以选择用默认值填充缺失值、在现有值之间进行插值,或者完全排除缺失值的记录。
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标准化数据格式:确保所有数据都采用一致的格式。例如,日期应该使用相同的格式(DD-MM-YYYY、MM-DD-YYYY 等),货币值应具有相同的小数位数。
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检查不一致性:最后,检查数据中是否有任何不一致的地方。例如,如果你有一列是“销售区域”,另一列是“销售代表”,请确保每个代表都与正确的区域匹配。
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建立关系:根据客户 ID、产品 ID 或交易 ID 等关键字段,在表格之间建立适当的关系。这可以实现跨不同维度的财务数据无缝导航和分析。以下是你可能在 Power BI 中建立表格关系的示例:
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导入表格:将你的财务数据表导入 Power BI。这些数据可以是销售数据、客户数据、产品数据等等。
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客户 ID
,产品 ID
或交易 ID
-
创建关系:在 Power BI Desktop 中,进入模型视图。在这里,你可以看到所有的表格和字段。要创建关系,只需点击并拖动一个表格中的关键字段到另一个表格中的相应字段。一个连接线将出现在这两个表格之间,表示关系已经建立。
-
设置关系属性:创建关系后,你可以设置其属性。例如,你可以指定关系的类型(如一对一、一对多等)和交叉筛选方向。
-
测试模型:设置完关系后,通过创建一些可视化来测试你的模型。你应该能够无缝地分析不同表格之间的数据。
例如,如果你有一个 Sales
表,包含 Transaction ID
、Product ID
和 Sales Amount
,以及一个 Product
表,包含 Product ID
、Product Name
和 Product Category
,你可以基于 Product ID
字段建立关系。这将使你能够按产品名称或类别分析销售数据。
-
实施数据验证。应用数据验证规则以确保数据的完整性和准确性。根据预定义的业务规则验证数据,检测异常值,并标记潜在错误以供进一步调查。以下是如何在 Power BI 中实施数据验证:
-
定义业务规则:定义数据必须遵循的业务规则。例如,销售额必须为正,客户 ID 必须唯一等。
-
创建验证度量:在 Power BI 中创建度量,以验证数据是否符合这些规则。例如,你可以创建一个度量,统计负销售额或重复客户 ID 的数量。
-
使用
STDEV.P
函数计算数据集的标准差,并标记任何偏离均值超过三个标准差的值。 -
ERROR
如果销售额为负或客户 ID 重复。 -
调查错误:使用 Power BI 的数据探索功能,调查验证度量标记的潜在错误。这可能涉及筛选或深入分析数据,以确定错误的原因。
-
实施计算列和度量。利用计算列和度量执行必要的计算、汇总和财务指标。这有助于得出有意义的洞察,并简化在 Power BI 中的分析。以下是如何在 Power BI 中实施计算列和度量的示例:
-
每个交易的
Quantity Sold
和Price Per Unit
。你可以创建一个名为Total Sales
的计算列,使用 Total Sales = [Quantity Sold] * [Price Per Unit] 公式。这将计算每个交易的总销售额。 -
度量:现在,如果你想计算所有交易的总销售额,你可以创建一个度量,例如 Total Sales = SUM(‘Sales’[Total Sales])。这个度量将根据报告当前的筛选上下文动态计算总销售额。
选择合适的可视化方式以实现有效的沟通
-
理解数据特征。深入理解财务数据的特征,例如趋势、对比、分布和相关性。这样的理解将帮助你选择合适的可视化方式。
-
使用简洁明了的可视化图表。避免财务可视化中的杂乱和复杂性。选择干净且直观的可视化方式,有效地传达预期信息,而不会让观众感到困惑。
利用 关键可视化图表:
-
折线图:使用折线图描绘随时间变化的趋势,例如收入增长或支出波动。
-
条形图:利用条形图比较财务数据,例如不同产品或地区的销售表现。
-
饼图:使用饼图展示比例,例如费用组成或收入来源。
-
表格:使用表格呈现详细的财务数据,例如交易信息或财务报表。
利用 ChatGPT 的见解提升财务分析
-
上下文对话:将 ChatGPT 集成到 Power BI 中,使用户能够进行互动式对话并获取与财务数据相关的见解。上下文对话为查询财务信息并获得额外见解提供了自然语言界面。
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解读用户查询:开发能够理解和解读与财务分析相关的用户查询的 ChatGPT 模型。训练模型识别常见的财务术语、指标和背景,从而提供准确的响应。
-
生成可操作的见解:利用 ChatGPT 基于用户查询生成有价值的回应。模型可以提供建议、预测或解释,从而增强财务数据的理解和分析。
-
持续改进:收集用户反馈并迭代 ChatGPT 的集成,提升生成见解的质量。完善模型的训练数据,结合用户建议,并根据财务分析的不断发展需求更新响应。
确保数据安全和隐私
-
数据匿名化:通过匿名化敏感财务数据来优先考虑数据隐私和机密性。确保个人可识别信息(PII)或敏感财务细节被遮蔽或加密,以保护用户隐私。
-
访问控制:在 Power BI 中实施强大的访问控制机制,根据用户角色和职责限制数据访问。确保只有授权人员才能访问和操作敏感的财务信息。
总结来说,通过遵循数据建模、可视化和 ChatGPT 集成的最佳实践,金融分析师可以充分发挥 Power BI 的潜力,从而提升财务分析效果。清晰且结构化良好的数据建模能够提供准确的洞察,而选择合适的可视化图表有助于高效沟通。集成 ChatGPT 则为财务分析带来了自然语言理解的强大功能,使得互动式对话成为可能,并能生成有价值的见解。拥抱这些最佳实践能够赋予金融专业人士做出明智决策、揭示隐藏模式、推动更好商业成果的能力。下一节将演示如何在财务分析中使用 Power BI。
操作案例演示 – 使用 Power BI 分析财务数据
在投资领域,理解不仅是公司本身的表现,还要了解它相对于同行的表现,这一点至关重要。这正是我们 Power BI 可视化的作用所在。让我们演示如何提取一个数据集,并创建一个 Power BI 可视化图表,用来比较苹果与其在科技行业的主要竞争对手。
我们将利用现有的财务数据,并将其转化为可视化叙事,帮助您一目了然地了解苹果如何与其竞争对手进行对比。我们将研究苹果、谷歌和微软的历史股票数据,并使用这些数据创建 Power BI 可视化图表,使数据生动呈现。
在接下来的步骤中,我们将展示如何在 Python 中安装必要的包,拉取不同位置的数据,提取相关信息,并构建 Power BI 仪表板。
-
步骤 1 – 安装必要的 Python 库
在此步骤中,我们必须设置必要的 Python 库:
提示
Python 中的库是提供特定功能的模块集合,使得编程任务变得更简单。我们将使用pandas
进行数据处理和分析,yfinance
来下载 Yahoo! Finance 数据,requests
用于发送 HTTP 请求,BeautifulSoup
用于从 HTML 和 XML 文件中提取数据。通过安装这些库,我们可以为后续的数据提取和分析任务准备 Python 环境。
pip install pandas
yfinance library is a convenient tool that allows you to access Yahoo! Finance’s historical stock price data. You can use the following code to download the data:
import yfinance as yf
import pandas as pd
定义股票代码
tickers = ['AAPL', 'GOOG', 'MSFT']
定义开始和结束日期
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2022-12-31'
创建一个空的 DataFrame 来存储数据
data = pd.DataFrame()
下载数据
for ticker in tickers:
df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date, interval='1mo')
df['Ticker'] = ticker # 添加一列股票代码
data = pd.concat([data, df])
重置索引
data.reset_index(inplace=True)
将数据保存为 CSV 文件
data.to_csv('stock_data.csv', index=False)
Here’s a step-by-step breakdown:
* `yfinance` for downloading stock data from Yahoo! Finance and `pandas` for data manipulation.
* `AAPL` for Apple, `GOOG` for Google, and `MSFT` for Microsoft.
* `2020-01-01` and `2022-12-31`, respectively.
* `pandas` DataFrame is created to store the downloaded data.
* `yf.download()` function, adds a new column to the downloaded data to store the ticker symbol, and appends this data to the main DataFrame.
* `reset_index()` function. This is done because when new DataFrames are concatenated, `pandas` keeps the original indices. Resetting the index ensures that we have a continuous index in the final DataFrame.
* `stock_data.csv` using the `to_csv()` function. The `index=False` argument is used to prevent `pandas` from saving the index as a separate column in the CSV file.
Now, we will take this data and create visualizations with Power BI.
With the stock data you have, you can create several types of charts in Power BI. Here are a few examples:
* **Candlestick chart**: This chart is used to show price movement for the securities in the stock market. It contains information about the open, high, low, and closing prices of stock.
* **Stock chart**: A stock chart in a Power BI paginated report is specifically designed for financial or scientific data that uses up to four values per data point. These values align with the high, low, open, and close values that are used to plot financial stock data.
The following are some other custom visualizations available in Power BI:
* Mekko charts
* Hexbin scatterplot
* Word cloud
* Pulse charts
* Interactive chord diagrams
To create a candlestick chart in Power BI, follow these steps:
1. Open Power BI and connect to your dataset.
2. Select the candlestick chart visualization from the **Visualizations** pane.
3. Drag and drop the required fields onto the chart, such as date, high, low, open, and close prices.
4. The chart will automatically generate based on the data you have selected.
Tip
You might need to download the candlestick visualization from the web. Click on the ellipsis in the `candlestick`; it should show up as a free add-on. Please select it and add it to the **Visualizations** pane.
Remember, the candlestick chart is a powerful tool that can help you understand market trends and identify potential opportunities:

Figure 2.3 – Illustration of a candlestick chart from stock data
To create a stock chart in Power BI using the data you’ve downloaded from `yfinance`, you can follow these steps:
1. `stock_data.csv`). You can do this by clicking on **Home** > **External Data** > **Get Data** > **Text/CSV**.
2. **Create a new chart**: Click on the **Report** view (the bar chart icon on the left), and then click on the line chart icon in the **Visualizations** pane.
3. **Add data to the chart**: In the **Fields** pane, drag and drop the required fields onto the chart. For a basic stock chart, you would typically use the following values:
* **Date** for the axis
* **Open**, **High**, **Low**, and **Close** as values
* **Ticker** for the legend (optional)
4. **Customize the chart**: You can further customize your chart by clicking on the paint roller icon in the **Visualizations** pane. Here, you can change things such as colors, add a title, modify axis settings, and more.
5. **Save your report**: Once you’re happy with your chart, don’t forget to save your report by clicking on **File** > **Save**.
Remember, these are just basic steps to create a simple line chart for stock data. Power BI offers many other types of charts and advanced features that you can explore to create more complex and insightful visualizations:

Figure 2.4 – Illustration of a stock chart in Power BI using the stock data
Tip
Remember to format and label your charts clearly to make them easy to understand. You can also add filters to allow viewers to drill down into specific periods or companies.
Finally, you can ask ChatGPT for insights and interpretations based on the visualizations you’ve created. For example, you might ask why there was a spike in patent filings in a particular year, or how a company’s R&D spending compares to its competitors.
In the next section, we’ll look at a different walkthrough, this time incorporating ChatGPT insights with Power BI.
Walk-through use case – analyzing financial ratios using Power BI and ChatGPT
The following is an example that you can try to emulate. It is a simple illustration of how you can integrate Power BI and ChatGPT. (Note: this example is courtesy of Amer Mahmood, who posted this article on medium.com).
In this example, we will create a report in Power BI and feed the data to ChatGPT, asking for insights. Some steps need to be completed before we start:
1. Install Python and enable Python in Power BI:
1. First, install Python, if you have not done so already. Please visit the official website ([`www.python.org/downloads/`](https://www.python.org/downloads/)) to download it. We recommend versions 3.9 and 3.10.
2. Once Python has been installed, enable Python scripting in Power BI. To do so, open Power BI Desktop. Then, click **File** > **Options** and go to **Settings** > **Options** > **Python scripting**. Select the checkbox and click **OK**.
3. Next, set the Python path in Power BI. Go to **File** > **Options** and then to **Settings** > **Options** > **Python scripting**. Here, click **Detect**. This selects the Python installation path automatically. You can also do this manually by clicking on the ellipsis (**…**) and selecting the Python executable file.
4. Restart Power BI Desktop for the changes you made to take effect.
2. Follow these steps to set up ChatGPT using the ChatGPT API:
1. First, you will need to obtain an API key from Open AI. Navigate to the Open AI website ([`openai.com`](https://openai.com)) and create a (personal) account.
2. Next, ask for and get an API key. You will use this in all your integration projects.
Tip
These API keys are not free. When you sign up with Open AI, you get about $18 worth of tokens for use with your API Key. After that, you are billed (pay-as-you-go). The details are available on the Open AI site under **Pricing** ([`openai.com/pricing`](https://openai.com/pricing)).
1. The ChatGPT API has SDKs and libraries available in several programming languages. Select **Python**. We will use Python extensively in this book and recommend it.
2. Install the SDK with a package manager such as `pip`:
```
pip install openai
```py
1. Now, we need to create a dataset to analyze. Follow these steps:
1. Use Excel to create a sample dataset similar to the following. Name it `Tech Stocks`:
**Current Ratio**
|
**Debt** **to Equity**
|
**Gross** **Margin %**
|
**Price** **to Book**
|
**Price** **to Earnings**
|
**Return on** **Equity %**
|
0.94
|
1.96
|
42.96
|
40.75
|
24.79
|
147.94
|
2.38
|
0.12
|
53.11
|
4.63
|
20.5
|
23.62
|
0.89
|
2.45
|
58.65
|
5.81
|
73.28
|
8.73
|
2.2
|
0.22
|
78.63
|
3.63
|
20.33
|
18.52
|
1.93
|
0.43
|
66.85
|
10.21
|
27.92
|
39.31
|
3.52
|
0.54
|
63.34
|
26.01
|
133.88
|
17.93
|
1. Create a simple report in Power BI Desktop by connecting this dataset to Power BI. Go to the **Modeling** tab via the left column. This is what should appear:

Figure 2.5 – A view of the Modeling tab in Power BI
1. Select the third icon from the left in the ribbon to **Transform** the data.
2. Add **Run Python script** to the **Applied** **Steps** section.
3. Now, we can put the code in the next section directly into Power BI and run it.
1. Now, we must call the ChatGPT API from Power BI. Here, we will integrate ChatGPT with Power BI using the Power Query Editor in Power BI and writing an executable Python code. The code is as follows:
1. To start, import the necessary Python libraries:
```
# 'dataset' 保存此脚本的输入数据
# 导入库
import openai
import os
```py
2. Next, add your Open AI key to the code:
```
# 从 Windows 环境获取 Open AI API
openai.api_key = "Your Open AI API Key"
```py
3. To pass data to the API, loop through each row of the dataset and create a single string:
```
# 遍历数据集中的每一行,将数据连接成一个字符串。将结果字符串传递给 API
for index,row in dataset.iterrows():
messages="我将按照以下顺序提供一组公司信息:公司、价格盈利比、价格账面比、股本回报率%、债务权益比、流动比率、毛利率%,分析每个公司比例,按公司名称引用,并写出简明的回复"
message = ''.join ([str(col) for col in row])
```py
4. Now, build the API request so tha–t it includes the row-level data and makes a chat completion request for the API. Once we’ve done this, we can process the response and write it back to the report:
```
#构建 API 请求以包含源数据的行级数据
messages += " " + str(message)
#为 API 创建聊天完成请求
chat = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
messages = [{"role":"user","content":messages}],
temperature = 0.9,
max_tokens = 500,
top_p = 1,
frequency_penalty = 0,
presence_penalty = 0.6
)
#处理 API 的响应
reply = chat.choices[0].message.content
#将响应写回报告
dataset.at[index, "reslt"] = reply
```py
When we run this script, the Python code loops through each row of the Power BI table and uses the report data to construct the prompt for ChatGPT. This prompt is passed to ChatGPT with the API response being written back to the Power BI DataFrame and table one row (company) at a time.
Keep in mind that the dataset is a built-in `pandas` DataFrame-like structure that allows the Power BI developer to access and manipulate data from the Power BI table using Python.
The result of the ChatGPT response can be rendered as a visual in the Power BI report you’ve created. It should look like this:

Figure 2.6 – Power BI dashboard showing ChatGPT insights
You can use this format to pass through any number of datasets and leverage insights using ChatGPT. Try using this with existing reports in Power BI.
Next, we’ll summarize the key takeaways from this chapter.
Summary
In this chapter, we learned about Power BI in finance and that it is a powerful tool for financial analysis, offering features such as data modeling, visualization, and integration with ChatGPT for enhanced insights.
We followed this up with a section on data modeling and visualization techniques. We explained why clean and well-structured data modeling is essential for effective financial analysis in Power BI. This involves data cleansing, establishing relationships, implementing validation, and utilizing calculated columns and measures. We detailed how choosing the right visualizations is crucial for communicating financial information effectively, understanding the characteristics of the data, and leveraging visuals such as line charts, bar charts, pie charts, and tables for clear and concise representation.
Then, we learned about ChatGPT integration with Power BI. Integrating ChatGPT with Power BI allows users to have contextual conversations and seek insights related to financial data. We also learned how to develop ChatGPT models that interpret user queries and generate actionable insights for improved financial analysis.
Next, we listed some best practices, which included the following:
* Ensuring data security and privacy by anonymizing sensitive information and implementing access control
* Continuously refining and improving data models, visualizations, and ChatGPT integration based on user feedback and evolving needs
* Planning and designing financial dashboards with a focus on clarity, interactivity, and relevant KPIs
Finally, we listed the benefits of Power BI – how Power BI provides real-time, interactive, and visually appealing dashboards that enable stakeholders to gain valuable insights into financial performance, analyze trends, identify opportunities, and make data-driven decisions.
Get ready to shift gears in *Chapter 3* as we delve deep into the electrifying intersection of ChatGPT, AI, and the financial world, all through the lens of Tesla. We’ll kickstart your journey by unveiling how ChatGPT can decode intricate data and transform it into actionable investment insights. Ready to disrupt conventional wisdom? We’ll reveal Tesla’s unique data sources and KPIs, offering you an edge in your financial decisions. Take a spin through the world of sentiment analysis as we dissect news articles and earnings call transcripts to gauge market sentiment like never before. Whether you’re an investor or a planner, our AI-driven trading strategies will have something tailored just for you. We’ll dazzle you with Power BI visualizations that make complex financial metrics as easy to read as your car’s dashboard. And because fairness matters, we’ll guide you on how to ensure your AI models are unbiased.
第三章:特斯拉的财务历程:AI 分析与偏见揭示
在上一章中,我们深入探讨了使用 Power BI 进行财务分析的核心要点。通过全面的指南,我们向您展示了如何将 ChatGPT 的洞察力整合到决策过程中,以增强您的决策能力。您学习了数据建模、可视化技术以及 Power BI 中仪表板创建的细节。本章强调了将人工智能技术(如 ChatGPT)与传统财务分析工具相结合的价值。我们通过示例演示了如何使用 Power BI 可视化公司财务表现的变化,并辅以 ChatGPT 的洞察力,识别潜在的趋势、风险或机会。我们还强调了数据建模、创建可视化以及整合 ChatGPT 洞察力的最佳实践,以确保全面了解财务趋势、风险和机会。
在本章中,我们将探索人工智能在财务分析中的迷人世界,特别关注 ChatGPT 的作用。本章将概述基本分析和技术分析,展示 AI 和 ChatGPT 如何提升这些传统的金融方法。通过实际案例,您将亲眼见证 AI 和 ChatGPT 的强大能力,观察它们如何生成洞察力、识别趋势和评估风险。我们将深入探讨如何利用 ChatGPT 预测财务表现、市场趋势和经济指标,以及它在风险评估中的作用。
本章的亮点之一将是一个实际案例,我们将运用 AI 生成的洞察力和 ChatGPT 来评估一家公司财务表现,从而识别潜在的投资机会并评估风险。本章还将讨论使用 AI 驱动工具进行财务分析的最佳实践和伦理考量,探讨数据隐私和算法偏差等潜在挑战。
本章将涵盖以下主题:
-
揭示 AI 在金融中的力量:走进金融与人工智能交汇的激动人心的领域。发现 AI 如何重新定义传统的财务分析方法,并在金融市场中创造变革性解决方案。
-
ChatGPT 增强的基础分析与技术分析:了解 ChatGPT 如何为财务分析的基础和技术方面带来新的深度与视角。通过实践练习和真实案例,体验 AI 为这些基础方法提供的增强功能。
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利用 AI 预测股价和风险:掌握利用 AI 预测股价和风险的实用技能。通过我们的实操方法,您将掌握 AI 驱动的技术,在快节奏的金融世界中保持领先。
-
深度分析特斯拉与 ChatGPT:了解 ChatGPT 如何解读并呈现像特斯拉这样的领先公司全面的洞察。了解它们的业绩和市场地位,并窥见未来的趋势。
-
使用 Power BI 进行数据可视化:学习如何使用 Power BI 将复杂的金融数据转化为引人入胜的视觉叙事。创建动态且富有洞察力的可视化,提升你讲述数据故事的能力。
-
ChatGPT 支持的特斯拉竞争分析:运用你新学到的技能,分析特斯拉与其竞争对手的比较。使用 Power BI 创建动态的可视化和度量指标,在 ChatGPT 的洞察指导下,更清晰地理解汽车市场的动态。
-
特斯拉交易示例:我们将通过特斯拉的期权和股票,说明激进和保守的交易策略,帮助你获得实际的交易知识,应用于现实世界的交易。
-
理解金融中的人工智能伦理:探索在金融分析中使用人工智能的伦理影响和最佳实践。我们将引导你在人工智能的世界中负责任地航行,确保安全、公平和高效的最佳实践。
本章承诺为你带来一场激动人心的探索之旅,走进由人工智能驱动的金融分析世界。做好准备,迎接这场将传统金融与前沿人工智能结合的迷人旅程,丰富你在这一创新领域的理解和技能。
到本章结束时,你将打下坚实的基础,将人工智能,特别是 ChatGPT,应用于金融分析,开启你的金融分析工具包中的新维度。
ChatGPT 与金融分析简介
在这一部分,我们将深入探讨特斯拉,使用它作为我们在投资、交易和金融分析中探索人工智能的主要示例。我们选择特斯拉作为案例研究,因为它完美地体现了人工智能技术与金融的交汇点,同时提供 Power BI 可视化,帮助读者理解数据。特斯拉在电动汽车和可再生能源领域作为领先创新者的独特地位,为我们提供了一个丰富的现实背景,展示了我们将要探索的概念如何在一个高度颠覆性和快节奏的行业中应用。
这些子章节每一个都提供了一个独特的视角,帮助我们审视特斯拉:
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数据来源——特斯拉的数据宇宙:加入我们,探索特斯拉丰富多样的数据景观,深入研究财务报告、SEC 文件、财报电话会议记录和市场数据的应用程序接口(APIs)。我们不仅仅是在看数字;我们还将深入了解特斯拉开创性的电动汽车技术、其在电池提升方面的创新进展、其全自动驾驶能力的追求以及它在太阳能和储能领域的雄心勃勃的投资。
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风险评估——特斯拉的过山车之旅:准备好迎接一场电动的特斯拉股票表现之旅。利用人工智能的力量,我们将引领你穿越特斯拉在电动汽车和可再生能源市场上那充满高增长和波动性的旅程。
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可视化——用 Power BI 描绘特斯拉的未来:我们将带你进入一个视觉化的旅程,通过 Power BI 将特斯拉的财务状况和市场表现转化为生动且富有洞察力的可视化图表。见证特斯拉惊人的收入增长、雄心勃勃的研发承诺以及不可预测的净收入展现。
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交易示例——与 ChatGPT 一起穿越特斯拉的市场:系好安全带,准备好进入自动驾驶模式,让 AI 和 ChatGPT 引领你穿越特斯拉激动人心的交易世界。我们将预测市场趋势,预见潜在障碍,并在投资策略上为你导航,就像我们在驾驶一辆特斯拉 Model S。无论你是寻求短期收益的日内交易者,还是瞄准电动汽车革命的长期投资者,我们都能为你提供帮助。在我们深入探讨 AI 驱动的财务分析之前,让我们简要回顾一下基本面和技术面分析的概念。这两种方法构成了传统金融分析的基础,但当与 AI 和 ChatGPT 的强大力量结合时,它们将变得更加有效。
基本面分析侧重于通过审查公司的财务报表、行业趋势和经济指标来评估公司的内在价值。而技术面分析则依赖于历史价格数据和交易量来识别那些可以预测未来价格波动的模式和趋势。
人工智能和 ChatGPT 能显著提升这两种分析方法,通过提供数据驱动的洞察、自动化复杂的计算、并识别那些可能不容易被肉眼察觉的趋势和模式。通过将 AI 洞察与传统分析方法结合,金融专业人士可以做出更为明智的决策,保持领先于竞争对手。让我们快速浏览一下特斯拉的非常规数据宝藏,看看我们可以将哪些内容融入到对这家非常规公司的案例分析中。
超越常规——探索特斯拉非常规的数据来源
特斯拉作为一个多维度的创新者,打破了传统评估的界限。为了全面捕捉其价值,我们需要审视一些非常规的、但却至关重要的数据来源,这些数据来源在传统的金融世界中可能并未受到足够重视。虽然我们不会详细讨论每个领域,但我们会让你接触到多个话题,并为你提供独立探索这些激动人心领域的思维方式和工具:
-
埃隆·马斯克——非传统的领导者与远见者:马斯克独特的领导风格和公开沟通方式常常影响市场情绪,为特斯拉的潜在发展轨迹提供洞察。我们的人工智能 ChatGPT 将帮助我们筛选他的动态评论,帮助我们将他标志性的大胆远见与实际商业预测区分开来。
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特斯拉——多领域的创新者:特斯拉从一家汽车公司转型为一家技术和能源巨头,这一转变需要通过广泛的视角来评估。电动汽车技术、自动驾驶人工智能和能源存储等领域是这一复杂拼图的一部分。
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驾驭未来——全自动驾驶(FSD)与人工智能:特斯拉的自动驾驶和未来的 FSD 技术具有革命性的潜力。虽然很难量化,但在评估特斯拉的长期前景时,这些方面不可忽视。
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特斯拉进军能源领域:特斯拉在能源领域的进展,尤其是在太阳能和电池存储领域,体现了其战略多元化。这一领域具有巨大的增长潜力,值得密切关注。
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竞争格局:特斯拉不仅与传统汽车制造商竞争,还与进军汽车领域的科技巨头展开角逐。这种独特的竞争格局对特斯拉的战略和财务成果产生影响。
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特斯拉生态系统:特斯拉,类似于苹果,正在打造一个互联互通的产品和服务生态系统。由此产生的网络效应可能会促进特斯拉的增长和盈利能力。
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酷炫因素——特斯拉的文化影响力:特斯拉的文化影响力和品牌认知度,转化为客户忠诚度和免费的广告,是一种宝贵的、尽管难以量化的资产。尽管量化其影响力可能会带来挑战,但它对特斯拉成功的影响是不可否认的。
通过呈现这些领域,我们鼓励你跳出传统的分析框架,探索那些不那么常规但却有影响力的数据源。利用这些数据可以为你提供对特斯拉股票的细致且全面的理解,让你在传统市场参与者中占据一席之地。我们需要思考在评估这家打破汽车制造规范的电动汽车公司时,应该纳入哪些指标和关键绩效指标(KPI)。让我们在下一部分看看我们的选择。
转变思路——重新思考特斯拉的指标和 KPI
特斯拉在交通、能源和技术方面的革命性方法,挑战了我们重新审视传统的财务指标和关键绩效指标(KPI)。作为投资者,我们需要跳出传统的财务分析框架,探索一系列独特适用于特斯拉多元化商业模式的指标和 KPI。虽然我们将在下一部分详细探讨几个关键指标,但我们也呈现了一个更广泛的指标和 KPI 集合,可以提供更全面的了解特斯拉潜力的视角:
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按细分市场划分的收入:评估特斯拉不同收入来源的增长率和潜力,例如汽车销售、监管信用、能源存储和服务,能为我们提供更为细致的理解。
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自动驾驶与全自动驾驶指标:随着全自动驾驶(FSD)技术的发展,跟踪如自动驾驶行驶里程、人类干预频率以及全自动驾驶包的销售等指标,可能是评估进展的关键。
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能源存储部署:监控部署的能源存储(以兆瓦时为单位)可以为我们提供特斯拉蓬勃发展的能源业务的增长和潜力的见解。
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车辆软件升级:作为一家拥有独特经常性收入来源的汽车制造商,通过空中软件更新和高级软件服务,跟踪软件销售占总汽车销售的百分比可能具有启发意义。
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超级充电网络增长:特斯拉超级充电网络的增长,可以通过充电站数量或连接器的数量来衡量,这可能反映出其基础设施投资和客户体验的提升。
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电池生产与成本:特斯拉在规模化生产电池以及降低成本方面的能力是其使命的核心。像电池产能(以千兆瓦时计算)和每千瓦时电池容量成本这样的指标可以作为关键绩效指标(KPI)。
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品牌感知指标:调查或社交媒体情绪分析可以为我们提供有关客户对特斯拉这一具有影响力品牌的感知和忠诚度的宝贵见解。
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可持续发展指标:跟踪与特斯拉可持续发展努力相关的指标,可能为我们提供一种独特的方式来衡量其在实现使命方面的进展。
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创新和研发指标:追踪研发支出占收入的百分比、申请的专利数量以及在关键研究目标上的进展,可以揭示特斯拉的创新能力。
记住,没有任何单一的指标能够全面呈现像特斯拉这样复杂且充满活力的公司。要全面了解其相互关联的动态,必须探索广泛的因素,包括定性和定量的因素。在本章中,我们将使用 Power BI 深入探讨这些指标的选取,为你提供工具和见解,基于前面全面的指标清单扩展分析。不可避免的是,特斯拉围绕着许多争议,那么我们如何捕捉这些数据并理解它们呢?我们可以看看关于公司的言论,通过多种渠道评估情绪,并通过一些创造性的方法,包括投资者情绪,考虑如何在接下来的部分中将其纳入我们的分析。
新闻与财报电话会议记录——揭示情绪的广度
投资者情绪是股市动态的关键方面,衡量它可以为股价波动提供宝贵的见解。解码投资者情绪的两个特别丰富的来源是新闻文章和财报电话会议记录。它们各自提供不同但互补的视角,巧妙地利用它们为我们提供了获取额外市场情绪和见解的新方式:
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新闻文章:主要新闻媒体对公众对公司的情绪有着重要影响。它们对组织的报道方式可以左右投资者的看法,进而引发股价波动。然而,这些文章中蕴含的情绪不仅仅局限于内容本身;它还延伸至读者的评论。这些评论是投资者情绪的宝贵宝藏,包含了多样的观点、见解和反应。通过运用 AI 和 ChatGPT,我们可以筛选大量文章和读者评论,将隐藏的情绪转化为可操作的数据流。这一创新方法为我们提供了关于投资者情绪的新视角。
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财报电话会议记录:财报电话会议是具有直接影响公司股价的关键事件。它们提供了一个独特的平台,公司高层可以在此分享重要的财务更新、增长战略和未来计划。尤其值得关注的是问答环节,华尔街分析师提出了具有深度的问题。这一交流让我们能够无滤镜地窥见那些积极塑造市场对公司认知的人们的想法。利用 AI 和 ChatGPT 分析这些记录,可以将这些原始且复杂的信息转化为可辨识的情绪模式。这一创新方法可用于预测市场对特斯拉战略和业绩的潜在反应。
然而,由于人类语言的细微差别,如幽默、讽刺和辩论,解析和分类评论可能是一个具有挑战性的任务。利用先进的自然语言处理(NLP)工具,如经过训练能够理解这些细微差别的 ChatGPT,可以帮助准确地分类评论。
尽管存在挑战,结合这些多样化的数据来源——财报电话会议记录、新闻文章、华尔街分析师问答以及读者评论——可以为我们提供关于特斯拉情绪的多维度视角。然而,必须记住,情绪分析只是全面投资评估策略的一部分,应该与基本面和技术分析结合使用。我们应从高层次开始评估特斯拉,首先关注增长驱动因素、潜在风险、基准对比和财务比率分析。接下来的部分将为我们提供一个起点,帮助我们更详细地回顾和思考。
特斯拉:增长驱动因素与潜在风险
以下是特斯拉的增长驱动因素:
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车辆交付:你可以通过 Model 3 和 Model Y 的销售情况以及超级工厂的生产能力来分析特斯拉的增长轨迹。
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毛利率提升:你可以通过评估制造效率和电池成本下降来衡量效率和成本效益。
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能源存储/太阳能部署:你可以研究特斯拉能源部门的扩展,重点关注 Megapack 和太阳能屋顶的安装。
以下是其风险和弱点:
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全球芯片短缺:评估全球芯片短缺对特斯拉生产能力的影响。
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竞争:评估来自传统汽车制造商如大众汽车和通用汽车的威胁,以及新兴公司如 Rivian 和 Lucid 的威胁。
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监管挑战:考虑与自动驾驶功能及其他监管问题相关的潜在法律挑战。
当我们将焦点转向更深入的财务分析时,让我们装备好关键工具来准确评估特斯拉的表现。基准测试和比率分析提供了深刻的视角,而不同的交易策略则满足不同的风险偏好。
基准测试和比率分析:AI 驱动的洞察
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基准测试:将特斯拉的财务表现与行业基准和主要竞争对手进行比较,如蔚来、小鹏、Rivian 和 Lucid,以及传统汽车制造商如福特和通用汽车。考虑的指标包括收入增长率、盈利能力和市场份额。
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比率分析:利用市盈率(P/E)、市销率(P/S)和债务股本比率等比率来评估特斯拉的估值和表现,并与其他电动汽车制造商或整个汽车行业进行对比。
基于风险偏好的交易策略
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激进的交易策略:使用期权策略,例如购买看涨期权以捕捉特斯拉股价上涨,或购买看跌期权以捕捉股价下跌。
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保守的交易策略:基于基本面分析进行持仓交易。例如,当特斯拉展示出强劲的收入增长或毛利率扩展时,可以建立多头仓位。
在接下来的部分,我们将深入探讨如何将这种财务分析方法应用于美国电动汽车和清洁能源公司特斯拉,并讨论 ChatGPT 如何为评估投资机会提供有价值的帮助。
案例研究:特斯拉公司
我们将重点评估特斯拉的财务表现,并利用 ChatGPT 和 AI 生成的洞察来识别潜在的投资机会和风险。
使用 ChatGPT,我们将仔细审查财务报表和 SEC 备案文件中的关键趋势和增长驱动因素,识别潜在的风险和弱点,如全球芯片短缺或竞争加剧。我们还将特斯拉的表现与主要竞争对手和行业平均水平进行基准比较。
最后,我们将讨论根据风险承受能力水平不同的交易策略:激进型与保守型。对于每种策略,我们将提供如何投资特斯拉的实际案例。
通过人工智能驱动的洞察评估投资机会和风险
在这个实际应用案例中,让我们探讨如何利用人工智能生成的洞察力和 ChatGPT 来评估特斯拉的财务表现,并识别潜在的投资机会和风险。
我们将审视特斯拉的关键增长驱动因素,这些因素能持续推动股价波动:
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车辆交付量:特斯拉能够持续增加季度交付量,通常被视为衡量公司增长和执行力的关键指标
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毛利率:特斯拉的毛利率可以反映公司控制生产成本的能力,这对于保持盈利能力至关重要
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能源储存和太阳能部署:特斯拉能源储存和太阳能业务板块的增长,可能体现了公司在电动汽车之外的多元化发展
系好安全带,准备好迎接一场由 ChatGPT 的分析能力推动的特斯拉金融领域的高能之旅。我们的激动人心的旅程将聚焦于特斯拉财务报表和美国证券交易委员会(SEC)备案文件中观察到的关键趋势,重点关注收入增长的差异或运营费用随时间的变化等具体内容。准备好在下一部分深入探讨特斯拉交易策略的高风险世界。交易不仅仅是数字的游戏,它是一个充满战略与耐心的博弈,而参与者的动态性与他们所导航的市场同样激烈。
首先,我们将深入探索激进的交易策略。感受那股冲动,当我们运用期权,在预期市场上涨时购买看涨期权,而在看跌市场中购买看跌期权。那我们是如何预测这些市场走势的呢?通过情绪分析。没错,我们正在解锁数字背后的情感,通过分析新闻、社交媒体和财报电话会议记录中的热点,帮助指导我们的交易决策。
接下来,我们将探讨保守交易策略的领域。这完全是另一种局面——一个耐心和策略为王的领域。在这里,我们遵循一种简单的多头策略,在满足某些基本条件时购买特斯拉股票。
特斯拉交易策略(激进与保守)
首先,我们将深入探讨激进的交易策略。在这里,我们将探索期权交易的复杂机制,具体来说,是在预期市场上涨时购买看涨期权,反之,在看跌市场时购买看跌期权。但这些并非简单的赌博;这些操作是基于细致的观察和敏锐的分析。
在金融与人工智能的这个激动人心的交汇点,我们将利用 ChatGPT 的力量,筛选出海量新闻和财报电话会议记录。它将帮助我们评估公众对特斯拉的情感,这往往能为公司股票的走势提供一些提示。
与此同时,你将可以使用 Power BI 仪表板。这将作为你的操作舱,展示特斯拉当前和历史的股票价格,以及你正在交易的期权的成交量和价格。它还可以显示情感分析结果,使其成为一个全面的工具,帮助你实施激进的交易策略。
你如何理解这些数据?这就是 Python 的作用所在。我们将使用带有 Python API 的经纪商,如 Alpaca,使你能够将原始数据转化为可操作的洞察。你会发现,凭借正确的代码,即使是最复杂的数据也能被驾驭。然而,请记住,每个经纪商的 API 都是独特的,因此具体的代码将取决于你所使用的经纪商。
使用期权的激进交易策略
在这里,我们将使用一个简单的期权策略:当预测股市看涨时,购买看涨期权;当预测看跌时,购买看跌期权。我们将利用新闻和社交媒体上的情感分析来帮助预测这些走势。
为简便起见,假设我们使用一个带有 Python API 的经纪商,如 Alpaca。请注意,具体的代码将取决于你所使用的经纪商的 API 规范:
a. Install first
pip install alpaca-trade-api
b. Run Python code
import alpaca_trade_api as tradeapi
# Initialize the Alpaca API
api = tradeapi.REST('<APCA-API-KEY-ID>', '<APCA-API-SECRET-KEY>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets')
# Define the stock symbol
symbol = 'TSLA'
contract = api.get_option_contracts(symbol)
# Function to buy a call option
def buy_call(api, symbol, contract):
order = api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=1,
side='buy',
type='limit',
time_in_force='gtc',
limit_price=contract.ask_price
)
print(f"Call option order submitted. ID: {order.id}")
# Function to buy a put option
def buy_put(api, symbol, contract):
order = api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=1,
side='buy',
type='limit',
time_in_force='gtc',
limit_price=contract.bid_price
)
print(f"Put option order submitted. ID: {order.id}")
# Example usage
buy_call(api, symbol, contract)
buy_put(api, symbol, contract)
重要
将 <APCA-API-KEY-ID>
和 <APCA-API-SECRET-KEY>
替换为你实际的 Alpaca API 密钥和密钥。
让我们来看一下这段代码的作用:
-
导入 Alpaca 交易 API:Alpaca 是一家在线经纪商,提供现代化的交易平台,并且拥有自己的 Python 库,允许你通过编程方式与其平台互动。我们首先导入这个库,它是一个代码集合,我们可以用它做诸如下单等操作。
-
定义 Alpaca API:在这里,我们通过使用 Alpaca 的 API 连接到其交易平台。这就像是在我们的 Python 代码和 Alpaca 的交易服务之间建立了一条安全的通信线路。
-
定义期权合约:期权合约代表 100 股股票。定义期权合约包括指定一些细节,如股票(在我们这个例子中是特斯拉)、你有权买入或卖出股票的价格(执行价格),以及期权到期的日期。
-
购买看涨期权:看涨期权赋予我们在执行价格时购买股票的权利(但不是义务)。当我们预期特斯拉股票价格上涨时,我们会选择这样做。我们实际上是在押注市场看涨。
-
购买看跌期权:相反,看跌期权赋予我们在执行价格时卖出股票的权利(但不是义务)。当我们预期特斯拉股票价格下跌或预测市场看跌时,我们会选择这样做。
为了决定我们是应该买入认购期权还是认沽期权,我们使用新闻和社交媒体以及财报电话会议记录上的情绪分析。情绪分析使用算法来判断新闻文章和社交媒体帖子的情绪是积极还是消极。如果情绪看涨(积极),我们可能会买入认购期权。如果情绪看跌(消极),我们可能会买入认沽期权。
但需要记住的是,这只是一个简化的概述;实际交易涉及更多复杂性和风险。在实施任何策略之前,务必确保您完全理解它,并考虑咨询财务顾问。
使用仓位交易的保守交易策略
对于更保守的策略,我们可以使用简单的多头仓位策略,在满足特定基本面条件时购买特斯拉的股票。在下面的示例中,我们假设没有安装 alpaca-trade-api
包。如果您已经安装了该包,请删除这段 Python 代码示例中的第一行:
pip install alpaca-trade-api
import alpaca_trade_api as tradeapi
# Initialize the Alpaca API
api = tradeapi.REST('<Your-API-Key>', '<Your-Secret-Key>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets')
# Define the stock symbol
symbol = 'TSLA'
try:
# Place a buy order
api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=1,
side='buy',
type='market',
time_in_force='day'
)
# Place a sell order
api.submit_order(
symbol=symbol,
qty=1,
side='sell',
type='market',
time_in_force='day'
)
# List current positions
positions = api.list_positions()
for position in positions:
print(f"{position.symbol} {position.qty}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
-
将
<Your-API-Key>
和<Your-Secret-Key>
替换为实际的 Alpaca API 密钥和秘密密钥。 -
市价单:当前代码正在下市价单。确保在运行代码时市场是开放的,否则订单可能无法执行。
-
time_in_force
设置为gtc
(有效至取消)。这对于限价单是可以的,但对于市价单,您可以考虑使用‘day’来指定订单仅在交易日有效。 -
错误处理:当前代码没有包括任何错误处理。您可能需要添加一些 try-except 块。
以下是对该 Python 代码片段的解释:
-
导入 Alpaca 交易 API:这段代码将 Alpaca 的库导入到您的 Python 脚本中。
-
建立 Alpaca API 连接:这将使用您的个人 API 密钥设置与 Alpaca API 的连接。
-
定义股票:在此处指定您感兴趣的交易股票(在本例中为特斯拉)。
-
submit_order
函数。下面是如何下一个简单的市价单来购买一股特斯拉股票:api.submit_order( symbol=symbol, qty=1, side='buy', type='market', time_in_force='gtc' )
-
submit_order
函数:api.submit_order( symbol=symbol, qty=1, side='sell', type='market', time_in_force='day' )
-
print
:最后,print
语句用于输出代码中特定操作的结果。例如,如果您想打印当前仓位的列表,可以使用list_positions
函数并按如下方式打印:positions = api.list_positions() for position in positions: print(f"{position.symbol} {position.qty}")
请记住,这段代码仅为示例,假设您已经拥有 Alpaca 的 API 密钥。务必记住保护您的 API 密钥,并且不要与他人共享。
在下一节中,我们将重点介绍如何拉取新闻和财报电话会议记录数据,以帮助拉取可以由 ChatGPT 审阅的数据,从而确定情绪(积极、中性或消极)。这可以指示我们是否应该根据情绪指标买入、持有或卖出。
新闻和市场情绪集成用于交易策略:激进型与保守型
在本节中,我们将深入探讨新闻和市场情绪在塑造智能交易策略中的关键作用,并学习如何解读和整合实时数据及市场指标到投资决策中。你将掌握利用前沿工具和分析方法预测市场趋势、理解投资者行为、提升交易表现和金融敏锐度的艺术。
本部分将提供逐步操作流程:
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安装
newsapi
和Beautifulsoup4
库。 -
使用 NewsAPI 的 API 来获取特斯拉新闻文章,并使用
BeautifulSoup
来提取特斯拉的财报记录。 -
使用 ChatGPT 进行情感分析(包括文章中的评论和财报记录中的问答部分)。
-
将数据保存到 CSV 文件中。
-
将数据导入 Power BI。
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创建可视化图表,用于特斯拉的激进和保守交易决策。
使用名为 NewsAPI
的 Python 库获取新闻数据,并使用名为 TextBlob
的库进行简单的情感分析,或者使用 NLTK 库,甚至可以使用 transformers 库中的预训练模型(如 BERT 或 GPT-3.5)来评估新闻和社交媒体的情感。对于数据集成到 Power BI,我们将概述一个简单的方法,使用 CSV 文件。让我们详细介绍这些步骤:
-
安装所需的库。
在 Python 中,你需要使用 pip 安装以下库:
pip install newsapi-python pip install requests pip install textblob pip install pandas
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获取来自特斯拉文章和特斯拉财报电话会议记录的特斯拉新闻和财报数据。
要提取关于特斯拉的新闻文章,使用以下代码:
from newsapi import NewsApiClient # Initialize the News API client newsapi = NewsApiClient(api_key='your-newsapi-key') try: # Fetch news articles related to Tesla all_articles = newsapi.get_everything(q='Tesla', from_param='2022-10-01', to='2022-12-31', sort_by='relevancy') # Display articles for article in all_articles['articles']: print(article['title'], article['url'], article['content']) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
重要:将
'your-newsapi-key'
替换为你的实际 News API 密钥。上面的日期范围需要付费会员才能获取所有从 2022-10-01 到 2022-12-31 的特斯拉新闻文章。请参考以下说明,在 News API 网站获取付费会员。
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访问新闻 API 网站。进入 News API 并点击获取 API 密钥。
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注册或登录。如果你没有账户,你需要创建一个账户。如果你已经有账户,直接登录。
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选择一个计划。News API 提供多个计划,包括一个具有有限访问权限的免费计划和更多全面访问权限的付费计划。在此情况下,运行上面所示的 Python 代码需要选择付费计划。
-
如果你选择了付费计划,你将被提示输入支付信息。
-
一旦账户设置完成,你将获得一个 API 密钥。这就是你用于以编程方式访问服务的凭证。
对于财报电话会议记录,假设我们使用 Financial Modeling Prep API 作为例子。首先,我们可以利用它提取页面内容,然后解析数据:
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访问 Financial Modeling Prep 网站。
-
注册或登录。如果你是新用户,你需要创建一个账户。如果你已经有账户,直接登录。
-
选择一个计划。进入定价部分并选择终极计划。按照付款步骤激活你的订阅。
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一旦您的帐户设置完成并且订阅已激活,请进入您的仪表板生成 API 密钥:
import requests import json # Initialize API endpoint and API key api_key = "your_api_key_here" api_endpoint = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/your_endpoint_here?apikey={api_key}" # Payload or parameters for date range (Modify as per actual API documentation) params = { "from": "2022-10-01", "to": "2022-12-31" } try: # Make the API request response = requests.get(api_endpoint, params=params) response.raise_for_status() # Parse the JSON data data = json.loads(response.text) # Extract and print the data (Modify as per actual API response) # For demonstration, assuming data is a list of dictionaries with a 'transcript' key for item in data: print(item.get("transcript", "Transcript not available")) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
将
"your_api_key_here"
和"your_endpoint_here"
替换为您的实际 API 密钥和感兴趣的 API 端点。同时,根据 API 的实际文档调整params
。
重要提示
提供的 Python 代码是一个通用模板,可能无法立即工作,因为它可能需要根据 API 的具体要求和数据结构进行调整。始终参考 API 文档以获取准确和最新的信息。
至于解析问答部分和评论,HTML 的结构将决定如何提取该部分。如果它在所有记录中结构一致,您可以简单地调整选择器以抓取页面的特定部分。
这是一个 Python 代码片段,假设您的财报电话会议记录是字符串格式。它会查找马丁·维查(Martin Viecha),特斯拉投资者关系副总裁,宣布财报电话会议问答环节开始的那一行。然后,它将投资者的提问与管理层的回答分开处理:
def parse_transcript(transcript):
lines = transcript.split('\n') # Assume the transcript uses newline characters to separate lines
in_qa_section = False
questions = []
answers = []
current_q = ""
current_a = ""
for line in lines:
# Check if the Q&A section starts
if "Martin Viecha" in line and "investor question" in line.lower():
in_qa_section = True
continue # Skip this line and move to the next line
if in_qa_section:
# Assume that a line starting with "Q:" signifies a question
if line.startswith("Q:"):
# Save the previous Q&A pair before moving on to the next question
if current_q and current_a:
questions.append(current_q.strip())
answers.append(current_a.strip())
current_q = line[2:].strip() # Skip "Q:" and save the rest
current_a = "" # Reset the answer string
else:
# Accumulate lines for the current answer
current_a += " " + line.strip()
# Save the last Q&A pair if it exists
if current_q and current_a:
questions.append(current_q.strip())
answers.append(current_a.strip())
return questions, answers
# Sample transcript (Replace this string with your actual transcript data)
sample_transcript = """
Martin Viecha: We will now start the investor question part of the earnings call.
Q: What is the outlook for next quarter?
Elon Musk: We expect to grow substantially.
Q: What about competition?
Elon Musk: Competition is always good for the market.
"""
questions, answers = parse_transcript(sample_transcript)
print("Questions:")
for q in questions:
print(q)
print("\nAnswers:")
for a in answers:
print(a)
这是一个简单的示例,可能无法处理真实世界财报电话会议记录中的所有复杂情况。例如,某些财报电话会议中可能有多人回答一个问题,投资者关系副总裁可能会有所更换,或者问答格式可能会因电话会议而异。
请注意,这假设会议记录格式良好,并遵循了函数中编码的模式。您可能需要根据自己使用的会议记录的具体格式和结构来调整代码。
-
将数据保存为 CSV 文件。
现在,您可以将新闻文章和财报电话会议记录数据保存为 CSV 文件。您可以使用
pandas
库轻松地将数据保存为 CSV 文件。以下是如何修改先前的脚本以将数据保存到 CSV 文件中的示例:对于
NewsAPI
数据,请使用以下代码:import pandas as pd from newsapi import NewsApiClient newsapi = NewsApiClient(api_key='your-newsapi-key') # You can adjust the dates and sort type as per your requirements all_articles = newsapi.get_everything(q='Tesla', from_param='2022-10-01', to='2022-12-31', sort_by='relevancy') # Create a DataFrame to store the article data df = pd.DataFrame(all_articles['articles']) # Save the DataFrame to a CSV file df.to_csv('newsapi_data.csv') B). For the Earnings Call Transcript data from the Financial Modeling Prep API: import requests import json import pandas as pd # Initialize API endpoint and API key api_endpoint = "https://financialmodelingprep.com/api/v3/your_earnings_call_endpoint_here" api_key = "your_api_key_here" # Payload or parameters for date range and Tesla's ticker symbol params = { "from": "2022-10-01", "to": "2022-12-31", "ticker": "TSLA", "apikey": api_key } try: # Make the API request response = requests.get(api_endpoint, params=params) response.raise_for_status() # Parse the JSON data data = json.loads(response.text) # Extract the transcript, assuming it's in a key called 'transcript' # (Modify as per actual API response) transcript_data = data.get("transcript", []) # Convert the transcript data to a DataFrame df = pd.DataFrame(transcript_data, columns=['Transcript']) # Save the DataFrame to a CSV file df.to_csv('Tesla_earnings_call_transcript.csv', index=False) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
重要提示
"ticker": "TSLA" to the params dictionary to specify that we’re interested in Tesla’s earnings call transcripts. This assumes that the API uses a parameter named ticker to specify the company. You may need to consult Financial Modeling Prep’s API documentation to confirm the exact parameter name and usage.
我们选择将原始数据保存为 CSV 文件而不是在情感分析完成后保存的原因如下:
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原始数据的可复用性:如果您认为原始数据将来可能对其他分析有用,最好保留原始数据。这样,您可以随时返回原始数据并根据需要执行不同或额外的分析。
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计算资源:如果您处理的是大量数据并且计算资源有限,那么可能更高效的做法是对数据进行实时情感分析,然后再保存结果。这样,您就不需要一次性存储大量原始数据并进行处理。
-
迭代改进:如果您计划随着时间的推移改进或更改您的情感分析方法,保存原始数据将非常有利。您可以随时在原始数据上重新运行新的改进分析。
-
执行情感分析。
一旦你拥有新闻和财报电话会议数据,我们可以使用
TextBlob
对其进行情感分析。以下是使用 Python 中的
TextBlob
库对特斯拉新闻文章进行处理的流程概述:from textblob import TextBlob# Function to calculate sentiment def calculate_sentiment(text: str): blob = TextBlob(text) return blob.sentiment.polarity # Let's assume you have a list of news articles news_articles = [...] # replace with your list of news articles # Calculate sentiment for each article sentiments = [calculate_sentiment(article) for article in news_articles] # You could then save these sentiments to a CSV file along with the articles: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Article': news_articles, 'Sentiment': sentiments, }) df.to_csv('article_sentiments.csv', index=False)
这将创建一个名为
article_sentiments.csv
的 CSV 文件,包含每篇文章及其情感评分。然后,你可以将这个 CSV 文件导入 Power BI 创建可视化。
对于新闻文章,考虑按发言人分隔文本,然后进行情感分析。这可以提供对评论文章的不同人物的看法,或者不同人物在讲话中是否有不同的情感。
以下是使用 Python 中的
TextBlob
库对特斯拉财报电话会议记录进行处理的流程概述:from textblob import TextBlob import pandas as pd # Function to calculate sentiment def calculate_sentiment(text: str): blob = TextBlob(text) return blob.sentiment.polarity # Assuming 'transcript' is a list of strings where each string is an earnings call transcript transcripts = [...] # replace with your list of earnings call transcripts # Calculate sentiment for each transcript sentiments = [calculate_sentiment(transcript) for transcript in transcripts] # Save these sentiments to a CSV file along with the transcripts: df = pd.DataFrame({ 'Transcript': transcripts, 'Sentiment': sentiments, }) df.to_csv('transcript_sentiments.csv', index=False)
这段代码将创建一个名为
transcript_sentiments.csv
的新 CSV 文件,包含每份财报电话会议记录及其情感评分。与新闻文章一样,你可以将这个 CSV 文件导入 Power BI 来创建可视化。对于财报电话会议记录,考虑按发言人分隔文本,然后进行情感分析。这可以提供对不同人物(例如,CEO、CFO、投资者关系人员、华尔街分析师)看法的洞察,或者不同人物的言论中是否有不同的情感。
同样需要注意的是,
TextBlob
提供的是一种简单的情感分析方式。若要进行更细致的分析,考虑使用如 transformers 等库中的更复杂模型,例如 GPT 3.5。-
将数据导入 Power BI 或 GPT-4。
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一旦你将情感分析数据保存为 CSV 文件,可以将其导入 Power BI。
-
打开 Power BI 桌面版,分别将
news_article_sentiments.csv
和transcript_sentiments.csv
文件导入 Power BI。然后,对于每个数据源,按照提供的步骤创建饼图和条形图。你需要分别对新闻文章数据和财报电话会议数据各进行一次。 -
为了巩固这些可视化内容,首先需要巩固数据。Power BI 允许你附加查询,本质上是将一个数据集堆叠在另一个数据集上。你需要确保数据列对齐正确。例如,你可以有一个共同的结构,如
{Source, Text, Sentiment, PublishedAt}
,其中Source
可以是新闻文章
或财报电话会议
。然后,按照相同的步骤创建饼图和条形图。以下是如何附加数据的方法:
-
在 Power BI 桌面版中,
publishedAt
字段可能不适用于财报电话会议数据,除非你有每个电话会议部分的特定时间戳。对于按时间汇总的条形图,可能更有用的是集中在文章上,或者确保你为财报电话会议提供了一个合适的基于时间的字段。通过这种方式,您可以为新闻文章和财报电话会议记录的情感创建单独的可视化图表,也可以创建一个综合视图,显示考虑到这两个数据源的整体情感。
以下是 Power BI 可视化步骤,用于新闻文章和财报电话会议记录的情感数据:
- 饼图:点击
sentiment
字段中的饼图图标,进入publishedAt
字段,再进入sentiment
字段,放入 值 区域。Power BI 将创建一个显示情感随时间变化的柱状图。
- 饼图:点击
-
将情感分析与交易策略相结合。
情感分析数据可以作为交易策略的信号。例如,正面情感的显著增加可能是买入信号,而负面情感的增加可能是卖出或做空信号。
请将这些视为示意性示例,而非现成可用的代码。
假设您有两个 Python 脚本,一个用于情感分析(
sentiment_analysis.py
),另一个用于决策和交易执行(trade_execution.py
)。对于情感分析脚本(
sentiment_analysis.py
),这是一个简化版本的脚本,它执行情感分析并保存结果:from newsapi import NewsApiClient from textblob import TextBlob import pandas as pd import os def get_sentiment(text): analysis = TextBlob(text) if analysis.sentiment.polarity > 0: return 'positive' elif analysis.sentiment.polarity == 0: return 'neutral' else: return 'negative' newsapi = NewsApiClient(api_key='YOUR_API_KEY') data = newsapi.get_everything(q='Tesla', language='en') articles = data['articles'] sentiments = [get_sentiment(article['description']) for article in articles] df = pd.DataFrame({'Article': articles, 'Sentiment': sentiments}) # Save to CSV df.to_csv('sentiment_scores.csv', index=False)
对于决策和交易执行脚本(
trade_execution.py
),这是一个简化版本的脚本,它读取情感分数、做出决策并执行交易:import pandas as pd import alpaca_trade_api as tradeapi import os api = tradeapi.REST('APCA-API-KEY-ID', 'APCA-API-SECRET-KEY', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') df = pd.read_csv('sentiment_scores.csv') # Analyze the sentiment scores and make a decision positive_articles = df[df['Sentiment'] == 'positive'].shape[0] negative_articles = df[df['Sentiment'] == 'negative'].shape[0] # Placeholder for your trading strategy if positive_articles > negative_articles: decision = 'buy' elif negative_articles > positive_articles: decision = 'sell' else: decision = 'hold' # Execute the decision if decision == 'buy': api.submit_order( symbol='TSLA', qty=1, side='buy', type='market', time_in_force='gtc' ) elif decision == 'sell': api.submit_order( symbol='TSLA', qty=1, side='sell', type='market', time_in_force='gtc' )
若要在特定间隔运行这些脚本,您可以使用任务调度器。例如,在基于 Unix 的系统中,您可以使用
cron
。下面是一个示例cron
任务,安排每天上午 8 点运行sentiment_analysis.py
,每天上午 9 点运行trade_execution.py
:# Edit your crontab file with crontab -e and add the following lines: # Run sentiment_analysis.py at 8 AM every day 0 8 * * * cd /path/to/your/scripts && /usr/bin/python3 sentiment_analysis.py # Run trade_execution.py at 9 AM every day 0 9 * * * cd /path/to/your/scripts && /usr/bin/python3 trade_execution.py
在 Windows 环境中,您可以使用任务计划程序完成相同的任务。记得将
/path/to/your/scripts
替换为脚本的实际路径,并将/usr/bin/python3
替换为您的 Python 解释器路径。 -
在过程中加入 ChatGPT。
将 ChatGPT 融入这个过程,可能为您的交易策略提供额外的分析层面。具体来说,ChatGPT 可以用来提供新闻文章或记录中的更多洞察,帮助做出决策。
例如,您可以用 ChatGPT 来生成每篇文章或记录的摘要,而不是仅仅进行简单的正面、中立或负面情感分析。通过分析这些摘要,可以获得更为细致的情感,例如对新款特斯拉产品的热情,或对供应链问题的关注。
要实现这一点,您需要将每篇文章或记录的文本输入到 ChatGPT 中,然后分析生成的输出。
请参阅下面的 Python 代码示例:
import openai from textblob import TextBlob openai.api_key = 'your-openai-key' def get_summary(text): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=text, temperature=0.3, max_tokens=100 ) return response.choices[0].text.strip() def get_sentiment(text): analysis = TextBlob(text) if analysis.sentiment.polarity > 0: return 'positive' elif analysis.sentiment.polarity == 0: return 'neutral' else: return 'negative' # Let's assume we have a list of articles articles = ["Article 1 text...", "Article 2 text...", "..."] summaries = [get_summary(article) for article in articles] sentiments = [get_sentiment(summary) for summary in summaries] # You can now proceed to save the summaries and sentiments and use them in your decision-making process
重要说明
请记住,这是一个简化的示例,实际实现可能需要处理各种边缘情况和 API 限制。
此外,将 ChatGPT 融入到您的过程中可能需要调整情感分析,因为您不再分析整篇文章,而是分析由 GPT-4 生成的摘要。您还需要考虑使用 OpenAI API 相关的费用。
在接下来的部分中,将使用 Power BI 创建多个基于特斯拉财务表现、市场竞争和关键绩效指标的可视化图表。以下是可视化的摘要:
-
财务可视化:饼图或甜甜圈图可以展示特斯拉与其竞争对手在电动车市场的市场份额。
-
运营效率比率:使用条形图比较特斯拉与其竞争对手的运营效率比率(销售成本(COGS)+ 运营费用(OpEx)/收入)。
-
收入增长:使用折线图或面积图跟踪各个汽车制造商通过电动车销售所实现的收入增长。
-
毛利率:使用条形图比较各个汽车制造商的毛利率,以识别成本效率和盈利能力。
-
研发投资:如果有数据的话,可以通过堆积条形图或折线图显示不同汽车制造商在多年来的研发投资。
-
地理收入分布:使用树状图可视化特斯拉按国家或地区的收入分布,使用折线图展示不同国家或地区随时间变化的收入趋势。
-
-
市场竞争可视化:
-
车辆续航与性能:使用散点图可视化不同汽车制造商车型的续航与充电时间的关系。同时,也可以用条形图比较不同电动车模型的加速性能(0-60 英里每小时的时间)。
-
基础设施:如果有充电站的地理数据,可以使用地图来可视化充电网络基础设施。也可以使用堆积条形图来比较不同汽车制造商的总充电基础设施。
-
-
关键绩效指标(KPI)可视化:
-
车辆交付量:使用带有折线图叠加的条形图展示按季度的车辆交付量,并使用堆积条形图按车型(例如,Model S、Model 3、Model X、Model Y)展示车辆交付量的细分。
-
储能和太阳能部署:使用带有折线图叠加的条形图来显示按季度进行的储能部署和太阳能安装情况。
-
Power BI 可视化——特斯拉
可视化本质上是一种普遍的语言,通过形状、模式和颜色,能让人脑快速解读。随着大数据和人工智能的快速发展,我们现在能够处理和理解比以往更多的信息。然而,这些信息通常是复杂且多维的。这时,可视化作为一种变革性工具发挥了作用。
我们的大脑非常擅长解读视觉信息。研究表明,人类大脑处理图像的速度比文本快 60,000 倍,且传输到大脑的 90%信息都是视觉信息。因此,可视化图表利用了这一优势,将原始数据中的复杂模式转化为易于理解和直观的形式。
让我们通过从特斯拉的 10-K 年度报告和 10-Q 季度报告中详细提取所需数据,来开始本节内容。
财务可视化图表——从数据提取到 Power BI 可视化图表
以下是构建上一节中讨论的财务可视化图表的步骤。我们将带您完成数据提取、保存数据,并进一步提取数据以创建每个可视化图表的过程。
使用 Python 从 SEC 网站上的 EDGAR 数据库下载 10-Q 和 10-K 报告。以下是一个使用
requests
库下载单个文件的基本 Python 脚本:import requests def download_file(url, filename): response = requests.get(url) open(filename, 'wb').write(response.content) # URL to the file (link you get from the SEC's EDGAR database) url = 'https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000156459021004599/0001564590-21-004599-index.htm' # Path where you want to store the file filename = 'tesla_10k.html' download_file(url, filename)
该脚本仅仅是从给定的 URL 下载一个文件并将其保存到指定的位置。您需要将
url
变量替换为您想要下载的 10-K 或 10-Q 报告的 URL。请记住,您需要为每个要与特斯拉进行比较的 10-K 和 10-Q 公司报告重复此过程,才能将它们纳入 Power BI 可视化图表中。我们建议从即将发布的公司列表中添加数据,以完成通过 SEC 文件进行的比较分析。
操作步骤
您需要为任何希望查询 SEC 文件的公司(例如 10-K 年度报告或 10-Q 季度报告)找到其中央索引键(CIK)编号。CIK 编号是由美国证券交易委员会(SEC)分配给需要向 SEC 披露财务信息的公司的唯一标识符。
以下是如何获取上市公司 CIK 编号的简要指南。
SEC 的 EDGAR 数据库:
-
访问 SEC 的 EDGAR 数据库:
www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html
-
在公司名称字段中,输入您感兴趣的公司的名称。
搜索结果将显示公司名称及其 CIK 编号。
使用 Google 或 Bing 在线搜索:
-
您可以通过简单的在线搜索获取 CIK 编号。将公司的名称后跟
CIK number
输入您选择的搜索引擎(例如,Google
CIK number
)。公司网站或文件:
-
上市公司通常会在其官方网站上提供其 CIK 编号,特别是在投资者关系部分或在其 SEC 文件中。
-
通用汽车(GM)SEC CIK 编号:0001467858
通用汽车是一家传统汽车制造商,正在大力投资电气化和自动驾驶技术。其雪佛兰 Bolt 以及即将推出的 GMC Hummer EV 和凯迪拉克 Lyriq 与特斯拉的车型直接竞争。
-
福特(F)SEC CIK 编号:0000037996
福特的 Mustang Mach-E 和即将推出的全电动 F-150 Lightning 展现了公司对电气化的承诺。福特是一个传统的汽车制造商,类似于通用汽车,并正在向电动车市场过渡。
-
Rivian (RIVN) SEC CIK 编号:0001809779
Rivian 是一家纯电动汽车公司,总部位于美国,由福特和亚马逊支持,最近上市,并且是特斯拉在电动卡车市场的直接竞争对手。
-
NIO Inc. (NIO) SEC CIK 编号:0001736541
尽管蔚来(NIO)不是美国公司(它是一家中国公司),但它在纽约证券交易所上市。蔚来是一家高端电动汽车制造商,经常被称为“中国的特斯拉”。
-
XPeng Inc. (XPEV) SEC CIK 编号:0001821684
另一家在纽约证券交易所上市的中国电动汽车制造商,XPeng 专注于开发经济实惠的电动汽车和先进的自动驾驶技术。
-
Lucid Group (LCID) SEC CIK 编号:0001736874
Lucid Motors 是一家美国电动汽车制造商,最近上市。其首款车型 Lucid Air 是一款豪华电动轿车,与特斯拉 Model S 竞争。
通过将特斯拉与传统汽车制造商(如通用、福特)以及纯电动汽车公司(如 Rivian、蔚来、XPeng、Lucid)进行对比,数据可视化应当能够提供特斯拉在快速发展的电动汽车市场中的全面表现。
为多个公司和多个年份自动化这一过程,将涉及构建一个更复杂的流程,能够导航 SEC 的 EDGAR 数据库,这超出了本示例的范围。你还可以参考在 第一章 中提供的 SEC API 过程。
获得这些文件后,你需要进一步处理它们,以提取相关的财务数据。对于简单的情况,可以使用 Python 的内建字符串方法或正则表达式,或者使用如
BeautifulSoup
这样的库进行更复杂的 HTML 处理。作为 步骤 1(CSV 文件选项)的替代方法,你可以从公司的 10-K 和 10-Q 报告中提取数据进行分析,这涉及到从 SEC 的 EDGAR 数据库进行网页抓取、HTML/XML 解析和处理 CSV 文件以进行数据存储。以下是一个基本脚本,演示了这些步骤:
a. Install first pip install beautifulsoup4 b. Run Python code import os import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # Set the URL for the company's filings page on EDGAR company_url = "https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar?action=getcompany&CIK=0001318605&type=&dateb=&owner=exclude&count=40" # Download the page response = requests.get(company_url) page_content = response.content # Parse the page with BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(page_content, 'html.parser') # Find all document links on the page doc_links = soup.find_all('a', {'id': 'documentsbutton'}) # If no such id exists, find links by text (this assumes that the text 'Documents' is consistent) if not doc_links: doc_links = soup.find_all('a', string='Documents') # Loop through the document links for doc_link in doc_links: # Get the URL of the document page doc_page_url = 'https://www.sec.gov' + doc_link.get('href') # Download the document page response = requests.get(doc_page_url) doc_page_content = response.content # Parse the document page soup = BeautifulSoup(doc_page_content, 'html.parser') # Find the link to the 10-K or 10-Q file filing_link = soup.find_all('a', {'href': lambda href: (href and ("10-K" in href or "10-Q" in href))}) # If a filing link was found if filing_link: # Get the URL of the 10-K or 10-Q file filing_url = 'https://www.sec.gov' + filing_link[0].get('href') # Download the file response = requests.get(filing_url) filing_content = response.content # Parse the file content (as text for simplicity) soup = BeautifulSoup(filing_content, 'html.parser') # Find all tables in the file tables = soup.find_all('table') # Loop through the tables and save each as a CSV file for i, table in enumerate(tables): with open(f'{doc_link.text}_{i}.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for row in table.find_all('tr'): writer.writerow([col.text for col in row.find_all('td')])
-
提取每个可视化的 Power BI 数据。
下一步是识别哪些表格包含你需要的数据,并将其提取到 CSV 文件中。以下是一个简单的 Python 脚本,演示这一过程:
import csv # List of tables parsed from the 10-K or 10-Q file tables = [...] # The indices of the tables containing the data we need market_share_table_index = ... operating_efficiency_ratio_table_index = ... revenue_growth_table_index = ... gross_margin_table_index = ... rd_investment_table_index = ... geographic_revenue_distribution_table_index = ... # List of the table indices table_indices = [ market_share_table_index, operating_efficiency_ratio_table_index, revenue_growth_table_index, gross_margin_table_index, rd_investment_table_index, geographic_revenue_distribution_table_index ] # List of names for the CSV files csv_names = [ "market_share.csv", "operating_efficiency_ratio.csv", "revenue_growth.csv", "gross_margin.csv", "rd_investment.csv", "geographic_revenue_distribution.csv" ] # Loop through the table indices for i in range(len(table_indices)): # Get the table table = tables[table_indices[i]] # Open a CSV file with open(csv_names[i], 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) # Loop through the rows in the table for row in table.find_all('tr'): # Write the row to the CSV file writer.writerow([col.text for col in row.find_all('td')])
你需要手动检查 10-K 和 10-Q 文件,以确定哪些表格包含你需要的数据(例如脚本中的
market_share_table_index
、operating_efficiency_ratio_table_index
等)。一旦识别出这些表格,脚本将从中提取数据并保存到独立的 CSV 文件中。然而,这仍然是一个简化的示例。在实际操作中,数据可能需要清洗或重塑,才能用于可视化。你可能还需要从文档的其他部分提取数据,而不仅仅是表格。此外,某些你感兴趣的数据,如市场份额或经营效率比率,可能不会直接在 10-K 或 10-Q 报告中披露。在这种情况下,你需要根据现有数据计算这些指标,或找到替代数据源。
导入数据。
让我们逐步介绍如何导入 CSV 文件并创建可视化。我们将以
market_share.csv
为例,但相同的过程适用于将在接下来的财务可视化部分中使用的其他 CSV 文件。-
打开 Power BI 桌面并点击顶部功能区中的主页。
-
在外部数据部分,点击获取数据。
-
在下拉菜单中选择文本/CSV。
-
导航至
market_share.csv
文件,选择它并点击打开。在预览窗口中,验证数据是否正确,然后点击加载。
创建 Power BI 财务可视化:
-
比较特斯拉在电动汽车领域的市场份额与其他汽车制造商的市场份额:
-
可视化类型:饼图或圆环图。
-
描述:显示各汽车制造商的市场份额,包括特斯拉。饼图的各个部分将代表每个制造商的市场份额比例。
-
将
Company
字段拖入图例或详细信息区域,将市场份额字段拖到值区域。 -
经营效率比率 – 特斯拉及其竞争对手的 COGS + OpEX / 收入
-
可视化类型:柱状图
-
描述:比较特斯拉与其竞争对手的经营效率比率
-
指令:将
Company
字段拖到轴区域,将Operating Efficiency Ratio
字段拖到值区域
收入增长:比较不同汽车制造商的电动汽车销售收入增长:
-
可视化类型:折线图或面积图
-
描述:追踪各汽车制造商的收入增长情况
-
将
Year
字段拖到Revenue Growth
字段,再拖到Company
字段,并放入图例区域 -
毛利率:比较电动汽车销售的毛利率,了解成本效率和盈利能力
-
可视化类型:柱状图
-
描述:比较各公司毛利率,以识别哪些公司在成本效率和盈利能力方面表现更好
-
将
Company
字段拖动到Gross Margin
字段,然后放入值区域
研发投资:比较不同汽车制造商在电动汽车领域的研发投资
-
可视化类型:堆积柱状图或折线图。
-
描述:显示不同汽车制造商的研发投资。如果数据可用,可以展示多个年份的数据。
-
将
Year
字段拖到R&D Investment
字段,再拖到Company
字段,并放入图例区域。 -
地理收入分布:
-
Visualization Type:一个树形图用于可视化特斯拉的收入分布,折线图用于显示收入趋势。
-
Description:一个树形图用于可视化特斯拉按国家或地区划分的收入分布,一个折线图用于显示特斯拉按国家或地区划分的收入趋势。
以下是导入数据的说明:
-
打开 Power BI Desktop 并点击Get Data,位于Home功能区。
-
从下拉菜单中选择More以打开包含所有可用连接器的窗口。
-
选择CSV(如果您的数据是 CSV 格式)或文件的格式。
-
导航到您的文件,选择它并点击Open。
-
在导航窗口中,您可以预览您的数据。点击Load将数据加载到 Power BI 中。
以下是创建树形图可视化的说明:
-
点击Visualizations窗格中的树形图图标。
-
将
Country
或Region
字段拖入Group区域。 -
将
Revenue
字段拖入Values区域。 -
Power BI 将自动创建一个树形图,其中矩形的大小表示每个国家或地区的收入。
-
创建折线图可视化:
-
点击Visualizations窗格中的折线图图标。
-
将
Date
或Period
字段拖入Axis区域。 -
将
Revenue
字段拖入Values区域。 -
从
Country
或Region
字段,拖动到Legend字段以创建多条线,每条代表一个国家或地区。
Power BI 将创建一个折线图,显示每个国家或地区的收入趋势。
请记得根据您的偏好格式化可视化内容,如更改颜色、添加数据标签、标题等。您可以通过点击Visualizations窗格中的油漆滚筒图标来访问这些格式化选项。
市场竞争可视化–数据提取到 Power BI 可视化
以下是构建市场竞争可视化的步骤,如前一节所述。我们将带您通过提取数据、保存数据,再导入并创建每个可视化的过程。
请注意,由于所需数据的分散性以及部分数据存在于汽车制造商的官方网站上,直接通过 Python 脚本或 API 提取这些数据可能是一项挑战,尤其是对于性能指标。某些网站可能会屏蔽抓取活动,因此遵守各网站关于网页抓取和数据提取的政策至关重要。
-
车辆续航和性能数据:
让我们使用一个假设的例子,从像 Inside EVs 这样的网页中提取电动汽车数据,该网站包含各种电动汽车的规格。请记住,这个例子仅用于教育目的,您应始终尊重该网站的条款和条件以及数据隐私规定。
这个 Python 示例将使用
BeautifulSoup
和Requests
,这是两个广泛使用的网页抓取库。在开始之前,如果你还没有安装这些库,需要先安装它们。你可以通过
pip
安装:pip install beautifulsoup4 requests pandas
这是一个简单的 Python 脚本,用于抓取电动汽车数据:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def scrape_data(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table') # Assumes only one table on the page headers = [] for th in table.find('tr').find_all('th'): headers.append(th.text.strip()) rows = table.find_all('tr')[1:] # Exclude header data_rows = [] for row in rows: data = [] for td in row.find_all('td'): data.append(td.text.strip()) data_rows.append(data) return pd.DataFrame(data_rows, columns=headers) url = 'https://insideevs.com/guides/electric-car-range-charging-time/' # Example URL, please check if scraping is allowed df = scrape_data(url) df.to_csv('ev_data.csv', index=False) # Save the data to a CSV file
以下是 Python 代码片段的解释:
-
导入必要的库。你需要这些库来发送 HTTP 请求、解析 HTML 和以表格格式操作数据:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd
-
定义一个用于数据抓取的函数。该函数接受一个 URL 作为输入,向该 URL 发送 GET 请求,解析 HTML 响应以找到数据表格,提取表头和行数据,并将数据作为
pandas
DataFrame 返回:def scrape_data(url): # Send a GET request to the URL response = requests.get(url) # Parse the HTML content of the page with BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Find the data table in the HTML (assuming there's only one table) table = soup.find('table') # Extract table headers headers = [] for th in table.find('tr').find_all('th'): headers.append(th.text.strip()) # Extract table rows rows = table.find_all('tr')[1:] # Exclude header row data_rows = [] for row in rows: data = [] for td in row.find_all('td'): data.append(td.text.strip()) data_rows.append(data) # Create a DataFrame with the data and return it return pd.DataFrame(data_rows, columns=headers)
-
使用该函数抓取数据并保存为 CSV 文件。在这里,你输入要抓取数据的网页 URL,调用
scrape_data
函数将数据获取为数据框,并将数据框保存为 CSV 文件:url = 'https://insideevs.com/guides/electric-car-range-charging-time/' # Example URL, please check if scraping is allowed df = scrape_data(url) df.to_csv('ev_data.csv', index=False) # Save the data to a CSV file
-
重要提示
这段代码假设网页上有一个包含我们所需数据的表格。如果网页结构不同,你需要相应地调整代码。始终遵守网站的规则和法规,以及任何相关的数据隐私和法律要求。不过,请记住,这只是一个简单的示例,可能无法与所有网站兼容,尤其是那些使用 JavaScript 加载数据或具有复杂结构的网站。对于这种情况,你可能需要采用更复杂的技术和工具,如 Selenium 或 Scrapy。
-
基础设施数据
让我们也来看看提取我们特斯拉和竞争对手基础设施(充电站)可视化数据的过程。
一种方法是使用充电站数据库的 API 来处理基础设施部分。我们可以考虑使用 Open Charge Map 的公共 API。以下 Python 脚本展示了如何检索美国充电站的信息:
import requests import pandas as pd api_key = "your_api_key" # replace with your API key country_code = "US" # for United States url = f"https://api.openchargemap.io/v3/poi/?key={api_key}&countrycode={country_code}&output=json" response = requests.get(url) # make sure the request was successful assert response.status_code == 200 # convert to JSON data = response.json() # create a pandas DataFrame df = pd.json_normalize(data) # print the DataFrame print(df) df.to_csv('infrastructure_data.csv', index=False)
车辆的续航和性能数据已经从各种在线来源手动整理,并以 CSV 格式保存;可以通过步骤 1中提到的
pandas
read_csv
函数在 Python 中读取,因此无需额外的工作。将 CSV 文件加载到 Power BI 中:
-
打开 Power BI 桌面。点击
Company
或Model
字段,将其拖入Battery Capacity
,然后拖入0-60 mph Time
字段,创建一个简单的条形图,展示不同电动汽车模型的数据。这将允许你快速比较不同模型和汽车制造商。以下是 Power BI 中创建条形图的操作步骤:
- 在
0-60 mph Time
字段中点击条形图图标,将其拖入Company
或Model
字段,再将Longitude
和Latitude
字段拖入Number of Charging Points
字段,然后依次将Company
字段拖入Company
字段,最后拖入Total Number of Charging Stations
字段,直到Charging Speed
字段,最后到Legend区域。这样会根据充电速度(慢、快或超快)对每个条形进行分段(堆叠)。
- 在
记得根据需要自定义你的可视化,以使其更有效。你可以调整颜色、添加数据标签和标题等,方法是点击 可视化 面板中的油漆滚筒图标。
KPI 可视化——从数据提取到 Power BI 可视化
在本节中,我们将提供创建可视化的步骤,为读者提供一种评估 Tesla KPI 的方式。
KPI 可视化如下:
-
车辆交付:这是一个带有折线图叠加的条形图,显示按季度的车辆交付,并且是一个堆叠条形图,显示按车型(例如 Model S、Model 3、Model X、Model Y)分解的车辆交付。
-
能源存储和太阳能部署:这是一个带有折线图叠加的条形图,显示按季度的能源存储部署和太阳能安装情况。
幸运的是,这些数据可以在我们之前从 SEC 网站提取数据时获取的 Tesla 年度和季度报告中找到。请从保存的 Tesla SEC CSV 文件中提取车辆交付、能源存储和太阳能部署数据。你只需要找到已经创建的 CSV 文件,并按照以下步骤操作:
-
这是一个通用的 Python 脚本,用于读取 CSV 文件并提取所需的数据:
import pandas as pd # Load the CSV file df = pd.read_csv('tesla_report.csv') # Extract the data needed for visualizations vehicle_deliveries = df[['Quarter', 'Model S Deliveries', 'Model 3 Deliveries', 'Model X Deliveries', 'Model Y Deliveries']] energy_storage_and_solar_deployments = df[['Quarter', 'Energy Storage Deployments', 'Solar Installations']] # Save the extracted data into new CSV files vehicle_deliveries.to_csv('vehicle_deliveries.csv', index=False) energy_storage_and_solar_deployments.to_csv('energy_storage_and_solar_deployments.csv', index=False) pandas library is imported.
-
pd.read_csv()
函数用于读取 CSV 文件。将tesla_report.csv
替换为你实际的 CSV 文件名。 -
每个可视化所需的列会被提取到新的数据框中。
-
to_csv()
函数用于将这些新数据框保存到新的 CSV 文件中,之后可以将其导入 Power BI。请修改脚本中的列名,使其与 CSV 文件中的列名完全匹配。另外,将
tesla_report.csv
替换为你的 CSV 文件路径。该脚本假设你只有一个包含所有所需数据的 CSV 文件。如果数据分布在多个文件中(例如每个报告一个文件),你需要单独加载每个文件,提取数据,并可能将结果合并。
-
将 CSV 文件导入 Power BI:
-
打开 Power BI 桌面版。
-
点击
vehicle_deliveries.csv
文件,选择它,然后点击energy_storage_and_solar_deployments.csv
文件。
完成这些步骤后,你将把 CSV 文件中的数据加载到 Power BI,并准备创建可视化。
车辆交付:a. 条形图:按季度显示车辆交付,并叠加折线图显示趋势。b. 堆叠条形图:按车型(例如 Model S、Model 3、Model X、Model Y)分解车辆交付。
以下是创建带有折线图叠加的车辆交付条形图的 Power BI 操作说明:
- 将
Quarter
字段拖入Vehicle Deliveries
字段中,但这次将其放入折线图的“值”区域。现在你有了一个带有折线图叠加的条形图,两个图表都表示按季度的车辆交付。
以下是关于车辆交付堆叠条形图的说明:
-
单击
Quarter
字段中的堆叠条形图图标,并将其拖入共享轴区域。这将成为条形图和线图的公共轴。 -
接下来,将
Energy Storage Deployments
字段拖入Solar Installations
字段,并放入线图的数值区域。这将创建一个线图叠加,显示按季度划分的太阳能安装情况。
-
这个可视化让你可以轻松比较能源存储部署和太阳能安装的趋势。
一如既往,记得根据个人偏好调整可视化的格式(如颜色、数据标签、标题等),方法是单击 格式 按钮(看起来像滚筒刷),该按钮位于 可视化 面板中。
最后的思考:在数据可视化工作流程中利用 ChatGPT 和 OpenAI API
这正是 ChatGPT 可以帮助自动化一些手动步骤的地方,从提取数据到创建 Power BI 可视化。你应该把 ChatGPT 当作一个宝贵的助手,但它必须以正确的方式使用。它当然不会取代人的参与,但它可以加速过程,让人们有更多时间专注于自己擅长的事情。它可以做到以下几点:
-
自动化脚本创建:你可以让 ChatGPT 生成用于数据提取和清洗的 Python 脚本。这有助于自动化数据的提取和预处理过程,方便用于可视化。你已经在我们之前的互动中看到了这些示例。
-
指导数据分析:ChatGPT 可以提供关于如何进行数据分析的指导。例如,你可以向 ChatGPT 描述你的数据集,并询问建议,了解哪种分析方法能产生有趣的洞察,或是哪些可视化方式能有效呈现你的数据。
-
创建复杂查询:你可以使用 ChatGPT 来帮助制定复杂的 SQL 或其他数据库查询。ChatGPT 的语言生成能力可以帮助你表述那些可能难以构思的查询。
-
创建叙述性报告:一旦分析和可视化完成,ChatGPT 可以帮助撰写结果报告。根据分析结果,它可以生成结构良好的报告,以清晰易懂的方式展示发现的结论。
-
促进互动学习:ChatGPT 可以提供逐步的指令和解释,帮助用户理解各种主题,例如如何在 Power BI 中使用特定功能,或者如何执行某些数据分析技术。这有助于用户更好地学习和理解。
关键点
记得回顾并测试任何由 ChatGPT 生成的脚本或代码。虽然它是一个强大的工具,但始终确保输出结果是正确的,并且符合你的特定需求,这一点非常重要。
当我们深入探索金融数据提取领域时,以下 Python 代码展示了一种实际方法,可以直接从 SEC 拉取指定公司(在此案例中为 Tesla)的最新 10-K 文件。通过利用 requests 和 JSON 库的强大功能,我们编写了一个函数,用于获取、处理并呈现关键数据点,作为我们金融分析旅程中的基础步骤:
import requests import json def get_latest_10k_data(cik): # Define the base URL for the SEC data API base_url = "https://data.sec.gov/submissions/" # Define the URL for the company's latest 10-K data url = f"{base_url}CIK{cik}.json" # Get the JSON content from the URL Response = requests.get(url) data = json.loads(response.text) # Find the data for the latest 10-K filing for filing in data['filings']: if filing['form'] == '10-K': return filing return None # Get the data for Telsa's latest 10-K filing tesla_cik = '0001318605' tesla_10k_data = get_latest_10k_data(tesla_cik) # Now you have a dictionary containing the data for Tesla's latest 10-K filing # the structure of this will data will depend on the current format of the SEC's website
要使用 SEC API 拉取金融数据,你将按照与之前 Python 代码示例中类似的流程进行。你将不再使用
BeautifulSoup
从 EDGAR 网站解析 HTML,而是向适当的 API 端点发送 GET 请求,然后解析返回的 JSON 数据。作为替代方案,我们可以提供一个 Python 脚本,帮助你下载 Tesla 的 10-K 文件。然后,你可以手动搜索地理分布信息:
import requests import os def download_10k(cik, doc_link): # Define the base URL for the SEC EDGAR database base_url = "https://www.sec.gov/Archives/" # Combine the base_url with the doc_link to get the full URL of the 10-K filing url = base_url + doc_link # Get the content from the URL Response = requests.get(url) #Save the content to a .txt file with open(cik + '.txt', 'wb') as f: f:write(response.content) #Define the CIK for Tesla Tesla_cik = '0001318605' # Define the doc_link for the latest 10-K filing of Tesla # This can be found on the EDGAR database and will need to be updated Tesla_doc_link = 'edgar/data/1318605/0001564590-21-004599.txt' # Download the 10-K filing Download_10k(tesla_cik, tesla_doc_link)
运行此脚本后,你将在当前目录下得到一个名为
0001318605.txt
(Tesla 的 CIK)的文本文件,其中包含 Tesla 的最新 10-K 文件。你可以打开此文件并手动搜索地理分布信息。现在,我们已经完成了对可以用来评估 Tesla 及其表现的 Power BI 可视化的回顾,接下来我们将深入探讨一个重要话题,这是每个利用 ChatGPT 来最大化其交易、投资和金融分析潜力的投资者成功的关键。
ChatGPT、金融和 Power BI 的激动人心的交汇点开启了一段变革性的旅程,涉及人工智能、交易概念和可视化。导航这一领域并非没有挑战;我们必须像保护宝贵财富一样确保敏感的金融数据,并检测算法中的潜在偏见,如果不加以控制,它们可能会像虚假的海市蜃楼一样误导我们。这些偏见悄无声息地隐藏在人工智能工具中,可能会极大地扭曲我们的决策,导致灾难性的错误判断。凭借持续学习、警觉性以及多样化团队和策略的护航,我们可以应对这些偏见,确保我们的决策公平、明智且具有影响力。让我们在下一部分探讨最佳实践和伦理。
人工智能驱动的金融分析中的最佳实践和伦理
当我们探索人工智能驱动的金融分析潜力时,讨论最佳实践和伦理考量至关重要。以下是一些需要牢记的关键点:
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将人工智能驱动的洞察与传统分析方法结合使用。虽然像 ChatGPT 这样的人工智能工具可以提供有价值的洞察,但将这些洞察与人类的专业知识和批判性思维相结合至关重要。
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确保数据隐私和安全。保护敏感的金融数据是重中之重。确保你使用的人工智能工具符合严格的数据隐私和安全标准。
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注意算法中的潜在偏见。AI 驱动的工具可能无意中延续其训练数据中的偏见。保持警觉,积极识别并解决 AI 驱动分析中的潜在偏见。
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关注道德的 AI 使用。不断学习与 AI 驱动的金融分析相关的道德考量及潜在挑战,确保负责任地使用 AI。
在我们航行于 AI 和金融的激动人心的交汇点时,绝不能忽视那些确保我们旅程合乎道德、可靠且安全的护栏。这些制衡措施不是单纯的障碍,而是使人们能够信任这些强大工具的基础,从而在没有犯错或错误判断的恐惧下实现巨大的潜力。
平衡 AI 驱动的洞察与人类专业知识,就像将一支具有独特优势的探险队伍汇聚在一起,携手在金融的旅程中发现隐藏的财富。正是这种伙伴关系,AI 和人类直觉的和谐融合,提升了我们的分析能力,让我们能够穿透不确定性的迷雾,看清市场的真实面貌。
数据隐私和安全,作为我们数字时代的黄金法则,在处理敏感的金融数据时比以往任何时候都更加重要。就像一个守护我们财富的银行金库,我们使用的 AI 工具也必须以坚定不移的决心保护我们的数据。遵守这些严格的标准,确保我们在金融领域的旅程不仅是启发性的,而且是安全的。
算法可能对社会规范视而不见,但我们,作为用户,却不能如此。数据中隐藏的偏见可能悄然渗入即便是最先进的 AI 工具的决策过程中。我们必须保持警惕,积极地侦查和解决潜在的偏见,以确保我们的洞察力不仅智能,而且公正无偏。
AI 模型偏见,像海市蜃楼一样,可能引导我们走偏,描绘出一个歪曲的现实版本,基于种族、性别或年龄等属性歧视某些群体。理解、检测并缓解这种偏见,就像获得了一副追求真理的眼镜,揭示了我们 AI 模型的公正性。
你可能会问,如何衡量这种偏见?想象自己是一个侦探,追踪 AI 中的不公正。识别受保护的属性、定义公正指标、分析模型表现并解读结果,都是你揭开这一隐藏罪魁的工具。这段调查旅程可能复杂且微妙,因为没有普遍接受的标准来定义什么构成可接受的偏见,这使得我们的任务不仅具有挑战性,而且极其重要。
针对这种偏见,存在多种防范措施。从数据预处理、处理过程中的调整、后处理、持续监控到评估,各种策略都可以作为我们的保护盾。让多元化的团队和利益相关者参与人工智能开发过程是我们最好的防线,因为他们能带来不同的视角,降低偏见的风险。
然而,请注意,追求完美的公平性可能就像是在追逐独角兽。实现绝对公平是一个崇高但具有挑战性的目标。有时,它可能需要与模型准确性或复杂性等其他目标进行权衡。但请记住,我们的使命是小心翼翼地在这片复杂的领域中航行,始终追求尽可能最公平的结果。
理解人工智能模型偏见
本节将深入探讨人工智能模型偏见这一潜在的严重问题,它是一个常见的陷阱,如果忽视,可能会扭曲金融交易、投资或分析,导致错误的财务决策和可能的经济损失。本节强调理解、量化和解决人工智能模型偏见的重要性,并指出如果不加以控制,偏见可能侵蚀投资者信任,传播预测中的不准确性。通过揭示人工智能模型偏见的复杂性,我们提供了必要的工具,帮助开发更公平、可靠且符合伦理的人工智能驱动的金融策略,从而帮助你避免不必要的财务风险。当人工智能模型基于特定属性(如种族、性别或年龄)对某些群体或结果进行系统性和不公平的歧视时,该模型被视为存在偏见。人工智能模型中的偏见通常是由于训练过程中使用的有偏数据、模型假设的缺陷或建模过程中的其他问题引起的。
测量人工智能模型中的偏见通常包括以下步骤:
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识别受保护属性:确定你希望保护的属性免受偏见影响,例如种族、性别、年龄或其他可能导致不公平待遇的因素。
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定义公平性指标:选择合适的指标来衡量人工智能模型中的公平性,例如人口平等、机会均等或平衡概率。不同的指标可能适用于不同的场景和应用。
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分析模型的表现:根据所选择的公平性指标评估模型的表现。比较不同群体的结果,考虑受保护属性的因素。
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解释结果:如果模型在不同群体之间的表现差异显著,或未能满足所选择的公平性标准,则可能被认为存在偏见。
没有一个普遍接受的标准来定义什么是可接受的偏见水平,因为这取决于具体的应用和背景。然而,最小化偏见对于确保人工智能模型公平且不助长歧视至关重要。
为了减少和修正人工智能模型中的偏见,可以考虑以下策略:
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预处理:在训练模型之前解决数据中的偏见问题。技术包括重新采样、重新加权或应用合成数据生成来平衡不同群体的表现。
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处理过程中:修改模型训练过程以考虑公平性约束。这可能包括使用公平意识算法或将公平性惩罚纳入损失函数中。
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后处理:在训练后调整模型的输出以确保公平性。技术包括阈值调整、校准或其他平衡不同群体结果的方法。
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持续监控与评估:定期监控模型在公平性指标上的表现,并根据需要更新模型,以确保持续的公平性。
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多元化团队与利益相关者输入:在人工智能开发过程中,涉及多元化的团队和利益相关者,以确保广泛的视角,并减少偏见的风险。
请记住,实现完美的公平性可能并不总是可能的,可能需要在公平性与其他目标(如模型准确性或复杂性)之间做出权衡。关键是要仔细考虑特定的背景和伦理影响,并力求实现尽可能公平的结果。
以下是偏见模型对交易策略的影响:
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不准确的预测:偏见模型可能导致不准确的预测,这可能会导致个人和机构投资者做出错误的投资决策,并造成财务损失。
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不可靠的风险评估:偏见模型可能无法正确评估投资风险,可能会导致对潜在损失或收益的高估或低估。
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资本错配:偏见模型可能会鼓励投资者将资本分配给不值得投资的项目,而忽视更具吸引力的机会,影响整体投资组合表现。
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信任丧失:如果投资者发现交易策略中使用了偏见模型,他们可能会失去对使用这些模型的金融机构或分析师的信任,从而损害其声誉和可信度。
通过拥抱人工智能和 ChatGPT 的力量,您可以在快速发展的金融分析领域保持领先。继续前行时,请记住,持续学习和探索对于释放这些前沿技术的全部潜力至关重要。
在本章中,我们提供了插图和视觉示例,帮助您更好地理解 ChatGPT 和人工智能在金融分析中的应用与益处。通过掌握这些概念,您将能够充分利用人工智能驱动的洞察,做出更明智和战略性的金融决策。
总结
在本章中,我们深入探讨了 ChatGPT 和人工智能在金融分析中的精彩应用,涵盖了各种话题和技能。
革命性技术正在重新定义我们如何看待和与金融世界互动,而本章带你深入这一激动人心的变革之心。我们沉浸在像特斯拉这样的公司所展现的迷人景观中,探索了强大的交易策略,并亲眼见证了 AI,尤其是 ChatGPT,如何加速创意生成、自动化流程,并从根本上改变我们做出决策的方式。
在我们走访特斯拉这片创新的乐园时,我们剖析了他们的财务状况,审视了关键趋势,评估了增长驱动因素,并分析了潜在风险。这家公司站在科技进步的前沿,提供了关于电动汽车行业现状与未来以及整体清洁能源领域的有趣洞察。
当我们将目光转向交易策略时,我们发现从新闻中提取的情感如何与特斯拉的激进期权交易策略结合。通过预测市场的看涨或看跌走势,分别执行看涨或看跌期权,我们为投资决策增加了新的细微层次。对于保守的投资者,采取长期持有策略可以在符合特定基本面条件时提供一个更安全的路径,他们可以在这些条件得到验证时购买股票。
Power BI 可视化呈现了水晶球般的效果,将所有这些洞察和数据生动展现。不论是展示特斯拉在电动汽车市场的份额、比较运营效率比率、跟踪收入增长,还是绘制充电网络基础设施,这些可视化图表为复杂数据景观提供了更丰富的视角。
然而,本章的真正奇迹在于 ChatGPT 的无缝集成。作为一个多功能助手,ChatGPT 协助完成从通过新闻和社交媒体进行情感分析,到生成创意和自动化流程的各项任务。
尽管这些突破性的进展令人瞩目,但我们不能忽视一个显而易见的问题:AI 偏见。我们深入探讨了 AI 系统中偏见带来的关键挑战,强调了在追求更公平和高效的 AI 应用时,解决这一问题的重要性。
本质上,第三章是一个有力的证明,说明为什么 AI 应该成为当今世界每个人工具包的一部分。AI 在金融和商业中的整合不仅仅是为了保持领先,更是为了成为一场改变我们看待、解读和与周围世界互动方式的转型旅程的一部分。这是一场变革的浪潮,任何人都不应错过!
在建立了基于人工智能的财务分析基础后,第四章**,约翰·迪尔农业科技革命:AI 洞察与挑战,将带你进一步深入高级财务分析技术的领域。我们将探讨一些关键技能和主题,例如掌握高级财务比率、指标和估值方法,并将人工智能和 ChatGPT 纳入这些技术,以提高准确性和效率。通过详细的示例和实际案例,你将学习如何将折现现金流(DCF)与人工智能和 ChatGPT 相结合应用。你还将获得有关优化和更新估值模型的宝贵洞察,以确保其准确性和相关性。
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第四章:约翰·迪尔的农业科技革命——人工智能洞察与挑战
第三章探讨了交易、人工智能与数据可视化的激动人心的交汇点。我们通过以特斯拉为案例,深入解析财务分析的复杂性。通过运用 Python,我们从多个数据源提取数据,为 Power BI 的可视化讲故事能力奠定了基础。我们展示了 Power BI 如何将原始数据转化为直观的散点图,突出显示特斯拉汽车的续航与充电时间之间的重要关系。我们还面临了人工智能(AI)偏见这一关键问题,讨论了它在金融和 AI 驱动工具中的影响。
第四章展开了一场激动人心的旅程,探索财务分析的未来,在这里,人工智能、复杂的财务指标和直观的数据可视化交织在一起,解锁新的洞察力和效率。随着我们深入本章内容,我们将探讨高级财务分析技术,讨论人工智能和 ChatGPT 在财务分析中的变革性作用,并展示如何通过 Power BI 的数据可视化将数据生动呈现。我们还将介绍 AutoGPT,ChatGPT 的自主扩展,并提供 Python 代码示例,演示如何完成各类财务分析任务。旅程的每一步都将通过真实世界的案例和实例来阐明概念,为您提供提升财务分析技能的实用工具。
本章将涵盖以下关键主题:
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高级财务分析技术:深入探讨财务比率、指标和估值方法
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将 AI 和 ChatGPT 融入财务分析:揭示人工智能在复杂计算、预测和风险评估中的强大作用
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Power BI 数据可视化:将原始财务数据转化为直观、有洞察力的可视化图表
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介绍 AutoGPT:探索这一自主人工智能在财务分析领域的应用
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财务分析的 Python 代码示例:提供财务任务编程的实操经验
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应对语言模型中的幻觉问题:理解并最小化人工智能“幻觉”的指南
这不是硅谷或华尔街的常见场所,而是广袤的农田和建筑工地。欢迎来到约翰·迪尔的世界,这是一位开创者,他将物理世界与数字世界融合,重新定义了农业行业。
在本章中,我们将卷起袖子,深入探讨约翰·迪尔广阔的业务,了解其如何将机械与先进技术创新无缝融合。当我们展开这场冒险时,你会意识到,在绿色和黄色的外观下,约翰·迪尔更像是一家科技公司,而非传统的农业公司。凭借精准农业、自动化设备、数据分析和基于人工智能的计算机视觉等先进技术,约翰·迪尔走在农业行业数字化转型的最前沿。
那么,为什么你们这些懂技术的读者应该关注约翰·迪尔和农业行业呢?答案很简单:那些曾经颠覆零售、媒体和金融等行业的技术趋势,现在正在激荡农业领域。一场技术革命正悄然在美国腹地酝酿,像约翰·迪尔这样的公司正引领这场变革。如果你对创新和数字颠覆感兴趣,那么这个看似不太相关的行业蕴藏着一个尚未开发的机会和洞察宝库。
数字化领域——与约翰·迪尔一起引领技术革命
约翰·迪尔在农业、建筑、林业和草坪护理等多个行业的多元化业务以及其在各行业的显著影响力,将为你提供关于不同财务比率和指标的更全面视角。迪尔公司悠久的财务历史、持续的盈利能力以及多样的产品领域为探索这些先进的财务指标及其在现实情况中的应用提供了丰富的数据。迪尔最近对技术进步和可持续发展努力的重视,也可能引发关于 ESG 指标的讨论,而这些指标在财务分析中变得越来越重要。
约翰·迪尔近期在人工智能和自动化技术方面的投资,使其成为本节的一个有力选择。该公司正在积极将人工智能融入其运营——从智能自动驾驶拖拉机到预测性维护算法:
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精准农业:约翰·迪尔的技术套件使农民能够利用 GPS 数据和自动化转向来最大化产量,并减少种子、化肥和燃料的浪费。这是人工智能的一种应用,算法处理数据以提出具体建议并控制机械设备。
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自动化设备:约翰·迪尔已开发并持续完善自动化拖拉机及其他设备。这些机器能够在没有人工干预的情况下执行任务,利用人工智能在田间导航、避开障碍物并优化任务执行。
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数据分析:约翰·迪尔运营中心允许农民收集并分析有关其运营的数据。机器学习算法处理这些数据,提供关于作物健康、土壤状况和设备性能的洞察。
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计算机视觉:约翰迪尔使用基于人工智能的计算机视觉技术进行诸如识别杂草以进行精确的农药喷洒、减少化学品使用并提高作物产量等任务。
虽然约翰迪尔是这一领域的领导者,但值得注意的是,农业行业还有其他公司也在人工智能领域取得了重大进展,比如拥有马赛福格森(Massey Ferguson)和芬特(Fendt)等品牌的 AGCO 公司,以及拥有凯斯 IH(Case IH)和新荷兰农业(New Holland Agriculture)等品牌的 CNH 工业公司。像蓝河科技(Blue River Technology,已被约翰迪尔收购)、农民边缘(Farmers Edge)和颗粒化(Granular)等初创公司也在这一领域进行创新。
约翰迪尔是全球农业和建筑设备行业的领导者,拥有强大的品牌和悠久的创新历史。但像任何公司一样,它也有其优势和劣势,并面临各种机会和挑战。
优势 | 劣势 |
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强大的品牌和市场地位:约翰迪尔是一个值得信赖的品牌,以其质量、可靠性和耐用性闻名。该公司在许多关键产品类别中占有重要市场份额。 | 依赖经济状况:作为重型机械制造商,约翰迪尔的销售可能会受到经济状况的显著影响。特别是农业部门的健康状况对其销售至关重要,而这一点可能会受到其无法控制的因素的影响,例如天气、商品价格和贸易政策。 |
创新和技术:约翰迪尔在技术和创新方面进行了大量投资。它率先推动了精准农业,利用技术和数据帮助农民提高生产力和效率。 | 供应链挑战:像许多制造商一样,约翰迪尔面临着与供应链管理相关的挑战。供应链中断可能会延迟生产并增加成本。 |
多元化的业务:约翰迪尔的业务遍及不同的产品线和地区。这种多元化有助于减轻与某一特定市场或产品相关的风险。 |
未来机会与预测
至于未来,约翰迪尔对技术和创新的关注可能会持续下去,以下领域可能对其增长至关重要:
未来机会 | 预测 |
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智能农业 | 数字技术和数据分析在农业中的应用将增加农业生产,提升农业实践的效率和可持续性。预测分析、自动化、物联网(IoT)和人工智能(AI)将成为定义这一领域的一些工具。约翰迪尔在精准农业方面的投资可能会继续。 |
电动和自动驾驶车辆 | 随着人们对可持续和高效农业实践的关注日益增加,电动和自动驾驶拖拉机以及其他农业设备的采用可能会增加。约翰迪尔展示了一款完全自动驾驶的拖拉机概念,展示了其在这一领域的能力。 |
新兴市场扩展 | 印度、巴西和非洲部分地区等新兴市场拥有庞大的农业部门,可能代表了约翰迪尔的重要增长机会。 |
根据市场研究未来(MRFR)的一份报告,智能农业行业预计将显著增长。预计到 2022 年,市场规模将达到约 20 亿美元,展示出从 2016 年到 2022 年 14%的强劲增长率。该统计数据表明,约翰迪尔的智能农业技术有着巨大的潜在市场。
此外,根据 Reports and Data 的报告,全球电动农业设备市场预计到 2027 年将达到 153 亿美元,年均增长率为 9.8%。约翰迪尔在电动和自动驾驶车辆方面的创新使其在这一趋势中处于有利位置。
总结来说,约翰迪尔需要继续投资于技术和创新,以保持其竞争优势,并管理供应链以确保能够高效地满足需求。其多元化战略也应该帮助它应对全球经济环境中的不确定性和挑战。需要注意的是,这些预测是基于当前市场趋势和约翰迪尔的战略方向,实际结果可能会受到多种因素的影响。
当我们转向竞争格局的鸟瞰图时,本节聚焦于农业科技(AgTech)世界中的主要参与者:约翰迪尔、气候公司(拜耳所有)和 Farmers Edge。
约翰迪尔在将硬件与创新技术结合方面的能力无可比拟,而气候公司和 Farmers Edge 则通过其数据驱动的平台,利用 AI 和机器学习(ML)将原始数据转化为可操作的农业洞察。
本次比较分析深入探讨了它们各自不同的产品组合、核心优势、竞争态势以及 AI/ML 的应用,提供了对农业科技领域的全面理解。本节所提炼的信息将帮助你评估它们的 AI 和 ML 能力的强度,并帮助你理解这一快速发展的行业的复杂性。
数字苗床 – 农业科技巨头的比较分析
约翰迪尔、气候公司(拜耳的子公司)和 Farmers Edge 是农业科技领域的重要参与者,但它们在关注的领域和提供的产品上有所不同:
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约翰·迪尔:约翰·迪尔提供广泛的产品,包括拖拉机、收割机、喷雾器以及其他农用设备。他们还在精准农业领域进行了大量投资,推出了约翰·迪尔操作中心(John Deere Operations Center),提供农场规划、设备监控和田间数据分析。约翰·迪尔以其高质量、耐用的设备和如何将技术集成到机械中而闻名。约翰·迪尔的主要优势在于其制造重型农机设备的能力,这些设备与先进的软件和数据分析工具紧密集成。
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气候公司(拜耳拥有):气候公司通过其气候领域视图(Climate FieldView)平台提供数字农业服务。该平台利用数据科学、机器学习(ML)和人工智能(AI)来提供帮助农民提高生产力、可持续性和经济盈利能力的见解。它们的主要优势在于对田间和天气数据的全面且精细的分析,这使农民能够在种植、施肥和收割时做出更精准的决策。然而,他们并不像约翰·迪尔(John Deere)那样制造农机设备。
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Farmers Edge:Farmers Edge 也提供全面的数字农业服务,类似于气候公司。他们的 FarmCommand 平台提供预测建模、天气分析和完全集成的农场管理。其独特的服务之一是智能保险(Smart Insurance),这是一种基于人工智能的作物保险服务。他们的优势在于其全面的数字工具套件、个性化的客户支持,以及将农场天气站纳入服务中的特色。
在竞争方面,三家公司都在争夺快速扩展的农业科技市场份额。约翰·迪尔与气候公司和 Farmers Edge 在精准农业数据分析领域展开竞争,但它拥有生产用于农业的物理机械设备这一额外优势。然而,气候公司和 Farmers Edge 都提供强大的数据驱动数字平台,可以为农民提供见解和分析,这是它们与约翰·迪尔产品竞争的一个重要优势。
总结来说,三家公司都在有意义地利用人工智能(AI)和机器学习(ML)。最佳平台可能取决于客户的具体需求。对于集成化的机械和软件,约翰·迪尔可能更为合适;对于数据分析和田间层面的见解,农民可能更偏好气候公司的气候领域视图平台(Climate FieldView)或 Farmers Edge 的 FarmCommand 平台。最终,平台的强大性可能最好通过其为用户提供的价值和可操作的见解来衡量。
随着人工智能和机器学习的不断发展,这些公司很可能会继续开发其平台,并以更创新的方式将这些先进技术融入到产品中,更好地服务客户。农业科技(AgTech)领域的竞争非常激烈,人工智能和机器学习的能力强弱是一个关键的区分因素。
在这一部分,我们讨论了农业科技(AgTech)行业的竞争格局,剖析了约翰迪尔、气候公司和农民边缘的独特优势和战略。通过这一视角,我们探讨了人工智能和机器学习在现代农业中的变革性力量,以及这些科技巨头如何利用这些进展重新定义农业。
下一部分探讨了可能揭示约翰迪尔作为投资机会潜力的非常规数据来源。通过深入分析诸如产品发布、商品价格、天气模式、政策变化、全球贸易动态、可持续发展举措和技术进步等因素,我们将阐明这些被忽视的方面如何塑造投资策略。
隐藏的金矿——挖掘约翰迪尔战略投资的非常规数据
什么类型的非常规信息和数据可以为交易策略提供洞察并提供投资机会?
以下是一些来自约翰迪尔的非常规数据来源:
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新产品发布:新产品线的发布或现有产品的重大升级通常会导致股票表现的变化。这些产品发布通常意味着公司正在创新并投资未来。
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商品价格:由于约翰迪尔的客户主要来自农业行业,商品价格可能会显著影响公司的财务表现。农作物价格上涨通常会导致农民收入增加,从而可能带来约翰迪尔更多的销售。
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天气模式:异常的天气模式,如干旱或洪水,可能会影响农业产业,并进而影响约翰迪尔的销售。气候数据和预测可能为约翰迪尔产品的潜在需求提供一些洞察。
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政府政策和补贴:与农业或贸易相关的政府政策变化可能会影响约翰迪尔的销售。例如,政府对农民的补贴或对进口商品的关税可能会影响农民的购买决策。
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全球贸易动态:作为一家全球性公司,约翰迪尔受国际贸易动态的影响。诸如贸易紧张局势或贸易协议等因素可能会影响公司的出口潜力,从而影响其财务表现。
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可持续发展举措:约翰迪尔在可持续性和环境保护方面的努力也可能是预测其未来表现的有用指标。消费者和投资者对环境、社会和治理(ESG)因素的兴趣日益增加,这使得这一领域具有潜在的影响力。
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技术进步:关注约翰迪尔在人工智能、机器学习和自动化领域的进展。他们在这些领域的投资非常可观,突破或进展可能会带来显著的增长。
记住,非常规数据应当用来补充,而非替代传统财务分析。此外,投资具有风险,所有数据,无论是常规的还是非常规的,都应经过充分分析,以做出明智的决策。
在这次激动人心的非常规数据探索中,我们已经踏上了超越传统财务分析界限的旅程,深入了解了 John Deere 的影响力世界。我们揭示了气候模式、全球贸易和技术突破等因素如何与 Deere 的增长轨迹交织在一起,拓宽了我们对其投资潜力的理解。这条通向不常走的数据洞察之路为更全面、更具启发性的农业科技投资方式铺平了道路。记住,正是在这些被忽视的角落里,往往隐藏着最有回报的投资机会。
紧抓住,我们将深入由 WallStreetGPT 提供的电力驱动的激动人心的旅程——这个打破壁垒、改变金融分析游戏规则的 AI 角色。在下一个革命性的部分,我们将探讨 WallStreetGPT 如何通过独特的数据分析和战略性提问,扮演敏锐的华尔街分析师,揭示农业巨头 John Deere 的战略举措和潜力。
我们将看到 WallStreetGPT 如何深入挖掘 John Deere 投资的财务影响,探索未开发市场,并揭示战略增长机会。但这场由 AI 驱动的旅程不仅仅是技术分析;它还关乎理解公司背后的战略叙事。
凭借经验丰富的分析师的敏锐洞察力,WallStreetGPT 激发了关于 John Deere 未来战略和前景的有价值讨论。这个 AI 角色展示了技术的作用不是取代分析师,而是增强他们的能力,使他们能够在财报电话会议中深入探讨,提出更有洞察力的问题。
这不仅仅是解读现在发生的事情;它还关乎预测接下来可能发生的情况,使投资者和分析师能够始终保持领先一步。所以,请放松,见证 WallStreetGPT 如何颠覆传统,重塑财报电话会议的未来,一次提出一个有洞察力的问题!
John Deere 的农业科技革命——AI 洞察与挑战
WallStreetGPT 是一个角色,可以展示 ChatGPT 在 John Deere 财报电话会议中可以提出的问题,以及它如何提取投资社区、客户、投资者等理解所需的关键信息,基于关键提示进行分析。
WallStreetGPT 问题:“约翰·迪尔一直在大力投资精准农业和其他先进技术,预计这些技术将提高效率并开辟新的收入来源。然而,这些投资也带来了大量的前期成本。您能否提供一些关于这些投资如何影响您当前财务表现的情况,以及您期望未来获得何种投资回报率(ROI)的见解?此外,这些投资如何与您的长期财务目标相一致,并且您预期它们将在未来 5 到 10 年内对您的收入和盈利能力产生什么影响?”
这个问题旨在获取关于约翰·迪尔战略投资对其财务影响的信息,无论是短期还是长期。答案可能会为公司当前的财务状况和未来前景提供宝贵的见解。
WallStreetGPT 问题:“约翰·迪尔表现出扩大到新领域的兴趣,例如垂直农业、为农场提供的可再生能源解决方案,甚至是供应链的区块链解决方案。您能否提供有关这些领域的总可寻址市场(TAM)的潜在信息?此外,约翰·迪尔如何计划在这些新领域中获取市场份额,并且这一扩展将如何影响您未来十年的收入增长?”
作为一个假设的世界级股票分析师,以下是一些建议和新想法,供约翰·迪尔参考,看看他们是否愿意考虑这些方案,以保持在农业行业中的竞争力和成功:
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扩展精准农业:内部建设并招聘人才。约翰·迪尔在这一领域已经有了强大的市场份额,因此继续在内部推进这一领域的发展是合乎逻辑的。他们应该招聘数据科学家、软件工程师和农学家来开发更先进的精准农业解决方案。
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投资垂直农业:与公司建立合作关系。垂直农业需要专业的知识和技术,因此与已有这一领域专业知识的公司合作,如 AeroFarms 或 Plenty,将会是有利的。
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开发供应链的区块链解决方案:收购一家小型或中型公司。许多初创公司正在为供应链开发区块链技术,例如 Provenance 和 Ripe.io,这些公司可能成为潜在的收购目标。
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与生物技术公司合作:与公司建立合作关系。生物技术是一个高度专业化的领域,因此与已经在这一领域拥有专业知识的公司合作,例如孟山都或先正达,将是明智之举。
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创建农业科技孵化器:内部建设并招聘人才。可以通过内部组建一个合适的商业发展和初创企业指导专业团队来实现这一目标。
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为农场开发可再生能源解决方案:与公司合作。可再生能源是一个高度专业化的领域,因此与已经在该领域拥有专业知识的公司合作,如 SunPower 或 Vestas,会更为合适。
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投资教育与培训:内部建设。John Deere 可以开发培训项目,或许与大学或职业学校合作。
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与科技巨头合作:与公司合作。像 Google 和 Amazon 这样的科技巨头拥有广泛的资源和专业知识,John Deere 可以利用这些优势。
这些策略将取决于 John Deere 的具体能力、资源和战略目标,以及市场上可用的具体机会。
然而,重要的是要明确,尽管 ChatGPT 可以基于其训练生成智能问题,但它并不能像人类分析师那样理解问题的背景或含义。它可以基于在类似数据中看到的模式生成问题,但无法形成战略或理解答案的更广泛意义。
话虽如此,展示人工智能如何自动化分析师工作中的某些方面,可能会引发关于行业未来、人工智能的潜在好处与弊端以及人类分析师如何适应以保持相关性等讨论。
在本节中,我们看到 AI 角色 WallStreetGPT 如何通过探索战略洞察力和投资机会,正在彻底改变 John Deere 的财报电话会议。作为一场颠覆性的变革,它提升了分析师的能力,重新定义了财务分析的未来,并使利益相关者能够预测市场趋势和企业战略。
当我们深入探索量化投资的迷人世界时,准备好发现这种方法在复杂领域如农业企业中的潜力,尤其是像 John Deere 这样的公司。
下一节将揭示如何通过大量数据和先进算法的结合,量化模型能够揭示复杂的模式并提供非凡的投资洞察。这些洞察可能会彻底改变传统方法,提供更全面和及时的分析。
我们还将展示一个实际的量化交易示例以及使用 John Deere 及其竞争对手的 Power BI 可视化。这一过程将揭示如何从短期价格偏差中获利。这是金融智慧与数据科学的激动人心的融合,接下来的页面将为你揭示更多,敬请期待!
解锁量化投资的力量——农业企业的游戏规则改变者
量化投资是一种主要依赖数学计算、统计模型和自动化算法来识别并执行交易的投资策略。与关注证券内在价值的基本面分析和关注交易数据趋势与模式的技术分析不同,量化投资旨在从大量可得的金融数据中获取数学洞察并获利。
让我们简要地分解一下这两种投资方法:
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基本面分析是通过审视各种经济、财务及其他相关因素来确定证券内在价值的过程。这包括考察宏观经济趋势和行业环境,以及具体公司的财务状况和管理能力,包括收入、成本、资产和负债。你可以把这个过程类比为全面的健康检查,医生通过评估病人的生命体征并进行诊断测试,以确定病人的整体健康状况。
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技术分析是一种通过研究源自历史交易行为的统计模式来预测未来价格走势的方法,涵盖价格波动、交易量等因素。它利用图表模式、指标和其他工具来预测未来的价格变动。用天气比喻,它就像气象学家根据过去和当前的数据预测未来的天气模式。
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另一方面,量化投资利用先进的数学模型和算法来分析金融市场并识别交易机会。它利用计算框架,并借助大数据和人工智能的力量做出投资决策,通常速度和频率远超人类能力。
那么,为什么量化投资在农业领域和像约翰·迪尔这样的公司中尤为重要呢?答案在于农业行业的复杂性以及传统分析方法所面临的固有挑战。
农业部门受到气候变化、天气模式、土壤质量、害虫侵扰、商品价格、全球贸易政策、技术创新等多方面因素的影响。传统的基本面分析和技术分析可能难以准确捕捉、处理并理解所有这些因素。
进入量化投资。凭借其处理大量数据的能力,它可以同时处理所有这些因素,提供人类分析师可能忽略的洞察。例如,量化模型可以结合卫星图像数据来评估作物生长情况,利用全球天气数据预测对收成的潜在影响,并实时监测商品价格来评估市场趋势,一次性处理所有这些信息。
让我们考虑一个涉及约翰迪尔的潜在场景。作为农业机械行业的领导者,其财务表现与更广泛的农业行业紧密相连。一个针对约翰迪尔的定量投资模型可能会包含以下因素:
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宏观层面数据:全球农业趋势、商品价格、气候数据、土地使用统计、人口趋势、经济指标等
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公司特定数据:不同类别机械的销售数据、运营效率指标、研发支出等
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情绪分析:挖掘新闻文章、社交媒体帖子以及其他来源的非结构化数据,以评估公众对公司及其产品的情绪
通过分析这些数据点,模型可能会发现一些不易察觉的模式和关系。例如,它可能会识别出公司股价与某些宏观层面指标之间的强相关性,从而使模型能够基于这些指标预测股价的变化。
总结来说,定量投资为应对农业行业和像约翰迪尔这样的公司复杂动态提供了强大的工具集。通过利用数据和先进算法的力量,它使投资者能够发现那些传统分析可能忽略的见解和投资机会。然而,它也需要高度的数学和计算机技术专长,并且像所有投资策略一样,存在一定的风险。因此,它应作为平衡且充分了解的投资策略的一部分使用。
在接下来的部分中,我们将深入探讨一个有趣的定量交易策略实例,使用约翰迪尔及其竞争对手卡特彼勒公司和 CNH 工业公司。在这里,我们将采用均值回归交易策略,假设在同一行业内紧密相关的股票价格随着时间的推移会趋向其平均值。通过利用历史价格数据和简单的数学计算,我们可以识别出当约翰迪尔股价与其平均值偏离显著,而同时其竞争对手的股价保持接近各自的平均值时的交易机会。通过展示如何基于这些信号执行交易并在价格回归均值时平仓,我们提供了定量投资在实际应用中的激动人心的初步展示。
定量交易示例 – 约翰迪尔
均值回归交易 – 约翰迪尔
让我们构建一个定量投资示例,使用约翰迪尔及其两大主要竞争对手——卡特彼勒公司和 CNH 工业公司。这里的前提是创建一个均值回归交易策略,利用这些农业机械制造商之间的价格相关性。
均值回归的思想是,这些股票的价格会随着时间推移趋向它们的均值或平均价格。如果这些股票高度相关,正如我们对同一行业的公司所预期的那样,我们可能会从临时的价格差异中获利。
以下是这一策略如何运作的简化步骤。请记住,这只是一个简化的例子,真正的量化投资策略需要严谨的回测和风险管理措施:
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数据收集:我们从收集约翰迪尔、卡特彼勒和 CNH 工业的历史价格数据开始。这些数据可以从任何可靠的金融数据提供商那里获得,比如 Yahoo! Finance、Alpha Vantage 等。我们需要的是一个显著时期的每日收盘价,例如过去 5 年。
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计算均值:接下来,我们计算每只股票的移动平均价格。一个常见的选择是 30 日移动平均线,它在响应速度和噪声消除之间提供了平衡。移动平均线代表我们在均值回归策略中的“均值”价格。
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识别偏差:我们寻找约翰迪尔的价格显著偏离其移动平均线的情况,比如偏离超过两个标准差。这种偏差可能是由于某些暂时的市场情绪或新闻导致的非理性价格波动。
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确认相关性:与此同时,我们检查卡特彼勒和 CNH 工业的价格。如果这些价格没有偏离它们各自的平均值(即市场情绪似乎专门影响约翰迪尔),那么我们可能会发现一个交易机会。
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执行交易:如果约翰迪尔的股票价格显著低于其平均值,而卡特彼勒和 CNH 工业的价格接近它们的平均值,我们可以将此解读为约翰迪尔的股票暂时被低估的信号。作为回应,我们可以买入约翰迪尔的股票,期望其价格会回归均值。相反,如果约翰迪尔的股票价格显著高于其平均值,我们可能会认为这表明其暂时被高估,届时我们可以卖出该股票或进行空头操作(如果有此功能)。
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平仓:交易后,我们继续监控股票价格。一旦约翰迪尔的价格回归其移动平均线,我们就会平掉仓位,从而希望通过价格修正获得利润。
这个例子展示了量化均值回归策略的核心。需要注意的是,实际上实施这样的策略需要复杂的编程和统计技能,并且需要仔细的风险管理。价格偏差可能由于合理的原因发生,价格也可能长时间偏离其平均值。
下面是构建我们刚才描述的量化交易策略的步骤和相应的 Python 代码。我们将使用 yfinance
库从 Yahoo! Finance 获取数据,并使用 pandas 进行数据处理:
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使用
yfinance
库获取指定股票的历史价格数据:pip install yfinance pip install pandas # Define the tickers of the stocks we're interested in tickers = ['DE', 'CAT', 'CNHI'] # Get the historical price data for the last 5 years data = yf.download(tickers, start="2018-06-23", end="2023-06-23")['Close']
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计算均值:接下来,我们为每只股票计算 30 天的移动平均值:
# Calculate 30-day moving average moving_averages = data.rolling(window=30).mean()
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识别偏差:我们计算标准差并找出约翰·迪尔的股价偏离其移动平均值超过两个标准差的点:
# Calculate 30-day standard deviation std_dev = data.rolling(window=30).std() # Identify points where price of John Deere deviates by more than 2 standard deviations from its moving average deviations = (data['DE'] - moving_averages['DE']).abs() > 2*std_dev['DE']
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确认相关性:我们检查当约翰·迪尔的股价偏离其均值时,卡特彼勒和 CNH 工业的股价是否也未偏离其平均值:
# Identify points where prices of CAT and CNHI are not deviating by more than 2 standard deviations from their moving averages not_dev_cat = (data['CAT'] - moving_averages['CAT']).abs() <= 2*std_dev['CAT'] not_dev_cnh = (data['CNHI'] - moving_averages['CNHI']).abs() <= 2*std_dev['CNHI'] # Confirm the correlation correlated_dev = deviations & not_dev_cat & not_dev_cnh
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当约翰·迪尔的股价显著低于其平均值时,标记
1
为买入信号;当股价显著高于其平均值时,标记-1
为卖出信号:# Identify buy/sell signals signals = pd.Series(index=data.index) signals[correlated_dev & (data['DE'] < moving_averages['DE'])] = 1 # Buy signal signals[correlated_dev & (data['DE'] > moving_averages['DE'])] = -1 # Sell signal
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平仓:在实际交易中,当价格回归均值时,你会选择平仓。然而,在我们的简化示例中,我们不会讨论平仓的操作。
请注意,这个示例是一个简单的说明,未考虑实际交易场景中需要考虑的多个因素,如交易成本、滑点、风险管理等。此外,请注意,这个示例假设可以进行卖空交易,但在某些情况下可能无法使用卖空功能。最后,这一交易策略基于价格会回归均值的假设,而这一假设在现实交易中并不总是成立。在实施任何策略之前,务必进行充分的回测。
Python 代码片段说明
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yfinance
库。 -
rolling().mean()
方法。 -
识别偏差:通过计算标准差并寻找约翰·迪尔股价偏离其移动平均值超过两个标准差的情况来识别偏差。
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确认相关性:我们通过检查卡特彼勒和 CNH 工业的股价是否未偏离其各自的平均值,确认了它们之间的相关性,当约翰·迪尔的股价偏离其均值时。
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当约翰·迪尔的股价显著低于其平均值时,标记
1
为买入信号;当股价显著高于其平均值时,标记-1
为卖出信号。
Power BI 可视化示例——量化交易策略:约翰·迪尔
在这里,我们将重点关注一种均值回归交易策略,这种方法假设股票价格会随着时间的推移趋向于其平均价格。为了使这个概念更易于理解并具有实际影响力,我们将创建一个动态且富有洞察力的 Power BI 可视化。我们将以约翰·迪尔公司及其竞争对手为例,绘制一张显示每只股票移动平均值的折线图,并叠加数据点以指示约翰·迪尔的买卖信号。
这种数据的图形化表示不仅能提升你的理解,还能帮助做出更有依据的决策。它将使你能够迅速识别约翰·迪尔股票价格何时显著偏离其移动平均线,从而触发买入或卖出信号。目标是创建一张显示三只股票(约翰·迪尔、卡特彼勒公司和 CNH 工业公司)移动平均线的折线图,并展示约翰·迪尔的买入和卖出信号:
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在你的 Python 环境中安装
pandas
、yfinance
、numpy
和pandas-datareader
库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装:-
pip
install pandas
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pip
install yfinance
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pip
install numpy
-
pip
install pandas-datareader
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使用以下 Python 脚本提取 Power BI 可视化所需的所有数据:
import pandas as pd import yfinance as yf import numpy as np # Define the list of stocks stocks = ['DE', 'CAT', 'CNHI'] # Define the period for which we want to get data period = '5y' # Fetch the data data = yf.download(stocks, period=period)['Adj Close'] # Calculate 30-day Moving Average for each stock for stock in stocks: data[stock + '_30_MA'] = data[stock].rolling(window=30).mean() # Calculate standard deviation for John Deere data['DE_std'] = data['DE'].rolling(window=30).std() # Define a buy/sell signal column for John Deere (when price is more than 2 standard deviations away from 30-day MA) data['DE_signal'] = np.where(data['DE'] < (data['DE_30_MA'] - 2*data['DE_std']), 'Buy', np.where(data['DE'] > (data['DE_30_MA'] + 2*data['DE_std']), 'Sell', 'Hold')) # Save DataFrame into a .csv file data.to_csv('stocks_data.csv')
Python 代码片段解释:
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如果尚未安装
pandas
、yfinance
、numpy
和pandas-datareader
库,请在你的 Python 环境中安装它们。 -
提取约翰·迪尔(John Deere)、卡特彼勒公司(Caterpillar Inc.)和 CNH 工业公司(CNH Industrial)的股票价格,计算它们的 30 日移动平均线,计算约翰·迪尔的标准差,在符合某些标准时为约翰·迪尔的股票添加买入/卖出列,然后将所有信息保存到 CSV 文件中,以便可以在步骤 2中上传到 Power BI。
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步骤 2 – 导入数据到 Power BI:
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打开 Power BI。
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点击主页选项卡,然后点击获取数据选项。
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从下拉菜单中选择文本/CSV。
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定位到你保存的 CSV 文件并点击打开。Power BI 将显示数据的预览。
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点击加载将数据加载到 Power BI 中。
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步骤 3 – 创建 Power BI 可视化:
我们将创建一张折线图,三条线分别代表三只股票的移动平均线,数据点代表约翰·迪尔的买入/卖出信号:
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点击折线图可视化图标,从可视化窗格中选择。一个空白图表区域将出现。
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将日期字段拖放到轴字段中,位于可视化窗格中。
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同样地,将三家公司(约翰·迪尔、卡特彼勒公司和 CNH 工业公司)的移动平均线拖放到值字段中。
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你的折线图现在将显示三只股票随时间变化的移动平均线。
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接下来,让我们为约翰·迪尔添加买入/卖出信号。点击散点图,从可视化窗格中选择,并将其叠加在折线图上。
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对于此散点图,将日期字段设置为X 轴,将约翰·迪尔价格设置为Y 轴。
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将信号字段拖放到图例字段中。
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将散点图叠加到折线图上,这样就可以同时看到三只股票的移动平均线以及买入/卖出信号:
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选择散点图:点击你刚创建的散点图进行选择。
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定位:使用鼠标拖动散点图,直到它位于折线图上方。尽量精确对齐坐标轴,以确保数据点与折线图中的日期和数值准确对应。
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调整大小:当散点图定位在折线图上方时,你会注意到散点图的角落和边缘有小的调整大小控件(通常是小方块)。点击并拖动这些控件来调整散点图的大小,使其与下面的折线图尺寸匹配。
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调整透明度:你可以调整折线图或散点图的透明度,以确保两组数据都能清晰显示。这通常可以在格式部分的可视化面板中完成。
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通过阅读此图表,用户可以看到 John Deere 的股价何时偏离其移动平均线,并相应的买/卖信号。当信号为“买入”时,意味着 John Deere 的股票被低估,预计其股价将回升至平均值。相反,当信号为“卖出”时,表示股票被高估,预计股价将下跌。
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记住,在 Power BI 中创建这些可视化图表是一个探索和调整的过程。可以自由调整图表类型、颜色、标签和其他属性,使图表尽可能清晰和引人入胜。
在这个 Power BI 示例中,我们探索了如何为均值回归交易策略构建一个动态且富有洞察力的 Power BI 可视化,以 John Deere 及其竞争对手为例。这样的可视化图表通过图形化的移动平均线和买/卖信号,能够提升理解力并促进决策。
我们构建了这个可视化图表,使用三条线来表示每只股票的移动平均线,并叠加了标出 John Deere 买/卖信号的数据点。这个可视化图表让用户能够快速识别出当 John Deere 的股价与其移动平均线显著偏离时,从而触发买入或卖出信号。
在本节中,我们探索了量化投资领域,展示了它有潜力彻底改变农业行业,尤其是像 John Deere 这样的公司。通过利用大量数据和复杂算法,我们展示了这种方法如何带来深刻的洞察力和投资机会。通过一个实际的交易示例和一个包含 John Deere 及其竞争对手的 Power BI 可视化,我们让这种创新交易策略的力量和潜力得以展现。
通过 Power BI 可视化揭示高级财务指标和估值方法的力量
在本节中,我们将深入探讨财务比率和指标的世界。我们将探讨 投资资本回报率(ROIC)、企业价值(EV)、EBITDA 利润率以及 自由现金流(FCF)收益率,了解这些指标如何为公司业绩提供洞察。我们还将讨论估值方法,如 折现现金流(DCF),并探讨一个相关的例子:
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投资资本回报率(ROIC)是一个衡量公司利用资本创造利润效率的盈利能力比率。它通过将净利润除以投资资本来计算。对于资本密集型行业,如农业,较高的 ROIC 可以表明资本使用效率高,盈利能力强。例如,如果约翰·迪尔的 ROIC 高于其竞争对手,这可能表明它在将资本投资转化为利润方面更高效。
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企业价值(EV)代表了公司整体的价值,不仅考虑其市值(股本价值),还包括其负债和现金储备。它提供了公司整体财务状况的更全面视角。通常用于估值比率,例如 EV/EBITDA,这比仅仅查看股价更能全面反映公司价值。例如,如果约翰·迪尔的 EV/EBITDA 比其竞争对手低,这可能表明相对于其收益,它被低估了。
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EBITDA 利润率代表了公司运营的盈利能力,提供了一个百分比,显示每一美元收入转化为 EBITDA(即息税折旧摊销前利润)或利润的比例。它通过将 EBITDA 除以公司总收入来计算。较高的 EBITDA 利润率可能表明强大的运营效率和盈利能力。例如,如果约翰·迪尔的 EBITDA 利润率高于其竞争对手,这可能表明它在将收入转化为运营利润方面更高效。
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自由现金流(FCF)是衡量公司相对于其市值所创造的现金流的指标,计算方法是将自由现金流除以市值。较高的 FCF 收益率可以表明强劲的现金流生成能力和财务稳定性,这对于需要大量资本支出的农业行业公司尤为重要。例如,如果约翰·迪尔的 FCF 收益率高于其竞争对手,这可能表明它在相对于其市值的现金流生成方面更具优势。
折现现金流(DCF)是一种通过考虑投资未来现金流来评估投资价值的技术。这些预期的现金流通过使用特定的折现率将其“折算”到当前价值,这个折现率反映了与现金流相关的潜在风险以及今天的钱比未来相同金额的钱更有价值的原理(通常称为时间价值)。这些调整后的现金流的总和提供了投资内在价值的估算。如果这个计算出的内在价值超过当前市场价格,它可能暗示该投资被低估。这些只是众多财务指标中的一部分,可用于分析和比较公司。每个指标从不同角度提供了对公司财务表现和状况的理解,结合使用时,它们可以作为全面财务分析的一部分,提供特别有用的信息。
每个指标都提供了一种独特的视角,可以用来评估公司在效率、盈利能力、价值和财务稳定性方面的表现。例如,高 ROIC 可能表明资本使用有效,而较高的 FCF 收益率则可能暗示公司在市场价值下有强劲的现金生成能力。
在本节中,我们深入探讨了估值方法,特别是折现现金流(DCF)法。这种技术涉及预测公司未来的现金流,并使用反映风险和时间价值的折现率将其折算回现值。这些折现后的现金流的总和提供了对投资内在价值的估算。如果计算出的内在价值超过当前市场价格,可能意味着该投资被低估。
揭示价值——利用 AI 进行折现现金流分析
在本节中,我们将提供一个详细的示例,展示如何利用 AI 和 ChatGPT 基于 DCF 方法计算内在价值。我们将引导你通过将各种风险因素和市场条件纳入分析的过程。利用 AI 和 ChatGPT 进行 DCF 分析,可以帮助你评估潜在的未来收入来源,如新产品或服务,并估算它们对约翰迪尔公司估值的影响。
下面是一个简化的解释,说明你如何使用 DCF 方法从高层次估算三个新项目的内在价值:
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估算未来现金流:这是 DCF 分析中最具挑战性的部分。对于每个项目,你需要估算它每年产生的净现金流。这包括项目带来的额外收入,减去获取这些收入所需的支出。在我们之前的示例中,我们估算了每个项目的潜在收入,并提到了一些潜在支出,但真正的 DCF 分析需要更详细和准确的估算。
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设定折现率:折现率考虑了货币时间价值原理,即当前一美元的价值高于其未来价值的概念。这个利率应该反映与预期现金流相关的风险。例如,风险较大的项目可能需要更高的折现率。折现率可以等同于约翰·迪尔的加权平均资本成本(WACC),或者它可以是专门确定的、反映与这些项目相关的独特风险的利率。
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计算预期现金流的现值:每年,将预计的现金流除以(1 + 折现率)再提高到对应年份的幂次。这一步帮助确定现金流的现值,有效地将未来的价值转换为今天的等值。
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将现值相加:将所有未来现金流的现值加起来。这将给出未来现金流的总现值,也就是项目的内在价值。
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将内在价值与投资成本进行比较:如果内在价值高于项目成本,则表明该项目可能是一个好的投资。如果低于,则表明该项目可能不是一个好的投资。
这是一个非常简化的解释,实际的 DCF 分析将更加复杂,并需要考虑广泛的因素。此外,DCF 分析基于许多假设和估算,其准确性取决于输入数据的质量。
通过这个约翰·迪尔的案例研究,我们展示了人工智能如何帮助预测每个业务项目的未来现金流,并提供了确定合适折现率的方法。我们强调了现值计算如何将潜在投资量化为今天的美元。通过将这些数值相加,本节带领你完成了评估未来现金流总现值——项目内在价值的过程。最后一步,至关重要的一步是将计算出的内在价值与投资成本进行比较,以确定其可行性。虽然这个过程可能显得复杂,但它突出了人工智能和详细分析在做出明智投资决策中的作用。正如往常一样,专业的财务建议应伴随这些技术,以确保一个平衡且明智的决策过程。
下一节将探讨约翰·迪尔在三个新兴市场——精准农业、垂直农业和农场可再生能源解决方案——中的潜力,利用 Power BI 强大的可视化能力和全面的 DCF 分析。
视觉化未来——利用 Power BI 通过 DCF 分析探索约翰·迪尔在新兴市场中的潜力
在这一部分,我们将考虑约翰·迪尔的三个潜在新市场:精准农业、垂直农业和农场的可再生能源解决方案。我们可以提取所需的数据,并将其加载到 Power BI 中,进一步探索数据,以了解潜在的 DCF 影响:
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精准农业:根据 MarketsandMarkets 的报告,全球精准农业市场预计到 2025 年将达到 128 亿美元。如果约翰·迪尔能够占据 10%的市场份额,这将意味着每年增加 12.8 亿美元的收入。实现这一目标的费用可能包括研发、市场营销,甚至可能包括收购,这些费用可能总计数亿美元。
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垂直农业:根据 Allied Market Research 的报告,全球垂直农业市场预计到 2026 年将达到 127.7 亿美元。如果约翰·迪尔能够占据 5%的市场份额,这将意味着每年增加 6.385 亿美元的收入。实现这一目标的费用可能包括研发、建造或收购垂直农场,以及雇佣专业人员,这些费用可能总计数亿美元。
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农场的可再生能源解决方案:根据 Fortune Business Insights 的报告,全球可再生能源市场预计到 2027 年将达到 15.12 亿美元。如果约翰·迪尔能够在与农场相关的领域中占据 1%的市场份额,这将意味着每年增加 1512 万美元的收入。实现这一目标的费用可能包括研发、生产或收购可再生能源设备,以及市场营销,这些费用可能总计数百万美元。
这些都是非常粗略的估算,实际结果可能会有很大差异。费用和净收入将受到多种因素的影响,包括约翰·迪尔的具体策略和能力、竞争动态、监管条件以及更广泛的经济因素。像往常一样,投资决策应该基于对所有可用信息的全面分析,并与财务顾问进行咨询。
Power BI 可视化数据提取过程
这将涉及下载财务数据、计算估算值以及手动输入数据的结合。下面是你可能使用 Python 收集部分数据的简化示例:
import yfinance as yf
import pandas as pd
# Download historical data for John Deere
deere = yf.download('DE', start='2010-01-01', end='2021-09-30')['Adj Close']
# Calculate daily returns
deere_returns = deere.pct_change().dropna()
# Assume we have estimated future cash flows for each initiative
# In reality, you would need to calculate these from financial projections
precision_ag_cash_flows = pd.Series([200, 250, 300, 350, 400], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5, freq='A'))
vertical_farming_cash_flows = pd.Series([100, 150, 200, 250, 300], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5, freq='A'))
renewable_energy_cash_flows = pd.Series([50, 75, 100, 125, 150], index=pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5, freq='A'))
# Assume a discount rate of 10%
discount_rate = 0.1
# Calculate the present value of future cash flows
precision_ag_pv = sum(cash_flow / (1 + discount_rate) ** i for i, cash_flow in enumerate(precision_ag_cash_flows, 1))
vertical_farming_pv = sum(cash_flow / (1 + discount_rate) ** i for i, cash_flow in enumerate(vertical_farming_cash_flows, 1))
renewable_energy_pv = sum(cash_flow / (1 + discount_rate) ** i for i, cash_flow in enumerate(renewable_energy_cash_flows, 1))
# Create a DataFrame with the data
data = pd.DataFrame({
'Initiative': ['Precision Agriculture', 'Vertical Farming', 'Renewable Energy Solutions for Farms'],
'Present Value': [precision_ag_pv, vertical_farming_pv, renewable_energy_pv]
})
# Save the DataFrame to a CSV file for import into Power BI
data.to_csv('initiative_data.csv', index=False)
Python 代码片段
这段代码下载了约翰·迪尔的历史价格数据,计算了每日回报,估算了每个举措的未来现金流,使用 10%的折现率计算了这些现金流的现值,然后将这些数据保存到一个 CSV 文件中。
然后,你可以将这个 CSV 文件导入到 Power BI 中,并用它来创建可视化图表。例如,你可以创建一个条形图,将各项举措放在X轴上,当前的值放在Y轴上。
请注意,这是一个非常简化的示例,实际的数据收集和分析将会复杂得多。此外,此示例未包含制作可视化所需的所有数据,例如全球市场的预计增长和各个项目的费用明细。你需要单独收集这些数据,可能来自行业报告、财务报表或其他来源。
如何创建 Power BI 可视化
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精准农业:
- 一个条形图,显示全球精准农业市场未来几年预计的增长,其中高亮的条形表示约翰迪尔如果占领 10%的市场份额,将获得的潜在收入。
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条形图 – 全球精准农业市场的预计增长:
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全球市场收入:从精准农业的市场研究报告中获取此数据,这些报告通常来自 Statista、Grand View Research 等来源。
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约翰迪尔的潜在收入:计算为全球市场收入的 10%
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CSV 文件结构:
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创建一个名为
Precision_Farming_Market_Growth.csv
的 CSV 文件,并将来源数据填入其中。以下是一个示例(仅供说明):-
Year,Global_Market_Revenue,John_Deere_Potential_Revenue
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2023,5000,500
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2024,6000,600
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在 Power BI 中创建条形图可视化
按照以下步骤操作:
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Precision_Farming_Market_Growth.csv
。 -
创建条形图:从Visualizations窗格中选择Bar chart。
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配置图表:将Year拖到Axis,将Global_Market_Revenue和John_Deere_Potential_Revenue拖到Values。
接下来,我们将添加一个树状图,显示约翰迪尔的费用明细,这些费用是捕获该市场份额所必需的(例如,研发、营销和并购)。
树状图 – 费用明细以捕获市场份额
使用最新的约翰迪尔财务报表、约翰迪尔财务预测或精准农业行业基准来填充此文件。
CSV 文件结构:
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创建一个名为
Expenses_Breakdown.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供说明):-
Expense_Type,Amount
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研发,200
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营销,100
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并购,150
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要在 Power BI 中创建树状图可视化,请按照以下步骤操作:
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Expenses_Breakdown.csv
。 -
创建树状图:从Visualizations窗格中选择Treemap。
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配置树状图:将Expense_Type拖到Groups,将Amount拖到Values。
接下来,我们将创建一个仪表盘图表,显示基于 DCF 分析的潜在内在价值,指针指向基于潜在净现金流和折现率估算的内在价值。
仪表盘图 – 基于 DCF 分析的内在价值
折现率和估算的内在价值将来自约翰迪尔投资者关系页面上的财务预测演示文稿,或来自关于精准农业的约翰迪尔股票分析师报告。
CSV 文件结构:
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创建一个名为
DCF_Intrinsic_Value.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供参考):Discount_Rate,Estimated_Intrinsic_Value 7,900
按照以下步骤在 Power BI 中创建仪表盘图表可视化:
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DCF_Intrinsic_Value.csv
。 -
创建仪表盘图表:从可视化窗格中选择仪表盘图表。
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配置仪表盘图表:将Estimated_Intrinsic_Value拖到值,并根据需要(可选)设置最小值、最大值和目标值。
接下来,我们将查看垂直农业并创建一个折线图,展示全球垂直农业市场未来几年的预计增长,其中一个突出显示的点表示如果约翰·迪尔捕获 5% 的市场份额时的潜在收入。
折线图 – 全球垂直农业市场预计增长
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你可以通过市场研究报告获取全球市场收入数据,平台如 Statista、MarketWatch 或 Grand View Research 提供相关数据。
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你可以计算约翰·迪尔(John Deere)每年全球市场收入的 5% 作为潜在收入。
CSV 文件结构:
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创建一个名为
Vertical_Farming_Market_Growth.csv
的 CSV 文件,并填充相关数据。以下是一个示例(仅供参考):Year,Global_Market_Revenue,John_Deere_Potential_Revenue 2023,7000,350 2024,8000,400
按照以下步骤在 Power BI 中创建折线图可视化:
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Vertical_Farming_Market_Growth.csv
。 -
创建折线图:从可视化窗格中选择折线图。
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配置折线图:将Year拖到轴,并将Global_Market_Revenue和John_Deere_Potential_Revenue拖到值。
接下来,我们将创建一个堆积柱状图,展示捕获市场份额所需的费用细分(例如,研发、建设或收购垂直农场以及雇用专业人员)。
堆积柱状图 – 捕获垂直农业市场份额的费用细分
你可以使用公司内部预算或估算数据、Gartner 等分析报告,或类似项目的行业基准。
CSV 文件结构:
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创建一个名为
Vertical_Farm_Expenses_Breakdown.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供参考):Expense_Type,Amount R&D,300 Building_or_Acquiring,200 Hiring,100
按照以下步骤在 Power BI 中创建堆积柱状图可视化:
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Vertical_Farm_Expenses_Breakdown.csv
。 -
创建堆积柱状图:从可视化窗格中选择堆积柱状图。
-
配置图表:将Expense_Type拖到轴,并将Amount拖到值。
接下来,我们将创建一个仪表盘图表,展示基于 DCF 分析的潜在内在价值,指针指向基于潜在净现金流和折扣率的估算内在价值。
仪表盘图表 – 基于 DCF 分析的内在价值
折扣率和估算的内在价值通常来自公司财务模型或在垂直农业领域的专门财务分析。
CSV 文件结构:
-
创建一个名为
Vertical_Farm_DCF_Intrinsic_Value.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供参考):Discount_Rate,Estimated_Intrinsic_Value 6,950
按照以下步骤在 Power BI 中创建仪表图可视化:
-
Vertical_Farm_DCF_Intrinsic_Value.csv
。 -
创建仪表图:从可视化窗格中选择仪表图。
-
配置仪表图:将Estimated_Intrinsic_Value拖到Value,并根据需要设置最小值、最大值和目标值。
接下来,我们将研究农业的可再生能源解决方案。我们将创建一张区域图,展示未来几年全球可再生能源市场的预期增长,并突出显示如果约翰·迪尔(John Deere)在与农业相关的细分市场中占有 1%的市场份额时的潜在收入区域。
区域图 – 农业领域全球可再生能源市场的预期增长
-
全球市场收入:从专注于农业可再生能源的市场研究报告中获取此数据。可靠的来源可能包括 Statista、MarketWatch 和行业特定报告。
-
约翰·迪尔的潜在收入:将此计算为每年与农业相关的全球市场收入的 1%。
-
创建一个名为
Renewable_Energy_Market_Growth.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供说明):Year,Global_Market_Revenue,John_Deere_Potential_Revenue 2023,9000,90 2024,10000,100
按照以下步骤在 Power BI 中创建区域图可视化:
-
Renewable_Energy_Market_Growth.csv
。 -
创建区域图:从可视化窗格中选择区域图。
-
配置区域图:将Year拖到Axis,将Global_Market_Revenue和John_Deere_Potential_Revenue拖到Values。
接下来,我们将创建一张饼图,展示捕获市场份额所需的费用明细(例如研发、制造或采购可再生能源设备、营销等)。
饼图 – 用于捕捉可再生能源行业市场份额的费用明细
使用公司内部预算或估算、如 Gartner 等分析报告,或类似项目的行业基准。
CSV 文件结构:
-
创建一个名为
Renewable_Energy_Expenses_Breakdown.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供说明):Expense_Type,Amount R&D,400 Manufacturing_or_Acquiring,250 Marketing,150
按照以下步骤在 Power BI 中创建饼图可视化:
-
Renewable_Energy_Expenses_Breakdown.csv
。 -
创建饼图:从可视化窗格中选择饼图。
-
配置饼图:将Expense_Type拖到Legend,并将Amount拖到Values。
接下来,我们将创建一个仪表图,展示基于 DCF 分析的潜在内在价值,指针指向基于潜在净现金流和折现率估算的内在价值。
仪表图 – 基于 DCF 分析的内在价值
从您的内部财务模型或专门的可再生能源财务分析中提取折现率和估算的内在价值。
CSV 文件结构:
-
创建一个名为
Renewable_Energy_DCF_Intrinsic_Value.csv
的 CSV 文件。以下是一个示例(仅供说明):Discount_Rate,Estimated_Intrinsic_Value 6,950
按照以下步骤在 Power BI 中创建仪表图可视化:
-
Vertical_Farm_DCF_Intrinsic_Value.csv
。 -
创建仪表盘图表:从 可视化 面板中选择 仪表盘图表。
-
配置仪表盘图表:将 Estimated_Intrinsic_Value 拖动到 Value,并根据需要(可选)设置最小值、最大值和目标值。
这些通过 DCF 分析得出的估算涉及众多假设,突显了专业财务建议的必要性。这些发现的现实应用价值通过 Power BI 可视化得到了显著提升,提供了一种动态、直观的方式来理解这些潜在场景。这些可视化包括多种图表,展示了这些市场的预期增长、约翰·迪尔的潜在收入以及相关费用的细分。
从这个角度来看,DCF 分析和 Power BI 可视化的结合为预测约翰·迪尔在这些有前景市场中的机会提供了强大的工具包。像往常一样,在做出投资决策时,务必与财务顾问进行咨询,并考虑更广泛的经济环境以及约翰·迪尔的具体战略。
现在,准备好迈入未来,探索激动人心的 AutoGPT 世界,了解它如何改变财务分析和交易的面貌。在我们踏上这段自主 AI 的激动旅程时,准备见证 AI 如何作为您的个人财务助手,预测市场趋势、做出投资建议,甚至独立执行交易!
拥抱 AI 革命,使用 AutoGPT —— 通过自主 AI 重塑财务分析和交易。
AutoGPT,作为一个创新的开源 Python 应用程序,基于 OpenAI 强大的 GPT-4 模型构建。这个自主工具能够独立分析财务数据,发现关键洞察,并根据您指定的目标制定投资建议。想象一下拥有一个能够提升您财务决策的 AI 助手——这就是使用 AutoGPT 的现实。
但和任何工具一样,AutoGPT 也有其优缺点。虽然它为您的财务分析带来了效率、准确性和可扩展性,但您需要具备技术技能才能充分发挥其潜力。此外,像所有 AI 一样,它应被视为一个辅助工具,而非替代人类判断。因此,验证其输出并确保其使用符合您的风险承受能力和投资目标是至关重要的。
让我们探索一下 AutoGPT 如何革新财务分析和交易:
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自动化交易:AutoGPT 可以实时监控市场数据,并根据预定义策略执行交易。例如,对于约翰·迪尔的股票,当 50 日均线突破 200 日均线时,AutoGPT 可以自动执行交易,暗示潜在的上升趋势。
-
蒙特卡洛模拟:AutoGPT 可以利用历史数据,并使用蒙特卡洛模拟来预测约翰·迪尔股票价格的潜在路径。这种概率性的方法有助于更好的风险管理和投资决策。
-
投资组合再平衡策略:AutoGPT 可以监控一个多样化的投资组合——比如约翰·迪尔、卡特彼勒、CNH 工业和久保田公司——并在任何股票的持有量偏离目标配置超过 5% 时,自动触发再平衡。这有助于保持一致的投资组合管理,确保你的投资与财务目标保持一致。
AutoGPT 在金融分析中的优缺点
和任何工具一样,AutoGPT 有其优点和局限性。让我们来探讨一下:
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优点:
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效率:AutoGPT 可以自动化耗时的任务,如数据分析和报告生成,解放你的时间用于战略决策。
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准确性:通过利用人工智能,AutoGPT 可以以高精度处理大量数据,减少人为错误的风险。
-
可扩展性:AutoGPT 可以管理大型数据集和复杂计算,这是人工分析师难以完成的任务。
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缺点:
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复杂性:设置和使用 AutoGPT 需要一定的技术专长,包括对 Python 和各种 API 密钥的熟悉。
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现实世界场景中的局限性:虽然 AutoGPT 很强大,但在复杂的现实商业场景中可能表现不佳。必须验证其输出,并将其作为工具来支持而不是替代人类判断。
-
数据隐私:由于 AutoGPT 需要互联网接入,因此可能存在潜在的数据隐私问题,需要加以解决。
-
OpenAI API 信用和限制。
-
AutoGPT 可能会产生需要修正的错误。
-
在金融、投资和交易中使用 AutoGPT
AutoGPT 可以在金融、投资和交易中带来革命性的变化。以下是一些例子:
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自动化财务分析:AutoGPT 可以独立分析财务数据,计算财务比率并生成洞察。例如,它可以自动化约翰·迪尔(NYSE: DE)的财务表现分析,为你提供有价值的见解,而无需手动操作。
-
投资建议:根据你设定的目标,AutoGPT 可以评估投资机会并提出建议。它可以分析市场趋势、公司表现和风险因素,以建议潜在的投资。
-
交易自动化:AutoGPT 可以实时监控市场数据,基于你的交易策略生成交易信号,甚至执行交易。这可以帮助你迅速应对市场变化,并更高效地执行交易策略。
请记住,尽管 AutoGPT 是一个强大的工具,但使用时要负责任。始终验证其输出,并将其作为辅助工具,而非替代人类判断。我们将在接下来的章节中展示一些 AutoGPT 的实例。
使用 AutoGPT 进行自动化交易(以移动平均交易为例)
想象一下,您是一位对约翰·迪尔感兴趣的投资者。您制定了一个交易策略,当约翰·迪尔的 50 日移动平均线超过 200 日移动平均线时买入该股票,这通常是一个可能表明股价上涨的信号。
手动监控这些移动平均线可能会耗时且容易出现人为错误。这正是 AutoGPT 发挥作用的地方。有了 AutoGPT,您可以自动化这一过程,让 AI 实时监控约翰·迪尔(John Deere)股票的移动平均线。当 50 日移动平均线超过 200 日移动平均线时,AutoGPT 可以按照您预先定义的策略为您执行交易。
这一自动化不仅能节省您的时间,还能确保您不会因为人为疏忽或时间限制错失潜在的投资机会。它使您能够更高效地执行交易策略,腾出时间专注于投资组合的其他重要方面。
通过利用 AutoGPT,您不仅在自动化您的交易策略,还通过 AI 的力量提升您的投资决策过程。这可以为您在市场中提供竞争优势,帮助您做出更加明智和及时的投资决策。
请记住,尽管 AutoGPT 可以是一个强大的工具,但使用时必须负责任。始终确保您的交易策略与投资目标和风险承受能力一致,并定期审查和调整策略,以应对市场变化。祝您投资愉快!
AutoGPT 设置过程
让我们学习如何在 PC 上设置环境。
以下是如何在运行 Windows 的 PC 上下载并安装 Docker Desktop 的详细步骤。
步骤 1 – 系统 要求验证:
首先,请确保您的电脑满足以下系统要求:
-
Microsoft Windows 10(64 位)专业版、企业版或教育版。Docker 不支持 Windows 10 家庭版。
-
必须启用虚拟化。您可以通过打开任务管理器(Ctrl + Shift + Esc)并切换到性能标签来检查。在CPU类别旁边,您应该看到虚拟化:已启用。如果显示为已禁用,则需要进入 BIOS/UEFI 设置启用它。
通过 BIOS/UEFI 启用虚拟化是一项硬件级的设置,具体步骤可能因主板制造商而异。
以下是大多数主板制造商的 BIOS/UEFI 设置的一般步骤:
-
重启 您的计算机:
- 重启计算机。当计算机启动时,您需要按下一个特定的键进入 BIOS/UEFI 设置。这个键因制造商不同而有所不同,通常是F1、F2、F10、Esc或Del。
-
进入 BIOS/UEFI 设置:
- 留意屏幕上的消息,了解需要按哪个键才能进入设置。立即按下该键。
-
导航到 高级选项卡:
- 进入 BIOS/UEFI 菜单后,导航到 高级 标签或类似名称的选项。此部分因制造商而异。
-
定位虚拟化设置:
- 在 高级 菜单中,查找名为 CPU 配置、高级 CPU 功能或简单的 虚拟化 的类别。
-
启用虚拟化:
- 找到相应的虚拟化选项后,将设置更改为 启用。通常,您可以选择该选项,按 Enter 键,然后从列表中选择 启用。
-
保存 并退出:
- 启用虚拟化后,保存更改并退出 BIOS/UEFI 设置。为此,导航到 保存并退出 菜单,该菜单通常以退出门图标显示,或简单地写作 保存并 退出。
-
重启 您的计算机:
- 计算机将重新启动。您现在可以再次检查任务管理器,以确认虚拟化已启用。
-
重新检查 任务管理器:
- 系统重启后,打开任务管理器(Ctrl + Shift + Esc),切换到 性能 标签。CPU 类别旁边现在应该显示 虚拟化:已启用。
重要提示
BIOS/UEFI 界面:这些界面不统一,可能因制造商不同而有很大差异。术语和菜单名称是通用的,应该与您看到的类似。
小心操作:在 BIOS/UEFI 中进行更改时要小心,因为错误的设置可能会使系统不稳定。
查看主板手册:如果不确定,可以查阅主板的手册或访问制造商网站获取官方指南。
按照以下步骤创建 Docker 账户并下载 Docker Desktop:
-
创建 Docker 账户:
-
打开您的网页浏览器:打开您喜欢的网页浏览器,访问 Docker Hub 网站:
hub.docker.com
。 -
导航到注册页面:在页面的右上角,您将看到一个 登录 按钮。点击它,然后在弹出的对话框中点击 注册。
-
输入详细信息:
-
用户名:选择一个独特的用户名,用于登录 Docker Hub。
-
电子邮件:提供有效的电子邮件地址。稍后您需要确认此电子邮件地址,确保其可访问。
-
密码:创建一个您可以记住的强密码。通常,它需要包含字母、数字和特殊字符的混合。
-
-
-
完成 CAPTCHA 验证:您可能需要完成 CAPTCHA 验证,以证明您不是机器人。
-
同意条款和条件:勾选框以同意 Docker 的条款和条件。确保在同意之前阅读这些条款。
-
点击注册:填写所有详细信息并同意条款后,点击 注册 按钮。
-
验证您的电子邮件:您将收到来自 Docker 的验证电子邮件。打开您的邮箱,打开 Docker 邮件,并点击验证链接。这确认您提供的电子邮件地址有效。
-
Installer.exe
文件。
Installer.exe
文件启动安装程序。当安装程序启动时,你将看到一个窗口,告诉你 Docker 将在你的计算机上安装,并且它还会安装必要的 Windows 功能。点击确定以继续。 接受许可协议并授权安装程序。* 按照安装向导中的提示进行操作,除非有特殊需求,否则接受默认设置。*docker --version
。
你应该在输出中看到 Docker 的版本。这意味着 Docker 已经安装并且运行正常。
-
获取 OpenAI API 密钥:
接下来,从
platform.openai.com/account/api-keys
获取你的 OpenAI API 密钥。请注意,为了避免限制,考虑设置一个付费账户。我们建议你使用付费版本(GPT-4)的 API 密钥,但也可以使用免费的早期版本(GPT-3.5 turbo)API。- 步骤 7 – 设置 AutoGPT 项目:
一旦安装了 Docker,使用系统的命令行为 AutoGPT 创建一个项目目录:
mkdir AutoGPT cd AutoGPT
在进行必要的更改后,保存docker-compose.yml
文件。
现在,你需要创建必要的配置文件。为此,在Auto-GPT
主文件夹中找到.env.template
文件。根据你的操作系统(Windows
、macOS
),这个文件可能是一个隐藏文件。通过例如使用cp .env.template .env
命令复制它为.env
。编辑这个.env
文件,在OPENAI_API_KEY=
后填写你的 OpenAI API 密钥,不要加引号或空格。如果需要,添加其他服务的密钥/令牌。移除#
来激活设置。最后,保存并关闭文件。
重要提示
要了解更多关于docker-compose.yaml
和由 Dr. Christian Mayer 提供的配置文件布局,请访问blog.finxter.com/installing-auto-gpt-any-other-way-is-dangerous/
。
回到命令行,运行以下命令启动 AutoGPT 服务并使用 Docker:
docker-compose up
-
步骤 8 – 从 Docker 拉取 AutoGPT:
使用以下命令从 Docker Hub 拉取 AutoGPT 镜像:
docker login docker pull Significant-Gravitas/AutoGPT
-
ai_goals
: -
- 当 John Deere 的 50 日移动平均线高于 200 日移动平均线时,买入 John Deere 股票
-
- 当 John Deere 的 50 日移动平均线低于 200 日移动平均线时,卖出 John Deere 股票
-
- 自主开发和管理 John Deere 股票的买卖
-
- 作为
ai_name
,发挥其优势:JohnDeere50_200MovingAverage-GPT
- 作为
-
ai_role
:一个 AI,设计用来根据移动平均参数自主买卖 John Deere 股票,唯一目标是通过趋势增加或减少 John Deere 股票持有量
将此文件保存为ai_settings.yaml
,并放入你的 AutoGPT 项目目录中。
-
步骤 10 – 使用 Docker 运行 AutoGPT:
现在,你已准备好运行 AutoGPT。使用以下命令:
docker-compose run --rm AutoGPT
这将启动 AutoGPT 并加载你的交易策略。它将开始监控约翰·迪尔的股票,寻找指定的移动平均交叉事件,并在这些事件发生时执行交易。
请注意,本指南不涉及设置经纪账户或将 AutoGPT 连接到经纪 API 以执行实际交易。你需要确保完成并彻底测试这一集成,才能使 AutoGPT 执行交易。在部署自动化交易策略时,请始终咨询金融顾问或专家。
请记住,实际实现这一过程可能更为复杂,可能需要额外的步骤,具体取决于你的设置和要求。
Python 代码片段解释
-
设置环境:我们首先安装了 Docker,这是运行应用程序的一个重要工具,它可以在隔离的环境中运行应用程序,并为 AutoGPT 设置了一个项目目录。
-
获取 API 密钥:下一步是从 OpenAI 获取 API 密钥,以启用与 AutoGPT 的交互。
-
配置 AutoGPT:之后,我们创建了一个 YAML 配置文件,以指定 AI 的目标、名称和角色。这些设置指示 AI 根据 50 日和 200 日移动平均指标买入或卖出约翰·迪尔的股票。
-
使用
docker-compose run
命令启动 AutoGPT,并使用预定义的交易策略。
AutoGPT – 财务分析蒙特卡罗模拟
让我们考虑一个蒙特卡罗模拟,预测约翰·迪尔股票价格的可能演变,基于历史数据和假设的统计分布:
-
按照前述 AutoGPT 示例中的 步骤 1 到 步骤 8 进行操作。
-
ai_goals
: -
对约翰·迪尔股票进行蒙特卡罗模拟
-
分析模拟结果,并根据结果建议交易操作
-
ai_name
:JohnDeereMonteCarlo-GPT
-
ai_role
:一个旨在执行蒙特卡罗模拟并根据模拟结果提供交易建议的 AI
将此文件保存为 ai_settings.yaml,放在你的 AutoGPT 项目目录中。
-
步骤 10 – 使用 Docker 运行 AutoGPT:
现在你可以使用 Docker 运行 AutoGPT。运行以下命令:
docker-compose run --rm AutoGPT
这个命令将使用你的蒙特卡罗模拟策略启动 AutoGPT。它将进行模拟并根据模拟结果提出建议。
投资组合再平衡策略 – AutoGPT
在这个例子中,AutoGPT 将配置为监控一个由约翰·迪尔、卡特彼勒、CNH 工业和久保田公司组成的投资组合,并在任何股票的持仓偏离目标配置超过 5% 时自动触发再平衡:
-
按照前述 AutoGPT 示例中的 步骤 1 到 步骤 8 进行操作。
-
继续配置 AutoGPT。在这个阶段,你需要创建一个 YAML 配置文件,定义你版本的 AutoGPT。该文件将包含你的投资组合再平衡策略的详细信息。你的
ai_settings.yaml
文件可能如下所示:-
ai_goals
: -
监控由约翰·迪尔(John Deere)、卡特彼勒公司(Caterpillar Inc.)、CNH 工业(CNH Industrial)和久保田株式会社(Kubota Corp.)股票组成的投资组合
-
保持每只股票在投资组合中的比例为 25%
-
每当任何股票的偏离度超过 5%时,重新平衡投资组合
-
ai_name
:PortfolioRebalance-GPT
-
ai_role
: 旨在维护投资组合平衡并根据预定义规则自动触发重新平衡的人工智能
将此配置文件保存在 AutoGPT 项目目录中。
-
-
使用 Docker 运行 AutoGPT。此时,您已准备好使用 Docker 运行 AutoGPT。使用以下命令:
docker-compose run --rm AutoGPT
一旦执行此命令,AutoGPT 将开始监控您的投资组合,并在任何股票的持仓偏离其目标配置超过 5%时自动触发重新平衡。
请记住,本指南不涉及设置经纪账户或将 AutoGPT 连接到经纪 API 以执行实际交易。在部署自动化交易策略时,请始终咨询金融顾问或专家。此外,这是一个简化的示例。在实际应用中,执行重新平衡策略时,需要考虑交易费用、税收影响及其他因素。
尽管 AutoGPT 是一款强大的工具,但请记住,它应作为支持工具,而非替代人类判断。在我们带领 AI 迈向金融未来的过程中,准备好迎接由 AutoGPT 驱动的投资决策新纪元!
在下一节中,我们将深入探讨令人兴奋的金融分析故事,在这里,Python 的强大功能得以体现。在这个充满活力和发人深思的部分,我们将深入探讨使用 Python 进行金融计算的核心——这是一门因其强大的库和易用的语法而享誉全球的编程语言。
准备好体验 Python 代码示例,这些示例轻松处理复杂的金融计算。这包括计算关键财务比率,特别是计算 ROIC,这是衡量盈利能力和资本利用效率的关键指标。
Python 的力量——用先进代码推动金融分析
在我们的详细探险中,我们将把著名的迪尔公司(Deere & Co)推向聚光灯。通过提取 2023 年 4 月 30 日 10-Q 报告中的实际数据,我们将使用 Python 计算 ROIC。这个计算将由 Python 无缝处理,其过程是将净收入除以总投资资本,从而得出 ROIC 的百分比形式。
然而,尽管 Python 在金融分析中可能是一个强大的催化剂,但请记住,它依赖于准确和最新的财务数据。在我们推进这个由 Python 驱动的金融分析旅程时,必须时刻牢记向我们的 Python 引擎输入可靠且最新的数据。在由 Python 驱动的金融分析世界中,数据的完整性与计算本身同样重要。
因此,准备好深入这个迷人的世界吧,这里 Python 代码与财务分析交汇,激发启发性的洞察,揭示财务表现中此前隐藏的真相。
下面是一个简单的 Python 代码片段,用于通过 yfinance
计算 Deere & Co. 的 ROIC:
pip install yfinance
import yfinance as yf
def fetch_financial_data(ticker, target_date):
company = yf.Ticker(ticker)
# Get quarterly financial statements
income_statement_qtr = company.quarterly_financials
balance_sheet_qtr = company.quarterly_balance_sheet
# Convert target_date to the format used in yfinance
# MM/DD/YYYY to YYYY-MM-DD
formatted_date = '-'.join(target_date.split('/')[::-1])
# Extract the required data for the target date
net_income = income_statement_qtr.loc['Net Income'][formatted_date]
total_debt = balance_sheet_qtr.loc['Long Term Debt'][formatted_date] + balance_sheet_qtr.loc['Short Long Term Debt'][formatted_date]
equity = balance_sheet_qtr.loc['Total Stockholder Equity'][formatted_date]
return net_income, total_debt, equity
# Target date in MM/DD/YYYY format
target_date = '04/30/2023'
# Fetch financial data for John Deere (Ticker: DE)
net_income, total_debt, equity = fetch_financial_data('DE', target_date)
# Calculate invested capital
invested_capital = total_debt + equity
# Calculate ROIC (Return on Invested Capital)
roic = net_income / invested_capital
# Print ROIC
print(f"ROIC for Deere & Co. on {target_date}: {roic * 100}%")
在这个 Python 示例中,我们关注的是 2023 年 4 月 30 日的财务数据,使用 yfinance
获取 Deere & Co. 的相关指标。我们专注于净利润、总债务和股东权益——这三大支柱用于计算 ROIC。这不仅仅是一个指标,它是衡量公司将资本转化为利润效率的财务试金石。以百分比形式呈现的 ROIC 数值,成为了 Deere & Co. 财务效率的精准指示器。
那么,ChatGPT 在其中扮演什么角色呢?一旦你计算出 ROIC 数字,ChatGPT 可以作为你的互动财务分析师。你可以向它查询解释 ROIC 值,将其与竞争对手和行业基准进行对比,甚至模拟哪些商业决策可以改善 ROIC。可以把 ChatGPT 当作随时待命的财务顾问,为原始数字添加上下文和洞察。通过 Python 和 ChatGPT,你不仅仅是数据丰富,你还充满了洞察力。
让我们开始一段激动人心的旅程,从天气预报到股市预测,聚焦于农业机械巨头之一——约翰·迪尔。系好安全带,随着我们学习如何使用 Python 和天气 API 来获取、处理和解释气象数据,将其转化为可能影响交易决策的洞察。
天气模式有着深远的影响,包括在农业领域,而农业与约翰·迪尔的命运息息相关。你是否曾经想过,突如其来的气温骤降、暴雨或干旱会如何影响作物的生长,进而影响农业机械的销售呢?如果有,那这一部分正是为你准备的。
我们将演示如何使用 OpenWeatherMap 的 API 和 Python 提取天气数据,将这些原始数据转化为有意义的指标,然后开发一个简单但直观的交易策略。这将为股市交易提供一个独特的视角,其中当前的天气状况帮助引导买卖决策。
我们还将创建一个“天气评分”,使用温度、降水量、湿度和风速等变量,每个变量作为拼图的一部分,形成作物生长条件的整体图像。根据该评分是否高于或低于某个阈值,我们可能会考虑买入或卖出约翰·迪尔的股票。
此外,我们还将深入探讨如何选择地点和作物,以及如何精炼天气评分的计算,以考虑最佳生长条件。
最后,我们将详细讲解如何根据天气评分的标准差设置买入和卖出阈值,创建一个你可以根据自己的风险容忍度和市场理解进行实验和优化的框架。
从天气预报到金融前瞻——深入探索与约翰迪尔(John Deere)合作的基于天气的交易策略
本节探讨了气象学与金融市场之间尚未被深入研究的相互作用。我们将概述如何利用天气数据来指导股市投资决策,特别是针对农业领域的主要企业——约翰迪尔(John Deere)。通过使用独特的天气评分,我们将揭开算法交易的奥秘,并阐明天气如何影响作物产量,从而影响市场动态。让我们开始吧:
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第 1 步 – 选择你的 天气 API:
市面上有很多天气 API。作为本例,我们将使用 OpenWeatherMap 的 API,它提供了详细且准确的预报。提供免费的 API 密钥,但由于调用限制和正常运行时间,强烈不推荐使用。
OpenWeatherMap API 订阅计划。对于个人投资者,推荐的计划是 Startup($40/月)。为什么选择 Startup?
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正常运行时间:95% 的正常运行时间通常足够个人投资者使用,因为他们可能不需要全天候的数据
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速率限制:每分钟 60 次调用,每月最多一百万次调用,对于较少频繁的交易来说应该足够了
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费用:每月 $40 的计划是一种经济实惠的方式,可以获得可靠的天气数据用于交易
该计划在成本和功能之间提供了平衡。可用的数据点,如未来 5 天每 3 小时的预报,应足以做出明智的交易决策。
对于机构投资者,推荐的计划是 Professional(2,000/月)。为什么选择 Professional 或 Enterprise?让我们来看一下:
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正常运行时间:对于机构交易来说,您需要高可靠性。Professional 提供 99.5% 的正常运行时间,而 Enterprise 提供 99.9%。
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速率限制:对于机构常进行的高频交易,更高的速率限制是必要的。Professional 提供每分钟 3,000 次调用,而 Enterprise 每分钟可达 200,000 次调用。
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数据可用性:这两种计划都提供了丰富的天气数据选项,这对于复杂的交易算法可能非常有用。
选择 Professional 或 Enterprise 将进一步取决于机构的具体需求,例如他们监控多少个地点、进行多少次交易,以及是否需要其他功能,如高级天气地图或空气污染 API。
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-
第 2 步 – 通过 API 提取数据:
我们将使用 Python 来完成这个任务。首先,安装必要的库:
pip install requests pandas
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现在,让我们创建一个 Python 脚本,调用 OpenWeatherMap API 并获取天气预报数据:
import requests import pandas as pd import requests import pandas as pd # Define the API key and endpoint API_KEY = 'your_api_key_here' API_ENDPOINT = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast?" # Define the location for which you want to get weather forecasts location = 'Des Moines,us' # Change to the location of your choice # Create the API request URL url = f"{API_ENDPOINT}q={location}&appid={API_KEY}" # Send a request to the OpenWeatherMap API response = requests.get(url) # If the request was successful, the status_code will be 200 if response.status_code == 200: # Get the forecast data from the response data = response.json() # Extract the list of forecasts from the data forecasts = data['list'] # Prepare an empty list to store the extracted data weather_data = [] # Iterate over the forecasts for forecast in forecasts: # Extract the data dt_txt = forecast['dt_txt'] temperature = forecast['main']['temp'] pressure = forecast['main']['pressure'] humidity = forecast['main']['humidity'] wind_speed = forecast['wind']['speed'] rain_volume = forecast['rain']['3h'] if 'rain' in forecast and '3h' in forecast['rain'] else 0 # Append the data to the list weather_data.append([dt_txt, temperature, pressure, humidity, wind_speed, rain_volume]) # Convert the list of forecasts to a DataFrame df = pd.DataFrame(weather_data, columns=['datetime', 'temperature', 'pressure', 'humidity', 'wind_speed', 'rain_volume']) # Save the DataFrame to a CSV file df.to_csv('weather_forecast.csv', index=False) else: print(f"Failed to get weather data. HTTP Status code: {response.status_code}")
将 'your_api_key_here'
替换为你实际的 API 密钥。此脚本将获取你指定位置未来 5 天每 3 小时的天气预报数据,并将其保存为名为 weather_forecast.csv
的 CSV 文件。
这是获取天气预报数据的一种基本方法。在生产环境中,你可能希望自动化此任务,使其定期运行,并将新的预报数据添加到现有数据集中。你还可能希望捕获历史天气数据,这时可能需要使用不同的 API 或数据集。
重要提示
这是一个基础教程,未包含错误处理和其他与 API 交互的最佳实践。在使用 API 时,请始终参考 API 文档,以获取更详细和准确的信息。记住保持 API 密钥的保密,以防止未经授权的使用。
天气评分计算 – 天气交易
对于一个简单的交易策略,你可以基于这些变量为每天计算一个“天气评分”。如果评分高于某个阈值,这可能表明有利于作物生长的条件,你可能会考虑购买约翰·迪尔股票。相反,如果评分低于某个阈值,这可能表明不利的条件,你可能会考虑出售约翰·迪尔股票:
-
温度:一般来说,作物生长有一个适宜的温度范围。如果一个主要农业区域的平均温度显著高于或低于这个范围,可能表明作物产量下降,从而影响约翰·迪尔的销售。例如,如果在生长季节中温度低于最佳范围超过几天,这可能表明有发生霜冻的高风险,霜冻可能会损害作物。
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降水量:降水对作物生长是必要的,但过多或过少都会有害。如果某一期间(例如一个月)的累计降水量明显高于或低于平均水平,可能会影响作物产量,从而影响约翰·迪尔的销售。
-
湿度:高湿度水平可能促进某些作物病害的生长,而低湿度则增加干旱的风险。两者都会影响作物产量。
-
风速:高风速可能对作物造成物理损害,尤其是当风速与其他不利天气条件结合时。
以下是一个评分模型的示例:
Score model = temperature_score + rainfall_score + humidity_score + wind_speed_score
每个评分都可以根据观察值是否处于作物生长的最佳范围内来计算。具体的范围以及每个评分的权重需要根据领域知识确定,并可能通过回测进行调整。
让我们考虑一个回测和领域知识的示例:
-
定义最佳范围:根据领域知识,指定每个天气指标的“最佳范围”。
-
权重:根据各项评分的重要性分配权重。例如,如果温度对作物生长比风速更为关键,则应赋予温度更高的权重。
-
历史数据:使用历史天气数据和作物产量数据对模型进行回测。这将帮助你优化最佳范围和权重分配。
-
调整和迭代:随着数据的积累和对实际结果的观察,不断优化你的模型,以提高准确性。
下面是一个计算评分的 Python 代码示例:
# Define optimal ranges
optimal_temperature = (60, 85) # in Fahrenheit
optimal_rainfall = (1, 3) # in inches per week
optimal_humidity = (40, 60) # in percentage
optimal_wind_speed = (2, 10) # in mph
# Sample observed values
observed_temperature = 75
observed_rainfall = 2
observed_humidity = 50
observed_wind_speed = 5
# Calculate scores based on whether observed values fall within optimal ranges
temperature_score = 1 if optimal_temperature[0] <= observed_temperature <= optimal_temperature[1] else 0
rainfall_score = 1 if optimal_rainfall[0] <= observed_rainfall <= optimal_rainfall[1] else 0
humidity_score = 1 if optimal_humidity[0] <= observed_humidity <= optimal_humidity[1] else 0
wind_speed_score = 1 if optimal_wind_speed[0] <= observed_wind_speed <= optimal_wind_speed[1] else 0
# Calculate overall score
overall_score = temperature_score + rainfall_score + humidity_score + wind_speed_score
通过开发和回测这个模型,你可以创建一个稳健的框架,基于天气条件做出更加明智的交易决策。这是一种跨学科的方法,结合了金融、数据科学和农业专业知识,创造出一个独特的投资策略。
在接下来的部分,我们将不再停留在泛泛的天气数据上,而是专注于美国的农业强国——例如爱荷华州、伊利诺伊州、内布拉斯加州和明尼苏达州。这些州是玉米和大豆生产的中心,而这正是约翰·迪尔公司业务的核心。
我们的任务?精细调整我们的天气评分,以捕捉这些关键作物的独特生长条件。我们将利用来自天空和土壤的数据,制定一个动态的约翰·迪尔公司股票交易策略。
我们将深入探讨如何选择主要的农业地区,分析历史天气模式,并调整我们的天气评分,以反映适合玉米和大豆生长的理想气候条件。最终目标是什么?一套可操作的交易规则,让你能够利用天气引起的市场波动。
地点和作物类型——天气交易
就地点而言,你应该专注于美国的主要农业区域,特别是那些种植大量需要农用设备的作物的地区。这些可能包括爱荷华州、伊利诺伊州、内布拉斯加州和明尼苏达州,这些州是玉米和大豆的主要生产地。
将地点和作物类型数据纳入交易策略,可以通过优化“天气评分”计算来实现,考虑到美国中西部玉米和大豆的特定生长条件。这些作物的理想生长条件,尤其是温度和降水量,已有充分的文献记录,这些信息可以用来设定你策略中天气变量的最佳范围。
这里是一个大致的框架,说明你可能如何做:
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选择地点:确定中西部主要的玉米和大豆生产地区。美国农业部提供了县级详细的作物生产数据,可用于此目的。你可以关注爱荷华州、伊利诺伊州、内布拉斯加州和明尼苏达州等州的顶级生产县。
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收集历史天气数据:使用 OpenWeatherMap API 收集这些地区的历史天气数据。你至少需要温度、降水量、湿度和风速的数据。最好能收集足够长时间的数据,以包括好季节和坏季节的天气变化。
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计算天气评分:每天根据观测到的天气条件计算一个“天气评分”。这个评分应该衡量天气条件与玉米和大豆生长的理想状态的接近程度。
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定义交易规则:根据天气分数定义一套买卖约翰·迪尔股票的规则。例如,当分数超过某个阈值(表明有利于作物生长的条件)时,你可能会购买股票;当分数低于另一个阈值(表明不利于作物生长的条件)时,你可能会卖出股票。
下面是一个你可能用来计算天气分数的示例:
def calculate_weather_score(temperature, rainfall, humidity, wind_speed):
# Optimal ranges for corn and soybean growth
optimal_temperature = (50, 86) # Fahrenheit
optimal_rainfall = (2.5, 3.5) # Inches per week
optimal_humidity = (40, 70) # Percent
optimal_wind_speed = (2, 6) # Miles per hour
# Calculate how far each variable is from its optimal range
temperature_score = max(0, 1 - abs(temperature - optimal_temperature[0]) / optimal_temperature[1])
rainfall_score = max(0, 1 - abs(rainfall - optimal_rainfall[0]) / optimal_rainfall[1])
humidity_score = max(0, 1 - abs(humidity - optimal_humidity[0]) / optimal_humidity[1])
wind_speed_score = max(0, 1 - abs(wind_speed - optimal_wind_speed[0]) / optimal_wind_speed[1])
# Combine the scores into a single weather score
score = temperature_score + rainfall_score + humidity_score + wind_speed_score
return score
在这个例子中,每个分数是一个介于 0 和 1 之间的数字,表示观察值与玉米和大豆生长的最佳范围之间的接近程度。总体天气分数是这些分数的总和,因此它是一个介于 0 和 4 之间的数字。接下来,你需要根据这个分数来确定购买和卖出约翰·迪尔股票的阈值。
交易阈值建议 – 天气交易
在这种情况下,阈值设置将主要依赖于你的风险承受能力和你对天气模式与股票表现之间相关性可靠性的信任。然而,一个常见的方法是基于均值的标准差来设置阈值。
假设我们已经计算了天气分数的均值和标准差。一个简化版本可能如下所示:
weather_scores = ... # Your DataFrame with weather scores
mean_score = weather_scores['score'].mean()
std_dev_score = weather_scores['score'].std()
鉴于天气分数范围为 0 到 4,我们可以认为如果分数比均值高一个标准差,天气条件异常好;如果分数比均值低一个标准差,天气条件异常差。这些可以分别作为我们的买入和卖出阈值:
buy_threshold = mean_score + std_dev_score
sell_threshold = mean_score - std_dev_score
在这个情境中,当天气分数超过buy_threshold
(表示有利于作物生长的最佳条件,可能会导致机械销售增加)时,我们会考虑购买约翰·迪尔股票。相反,当天气分数低于sell_threshold
(表示作物生长条件不佳,可能会影响机械销售)时,我们会考虑卖出或做空约翰·迪尔股票。
请注意,这些阈值非常简化。在一个更复杂的模型中,你可能需要考虑其他因素,比如天气分数变化的速度、年份的时间段,或者连续好天气或坏天气的影响。此外,金融决策还应考虑其他市场指标和你的整体投资策略。
请记住,这是一个非常简化的模型。天气条件与作物产量之间的实际关系可能要复杂得多,并且会受到许多其他因素的影响。为了制定更复杂的策略,你可以考虑使用机器学习技术来模拟天气数据与约翰·迪尔股票价格之间的关系。
在本节中,我们考察了天气模式与金融市场的交集,重点关注农业机械领域的领军企业约翰·迪尔。通过提取和分析天气数据,我们开发了一个基于“天气得分”的简单交易策略,该策略提供了作物生长条件的洞察,从而影响约翰·迪尔的股票交易决策。我们讨论了多个地点和作物的选择,完善了天气得分计算,并设定了买卖阈值,所有操作都在 Python 环境中完成。
在接下来的章节中,您将学习如何利用天气数据和约翰·迪尔的股票数据,这些数据已经被精心整理并存储在一个简单的 CSV 文件中。但这场冒险并不止步于此——我们将把这些原始数据转化为一个“天气得分”,它将成为引导我们理解作物生长条件如何影响约翰·迪尔股票表现的灯塔。
我们的旅程包括五个关键阶段。我们将从为这次旅程准备数据开始,使用 Python 提取信息,并将其存储为可访问的格式。然后,我们将把这些数据导入 Power BI,为我们的探索奠定基础。
除了最初的探索,我们将通过将 OpenAI 与 Power BI 连接,提供一瞥未来的激动人心的前景,创造出一系列新颖且富有洞察力的可视化效果,例如将天气严重性与股票价格变化关联,或者制作热图以捕捉天气模式及相应的股票价格波动。
财富的种子 – 解开天气模式与约翰·迪尔股票表现之间的关联
在本节中,您将学习如何使用天气数据和约翰·迪尔(John Deere)的股票数据创建“天气得分”,以了解作物生长条件如何影响股票表现。这个过程包括五个阶段:准备数据、使用 Python 提取信息,并将其导入 Power BI。
我们将通过将 OpenAI 与 Power BI 集成来展示未来的可能性,以生成洞察力,例如将天气强度与股票价格波动关联,或创建热图来捕捉天气模式和相应的股票价格变化。
Power BI 可视化
重要说明
请注意,本指南假设您已将天气数据和约翰·迪尔股票数据存储在 CSV 文件中,并且天气数据已经转化为“天气得分”。
我们的旅程包括五个关键阶段。我们将从为这次旅程准备数据开始,使用 Python 提取信息,并将其存储为可访问的格式。然后,我们将把这些数据导入 Power BI,为我们的探索奠定基础:
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步骤 1 – 提取 数据:
我们已经讨论过如何使用 Python 和 OpenWeatherMap API 提取数据,以及如何计算“天气得分”。现在,您需要将这些数据与相应的约翰·迪尔股票数据一起存储在一个 CSV 文件中,以便能够轻松导入到 Power BI。以下 Python 代码片段展示了如何操作:
# Assuming `weather_scores` and `stock_data` are your pandas DataFrames data = pd.concat([weather_scores, stock_data], axis=1) data.to_csv('weather_stock_data.csv')
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步骤 2 – 将数据导入 Power BI:
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打开 Power BI Desktop。
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转到主页 > 获取数据 > 文本/CSV。
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导航到您的 CSV 文件所在位置并点击打开。在预览窗口中,如果数据正确,点击加载。
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步骤 3 – 创建具有两个 Y 轴的折线图:
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单击折线图可视化组件,位于可视化窗格中。
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将您的日期字段拖放到轴字段,将天气得分和约翰·迪尔股票价格拖放到值字段。
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现在,您有一个包含两个系列——天气得分和股票价格的折线图。然而,它们当前使用相同的 Y 轴,这可能会导致误导,因为它们的尺度和度量单位可能不同。为了解决这个问题,我们将添加一个次要的 Y 轴。
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选择折线图后,转到格式窗格并选择Y2 轴。将开关打开。
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步骤 4 – 自定义 可视化:
现在您已经有了折线图,可以随意自定义它,使其更具吸引力并更易于理解。以下是一些建议:
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添加图表标题。转到格式 > 标题,将开关打开,并在文本框中输入标题。
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自定义颜色。通过进入格式 > 数据颜色,您可以更改数据系列的颜色。
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添加数据标签。进入格式 > 数据标签,然后将开关打开。
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步骤 5 – 添加互动性:
Power BI 还允许您为可视化添加互动性。以下是如何添加日期切片器:
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单击切片器可视化组件,位于可视化窗格中。
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将您的日期字段拖放到切片器的值字段中。
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现在,您可以在切片器上选择一个日期范围,折线图将自动更新,仅显示该范围内的数据。
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就是这样!现在您有一个互动的 Power BI 折线图,显示了天气得分与约翰·迪尔股票价格之间的相关性。
将 OpenAI 与 Power BI 连接
对于此步骤,您可能需要使用 API 连接器,如 Power BI 内置的 Web 连接器。使用 API 密钥连接到 OpenAI API,并设置必要的 GET 请求以拉取相关数据。
在您使用 OpenAI API 之前,您需要获得一个 API 密钥:
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创建一个帐户,确认您的电子邮件,添加帐户详细信息,并确认您的电话号码。
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点击左上角的个人资料,然后点击查看 API 密钥。
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通过点击+ 创建新 密钥生成 API 密钥。
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复制密钥。
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请记得将
your_openai_api_key
替换为您的实际 OpenAI API 密钥。
要通过 OpenAI API 将 Power BI 连接到 ChatGPT,请按照以下步骤操作:
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打开 Power BI 并进入主页选项卡
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点击获取数据,并从可用选项中选择Web。
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在Web对话框中,输入 OpenAI API 端点的 URL 并点击确定。
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输入你的 API 密钥并点击确定。
请注意,这些说明可能会发生变化,因此最好参考官方文档,以获取最新的信息。
在 Power BI 中可视化数据 – 额外的可视化想法
一旦你将数据导入 Power BI,你可以创建各种可视化图表。例如,你可能会创建以下内容:
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一条显示约翰·迪尔股票价格和重大天气事件的折线图
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一张散点图,显示天气严重程度与股票价格变化之间的关联
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显示主要农业地区的天气模式和相应股票价格波动的热力图
这个 Power BI 可视化提供了一个创新的探索,展示了天气模式与约翰·迪尔股票表现之间的关系。将天气得分和股票数据合并到一个双Y轴的折线图中,提供了一种清晰、动态且互动的方式来分析天气对市场趋势的潜在影响。这种方法有助于直观和全面地理解复杂数据,使用户能够在农业金融投资领域做出战略性的数据驱动决策。
下一部分是 AI 与金融的激动人心的交汇点。区分现实与幻觉至关重要。在这里,我们将深入探讨一种名为“幻觉”的现象,来自 OpenAI 的 GPT 系列等 LLM。这些幻觉以事实不准确、推测性陈述或自信的错误信息为特点,可能会扭曲我们的金融分析或数据可视化。
我们将揭示识别这些幻觉的秘密,并为你提供缓解其影响的策略。从交叉验证信息、制定强有力的评估指标、利用实时数据,到促进建设性的用户反馈循环,你将学习如何确保你的 AI 辅助决策过程保持与现实紧密相连。我们还将展望 LLM 的未来,探索 OpenAI 如何微调这些模型以最小化幻觉现象,并通过交易和 Power BI 可视化场景的实例帮助你巩固理解。
记住,在这场高风险的金融与科技博弈中,一双敏锐的眼睛可能意味着从海市蜃楼到绿洲的转变。
在金融分析和数据可视化中理解并缓解 LLM 的“幻觉”现象
LLMs(如 OpenAI 的 GPT 系列)有时会生成被称为“幻觉”的回答。这些是模型输出的事实错误,或者是提供了它不可能知道的信息(因为它无法访问实时或个性化数据),又或是输出了荒谬或极不可能的内容。
让我们深入探讨幻觉是什么,如何识别它们,以及可以采取哪些措施来减轻它们的影响,特别是在需要准确可靠信息的情境下,比如金融分析、交易或数据可视化。
理解幻觉
让我们看看一些例子:
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事实不准确:假设一个 LLM 提供的信息显示苹果公司成立于 1985 年。这是明显的事实错误,因为苹果公司成立于 1976 年。
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推测性陈述:如果一个 LLM 建议“截至 2023 年,特斯拉的股价已达到 3000 美元”,这就是一种幻觉。该模型不了解实时数据,它对特定股票价格的任何 2021 年后预测或推测都是没有根据的。
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自信的错误信息:例如,如果一个大型语言模型(LLM)自信地声明“亚马逊在 2022 年底宣布破产”,这就是一种幻觉,如果未经验证就采取行动,可能会带来严重后果。
我们如何识别幻觉?
以下是一些识别幻觉的有效方法:
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交叉验证:如果一个 LLM 建议一种不寻常的交易策略,例如基于一些假定的内部信息做空通常稳定的蓝筹股,一定要通过其他可靠来源进行交叉验证,或者咨询财务顾问。
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质疑来源:如果一个 LLM 声称“我们的内部数据显示加密货币X呈现看涨趋势”,这很可能是幻觉。该模型无法访问专有的内部数据。
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时间意识:如果模型提供了 2021 年 9 月之后的信息或趋势,而用户并未明确要求假设或模拟情境,可以视为警告信号。例如,GPT-4 提供的 2023 年公司“实时”市值数据就是幻觉。
我们能做些什么来应对幻觉?
以下是一些思路:
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提高意识:如果你正在开发一个使用 LLM 的 AI 辅助交易应用,确保用户了解潜在的幻觉,可能通过免责声明或使用时的通知提醒。
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实施检查:你可以集成一个新闻 API 来帮助验证模型所提出的重大金融事件或声明。
最小化未来的幻觉
有多种方式可以最小化幻觉。以下是一些例子:
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训练改进:假设开发出一个更好的模型,能够理解上下文并更紧密地遵循已知数据,避免推测性或不正确的金融陈述。未来版本的模型可以专门对金融数据、新闻和报告进行训练,以便更好地理解金融交易和投资的背景和语义。我们可以这样做,确保它准确理解短压情境,或了解便士股通常伴随较高风险。
-
更好的评估指标:例如,开发一个特定的指标,计算在测试过程中被标记为幻觉的模型输出的百分比。在开发阶段,模型可以通过更专注的任务进行评估,比如生成有效的交易策略或预测某些宏观经济事件对股价的影响。模型在这些任务上的表现越好,发生幻觉的可能性就越低。
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后处理方法:开发一种算法,通过将模型输出与可靠的金融数据源进行交叉比对,并标记潜在的不准确性。在模型生成潜在的交易策略或投资建议后,可以通过基于规则的系统进行交叉验证。例如,如果模型建议做空一只持续表现良好的股票,而该股票没有近期负面新闻或糟糕的财报,系统可能会将其标记为潜在的幻觉。
-
作为示例,你可以使用诸如
yfinance
或pandas_datareader
的库来访问实时或历史的金融数据:!pip install yfinance pandas_datareader import yfinance as yf def get_stock_data(ticker, start, end): stock = yf.Ticker(ticker) data = stock.history(start=start, end=end) return data # Example Usage: data = get_stock_data("AAPL", "2021-01-01", "2023-01-01")
你也可以开发一个交叉验证算法,将模型的输出与收集到的金融数据进行比对,以标记潜在的不准确性。
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使用
yfinance
或pandas_datareader
提取实时数据 -
与实时数据交叉验证:你可以将模型的输出与实时数据进行比较,以识别差异:
def real_time_cross_verify(output, real_time_data): # Assume output is a dict with keys 'market_share', 'revenue_growth', and 'ticker' ticker = output['ticker'] # Fetch real-time data (assuming a function get_real_time_data is defined) real_time_data = get_real_time_data(ticker) # Compare the model's output with real-time data if abs(output['market_share'] - real_time_data['market_share']) > 0.05 or \ abs(output['revenue_growth'] - real_time_data['revenue_growth']) > 0.05: return True # Flagged as a potential hallucination return False # Not flagged # Example Usage: output = {'market_share': 0.25, 'revenue_growth': 0.08, 'ticker': 'AAPL'} real_time_data = {'market_share': 0.24, 'revenue_growth': 0.07, 'ticker': 'AAPL'} flagged = real_time_cross_verify(output, real_time_data)
-
用户反馈循环:可以加入一种机制,允许用户报告潜在的幻觉。例如,如果用户在 Power BI 数据分析过程中发现 LLM 输出的错误,可以进行报告。随着时间的推移,这些报告可以用于进一步训练模型,减少幻觉现象。
OpenAI 正在处理此事
为了解决聊天机器人出现的错误,OpenAI 的工程师正在研究一种方法,让其 AI 模型在朝向答案过程中,对于正确的数据输出进行奖励,而不是仅仅在得出结论时才奖励自己。根据工程师的说法,这种系统可能会带来更好的结果,因为它更像是人类的思维链条。
这些示例有助于说明大规模语言模型(LLM)幻觉的概念和风险,特别是在像金融这样的高风险领域。和往常一样,这些模型应该被视为强大的辅助工具,而不是最终的权威。
交易示例
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幻觉场景:假设你要求 LLM 预测某只特定股票的未来表现,比如特斯拉。LLM 可能会生成一个看似自信且真实的回应,例如:“根据最新的财报,特斯拉已经宣布破产。”如果你根据这个幻觉信息做出了行动,可能会急于出售特斯拉的股票,结果发现特斯拉根本没有破产。这就是一个可能导致灾难性后果的幻觉例子。
-
行动:在根据 LLM 的输出做出任何交易决策之前,始终通过可靠的金融新闻来源或公司官方通讯来交叉验证信息。
Power BI 可视化示例
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幻觉场景:假设你正在使用大型语言模型(LLM)为跟踪不同汽车制造商在电动汽车市场份额的 Power BI 仪表板生成文本描述。LLM 可能会产生一些错误的陈述,比如“Rivian 在全球电动汽车市场份额上已经超过了特斯拉。”这个陈述可能完全不准确,因为特斯拉的市场份额远大于 Rivian。
-
行动:当使用 LLM 为 Power BI 仪表板生成文本描述或见解时,必须交叉验证模型做出的任何断言。你可以通过交叉参考 Power BI 仪表板中的基础数据,或者参考可靠的外部信息来源来完成此操作。
-
为了减少未来的幻觉,模型可以使用专门为相关领域精心策划的数据集进行微调。使用结构化的验证集可以帮助在模型训练过程中发现并纠正幻觉。此外,在根据模型的建议或见解采取行动之前,采用强有力的事实检查机制对模型输出进行核实,也能帮助发现并纠正任何幻觉。
-
记住,虽然 LLM 可以提供有价值的见解和建议,但它们的输出应始终作为决策过程中众多输入之一,特别是在金融交易和分析等高风险环境中。
总结
当我们结束 第四章时,你已经穿越了一个复杂而迷人的领域,在这个领域中,金融分析、人工智能和数据可视化交汇。在这里,我们深入探讨了财务比率的世界,揭示了它们的复杂性,并理解了它们在判断公司财务健康状况中的关键作用。我们还深入探讨了定量投资的神秘领域,探索了如何利用数学模型做出基于数据的投资决策。我们选择专注于农业部门,特别是约翰·迪尔(John Deere),作为我们的例子画布,因为它具有丰富的历史、全球化的运营以及独特的市场挑战。这使我们能够在一个真实的行业环境中展示这些概念的实际应用。
我们还揭示了使用 ChatGPT 的 AI 转型力量,展示了它如何通过提供新的见解、提高准确性和提升效率,彻底改变金融分析。你已经体验了 Power BI 如何使财务数据生动呈现,使复杂的财务指标变得易于理解和互动。
接下来,我们将进入创新领域——AutoGPT,在这里我们看到了其自主能力的实际应用,并探索了各种交易策略,从移动平均到投资组合再平衡,掌握它在简化复杂流程中的强大力量。然而,强大的力量也伴随着巨大的责任。我们还探讨了 AI 输出中的幻觉现象,强调了在 AI 驱动决策的时代,批判性思维和事实核查的重要性。
现在,你已经掌握了前沿的知识、新的视角和新工具,这些都能改变你对金融分析的理解方式。记住,金融世界是动态且不断发展的。所以,保持好奇,继续学习,并利用 AI 的潜力,发掘新的、令人兴奋的机会。
当我们进入第五章,重新定义的 Salesforce,探索软件和大语言模型(LLM)时,我们即将开始一段引人入胜的旅程,探索通过 AI 和 ChatGPT 进行市场情绪分析的世界。我们将发现情绪分析在金融投资决策中的关键作用,重点关注 Salesforce 在 SaaS 行业的蜕变。
我们的旅程将引导我们通过使用 ChatGPT 实施情绪分析来进行金融投资,学习数据收集和预处理。接着,我们将观察 Power BI 如何将情绪分析结果转化为具有视觉吸引力的解读,从而更细致地理解股票价格变动和其他金融指标。
我们将深入探讨实际案例和研究,包括 Salesforce 股票的变动,以更深入地理解市场情绪与股票价格波动之间的相互作用。我们对最佳实践的探索将为我们提供提升情绪分析准确性的方法,并强调将其与其他数据源结合的重要性。
此外,我们将探索实际应用场景,例如识别潜在的投资机会或风险,跟踪特定金融事件的情绪,及将情绪分析的洞察融入整体投资策略中。
当我们结束第五章时,我们将回顾我们所学到的关键技能,并鼓励你继续探索并将这些创新技术整合到你的金融投资工具包中。我们希望你和我们一样对这一新章节感到兴奋,因为它将金融分析的严谨性与市场情绪的波动相结合。
第二部分:先驱者与守护者:软件、金融、生物技术和网络安全中的 AI 变革
在这一部分,我们将引领您穿越技术与行业巨头交汇的开创性节点——Salesforce、硅谷银行、Moderna 和 CrowdStrike。本章节揭示了软件、金融、生物技术和网络安全领域复兴、创新与韧性起伏的叙事。我们将从 Salesforce 引人入胜的逆袭故事开始,带您深入探索开源和专有的大语言模型(LLMs)的迷人领域。进一步探索硅谷银行崩溃背后戏剧性的叙事,并结合基于 AI 洞察的智能银行策略。见证 Moderna 在革命性生物技术领域的开创性历程以及 AGI 的潜力。接着,进入 CrowdStrike 的网络安全世界,感受 AI 素养在深度伪造和间接提示注入主导的时代中的重要性。本章展示了 AI 整合力量的引人注目的案例,推动我们向着成功和韧性的未知领域前进。
本部分包含以下章节:
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第五章,Salesforce 再造:探索软件与 LLMs
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第六章,硅谷银行倒闭与伦理 AI:智能 AI 监管
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第七章,Moderna 与 OpenAI——生物技术与 AGI 突破
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第八章,CrowdStrike:深度伪造时代的网络安全
第五章:Salesforce 的重塑:导航软件和大型语言模型(LLMs)
在第四章中,我们通过约翰·迪尔的财务景观深入探索了农业世界,运用了先进的财务分析技巧和创新的 AI 工具,如 ChatGPT 和 AutoGPT。这次探讨让我们通过复杂的财务比率、指标和估值方法,结合 Power BI 强大的数据可视化功能生动呈现了这一过程。同时,我们还涉及了 AI“幻觉”这一有趣的概念,揭示了如何在语言模型的背景下理解和应对这些现象。
在本章中,我们将通过 Salesforce 从面临挑战的公司到成为 AI 革命的领跑者的变革故事展开。这一过程将通过市场情感的视角进行讲解,而市场情感是投资者武器库中一项极为强大的工具。
本章从 Salesforce 的下滑开始,紧接着是激进投资者的果断干预。你将亲眼见证战略方向如何恢复信心并带来巨大的变化。情感分析的变革力量也将显现,揭示其在塑造并确认 Salesforce 复兴中的作用。
更重要的是,本章还将深入探索现代投资策略的世界。在这一部分,我们将介绍一项突破性的基于 AI 的期权交易策略,结合情感分析和 40 法则。在此过程中,我们将揭示如何利用这些方法优化你的交易决策。
你将学习如何使用 LangChain、ChatGPT 和 Streamlit 构建一个自主的激进 AI 代理。这将为你提供一个独特的视角,展示先进的 AI 工具如何重新塑造投资激进主义,提供的见解无疑将重新定义未来的投资方式。
本章的高潮是对语言学习模型(LLMs)的批判性评估。在这里,你将比较专有、开源和专门化的 LLMs 的格局。此探讨将帮助你了解适用于特定使用场景的理想选择,特别是与金融和投资相关的场景。
本章将涵盖以下主要内容:
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Salesforce 的转机——市场情感视角
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对 Salesforce 的深入分析——优势、劣势与竞争态势
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Salesforce 的战略转折点和创新战略
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基于 AI 的期权和股票交易策略——软件即服务(SAAS)的 40 法则和情感分析
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用于情感期权跨期策略和 Salesforce 40 法则股票交易的 Power BI 可视化
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ActivistGPT——使用 LangChain、ChatGPT 和 Streamlit 构建自主的激进 AI 代理,比较专有、开源和专门化的 LLMs
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开源与专有 LLM 模型
接下来的部分讲述了这家 CRM 巨头从 2022 年底增长停滞和投资者怀疑的黑暗时期,到 2023 年中期的非凡复兴,这一切都由一群精明的激进投资者精心策划。故事探索了市场情绪、战略转型以及最重要的,人工智能(AI)的创新应用在其中的决定性作用,生动地描绘了 Salesforce 如何转型为 AI 驱动销售解决方案的领导者。
Salesforce 的逆转——从市场情绪的角度
在市场动态的引人入胜的故事中,很少有比逆袭的黑马更鼓舞人心的故事了。Salesforce,作为客户关系管理(CRM)领域的主导者,在 2022 年底和 2023 年初遇到了这样的困境。面对艰难的道路,Salesforce 的命运发生了戏剧性的转变,它从一个落后的企业变成了市场的领导者,这一切都归功于市场情绪和五位激进投资者的大胆策略。
故事始于市场季节的核心。曾经是华尔街之王的 Salesforce,发现自己在 2022 年底面临增长缓慢、竞争加剧和投资者信心下降的局面。市场对 Salesforce 的情绪非常低迷,其股价也反映了这一点。此时,市场情绪在交易中的艺术作用开始发挥作用。
凤凰的第一次飞行——识别下行趋势
通过使用先进的情绪分析工具,投资者可以从各种数据源中获取见解,包括新闻文章、社交媒体帖子、分析师报告,甚至财报电话会议的记录。尽管市场前景黯淡,我们的五位激进投资者看到了机会。他们明白,市场情绪往往会遮蔽公司内在价值,制造出可以被利用的不平衡。
战略计划——激进投资者出手
我们的激进投资者团队(Elliott Management、Starboard Value、ValueAct、Inclusive Capital和Third Point)在推动变革方面经验丰富,开始采取行动。他们购买了 Salesforce 的重大股份,反其道而行之,押注于市场情绪的逆转。他们有一个计划,通过发挥影响力改变公司的发展方向,重塑其战略。
恢复信心——一个大胆的新方向
激进投资者提出了战略转型的建议,专注于创新 Salesforce 的产品套件,并简化运营以降低成本。这些建议结合积极的沟通策略,开始创造积极的舆论。媒体开始讨论 Salesforce 的可能反转,逐步将市场情绪从负面转变为谨慎乐观。
看见变化——情绪分析的作用
随着潮流的转变,这一变化在情绪分析指标中得到了反映。赛富时相关的新闻头条开始出现诸如“改善”、“增长”和“潜力”等词汇。关于该股票的社交媒体讨论显示出越来越积极的趋势。这些信号为积极投资者的努力取得进展提供了定量证据,也表明情绪正在发生转变。
回报——扭转乾坤
快进到 2023 年 3 月,赛富时重新聚焦于创新,振兴了其产品套件,精简的运营提高了利润率,战略转型也重新点燃了其增长引擎。因此,赛富时不仅重新找回了立足之地,还变得更加强大,乘着积极的市场情绪和出色的财务业绩扬帆前行。
在这一令人激动的转机中,我们的五位积极投资者凭借他们对市场情绪的理解,看到了其他人未曾察觉的东西:赛富时在困境中的隐藏潜力。他们利用情绪分析的力量来把握时机、推动变革,并最终获得了丰厚的回报。
这个赛富时的故事是市场情绪在交易中力量的见证。它不仅是一个公司复兴的故事,更是创新、数据驱动的投资策略实力的展示。随着科技和金融的边界日益模糊,从市场情绪分析中汲取的见解,已经成为现代投资者的宝贵工具。
点燃 AI 革命——赛富时迈入下一个时代
随着赛富时(Salesforce)在 2022 年濒临崩溃后到 2023 年中期的惊人复兴大幕落下,舞台已经为更为激动人心的剧目——AI 革命——做好了准备。
销售,由于其重复性特征,成为了 AI 驱动颠覆的沃土。但 AI 不仅不会让销售人员变得过时,反而有望让其中最优秀的人才得到强化,而让其他人变得多余。到 2030 年,我们可能会看到一个大中型企业裁减销售人员达 50-70%的世界,而我们现在所熟知的销售经理职位可能不复存在。
对赛富时而言,在这个环境中生存并发展,关键在于一个重要方面——转型为一个以 AI 为中心的销售解决方案实体。新的赛富时需要将营销、数据和 CRM 任务融合为一个强大的 AI 驱动 UI/UX,帮助用户提升生产力、增强收入生成能力,并更有效地管理账户关系。
到目前为止,赛富时一直在积极表达其 AI 雄心,将 AI 为核心的论述贯穿其中。他们的 CRM 系统在行业领导者中占据重要地位,提供的解决方案通常优于如 HubSpot 等竞争对手,并与微软动态(Microsoft Dynamics)的产品高度契合,后者通过收购 LinkedIn 等战略性举措得到增强。
Salesforce CEO 马克·贝尼奥夫 反复强调的 Einstein GPT 信任层,似乎是一个战略性决策,旨在主动解决潜在客户的顾虑。AI,特别是生成式 AI,可能对数据安全和隐私产生重大影响。通过强调 Salesforce 对信任、数据完整性和治理的承诺,贝尼奥夫旨在向客户保证这些方面将得到妥善管理。
对于像 AI 这样的技术要大规模采用,信任和数据安全至关重要。在这些领域的失误可能导致客户信心丧失、监管审查和潜在的法律后果。因此,似乎马克·贝尼奥夫正专注于建立信任这一坚实基础,从而为降低成本和增加收入等其他利益奠定基础。从某种意义上说,这种对信任的关注可以视为一种长期战略,用于可持续的增长和 AI 技术的采用。
展望未来,Salesforce 总裁兼首席工程官 斯里尼·塔拉普拉贾达 设想了朝着更自主的使用案例发展,其中 AI 模型可以自动处理事件和修复措施。然而,他也承认了挑战和微调的需求,以及信任和数据完整性的重要性。
以下部分深入探讨了围绕 Salesforce 的复杂动态——这家 CRM 领域的开创者以其强大的产品和创新的解决方案闻名,但也面临着自己的挑战。
Salesforce 的综合 SWOT 分析
在本节中,我们将进行全面分析,揭示 Salesforce 在市场中的优势、弱点和潜在威胁,同时突显公司在竞争面前的强大韧性。此外,在我们穿行这些变动中,我们也在思考 Salesforce 可能采取的战略方向,塑造出一种独特的即刻行动与长期创新相结合的方案,以确保其持续增长和市场领导地位。
我们开始吧:
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优势:
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强大的品牌认知度:得益于强大的品牌认知,Salesforce 在 CRM 领域占据主导地位。
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丰富的产品组合:Salesforce 提供广泛的服务,涵盖销售、营销和客户服务,提升了其吸引寻求集成解决方案的企业的魅力。
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创新且用户友好:Salesforce 因其创新的功能和用户友好的界面而常被称赞——这些因素显著提升了客户体验。
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强大的生态系统:Salesforce 的生态系统超越了其产品套件,拥有一个由第三方开发者和服务提供商构成的强大网络,为其平台提供支持。
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弱点:
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定价:Salesforce 的服务通常比竞争对手更昂贵,这使得它对小型企业或初创公司吸引力较低。2023 年最新的 9%(平均)涨价无疑没有解决这个问题。AI Cloud 刚刚发布,初始年费为 36 万美元。
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复杂性:虽然 Salesforce 提供了全面的功能套件,但这也可能导致某些用户遇到复杂性和陡峭的学习曲线。
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对第三方应用的依赖:为了访问某些功能,Salesforce 经常需要第三方集成,这可能会增加成本和技术难度。
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竞争者分析:
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微软:凭借其 Dynamics 365 套件,微软已经在 CRM 市场中占据了重要地位。与其他微软产品(如 Office 365)的无缝集成,以及其 AI 和机器学习平台日益增长的能力,可能使 Dynamics 365 成为一个强大的竞争者。
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Adobe:Adobe Experience Cloud 拥有强大的营销、分析和商业功能,可能会对 Salesforce 构成威胁,特别是在营销领域。Adobe 在数字内容和数据管理方面的优势,加上与微软等战略合作伙伴的合作,可能帮助其获得更多的市场份额。
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SAP:作为全球领先的企业软件供应商之一,SAP 拥有广泛的客户基础,可以销售其 SAP Customer Experience 套件。其在 ERP 方面的优势,也可能帮助其比 Salesforce 更有效地整合 CRM 和 ERP 功能。
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Oracle:与 SAP 类似,Oracle 在企业软件和数据库解决方案中的长期存在可能帮助它在 CRM 市场中赢得份额,特别是在其现有客户群中。
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HubSpot:以其营销工具和用户友好的界面而闻名,HubSpot 可能是 中小型企业(SMB)领域的强劲竞争者。
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新兴玩家:许多较小且更灵活的公司,如 Pipedrive、Zoho CRM 和 Freshsales,具有在 SMB 市场中占据重要份额的潜力。这些公司可以快速创新并提供具有竞争力的定价。
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虽然很难预测谁能够“击败”Salesforce,但每个竞争者都有其优势,这些优势可能帮助它们在 CRM 市场中占据更多份额。这个行业正在快速发展,新技术和不断变化的客户期望在塑造竞争格局中扮演着重要角色。
Salesforce 是一家广泛分析的公司,其许多优势和劣势已经为竞争者和华尔街所熟知。然而,仍有一些方面可能不为人所深刻理解或广泛讨论:
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积极因素:
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生态系统:Salesforce 围绕其平台创建了一个庞大的生态系统,其中包括独立软件供应商(ISVs)、系统集成商(SIs)以及一个庞大的开发者社区。这个充满活力的生态系统创造了一个网络效应,增强了公司在竞争中的地位,而这一点常常被忽视。
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Trailhead 与技能发展:Salesforce 的 Trailhead 平台是一个免费的在线学习平台,专门教授 Salesforce 相关知识,创造了一个不断增长的潜在 Salesforce 员工和客户池。这确保了平台上有稳定的熟练工作者供应,并有助于其推广——这一资产常被低估。
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慈善云:慈善云是一个帮助企业管理慈善活动的独特产品,虽然并未引起太多关注,但它为 Salesforce 的综合服务套件增添了价值,并可能为公司开辟新的市场。
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负面因素:
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复杂性:虽然 Salesforce 广泛的产品系列使其能够满足各种业务需求,但也增加了实施的复杂性,可能使得实施变得具有挑战性。潜在客户往往低估了这一方面,结果可能导致不满。
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定价:Salesforce 的服务被认为是高质量的,但对于中小型企业来说,价格也相对较高。批评者认为公司在解决这个问题方面做得不够,未能使其产品对小型企业更加可及。
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整合挑战:虽然 Salesforce 进行了一些重要的收购,但将这些技术和服务整合成一个无缝的产品仍然是一个挑战,有时会导致不连贯的用户体验。
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当我们深入研究 Salesforce 时,必须理解这家科技巨头正处于其公司发展历程中的一个关键十字路口。在接下来的部分中,我们将探讨 Salesforce 在应对即时财务需求的同时,如何平衡其长期创新战略。
Salesforce – 战略拐点
以下是 Salesforce 如何平衡这些取悦激进投资者的即时行动与长期举措,以避免像 IBM 和 Oracle 那样走上财务工程管理股价的道路:
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股票回购与提高效率:Salesforce 实施了 200 亿美元的股票回购计划,并通过裁减 10%的员工来减少开支。这有助于提高短期盈利能力,并可与提升效率的创新(如 AI 自动化)相结合,从而为长期投资和战略举措释放资源。
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Salesforce Skunkworks:建立一个先进的研究部门,专门开发下一代技术,可以确保 Salesforce 保持领先地位,并继续颠覆市场,而不仅仅是维持现有地位。
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涨价与 Salesforce 大学:Salesforce 已将价格提高了 9%,短期内可以承受。然而,为了确保客户持续看到其投资的价值,Salesforce 可以建立一所大学,培养高技能的劳动力,推动持续的创新和客户满意度。
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重塑远程工作:尽管 Salesforce 最近要求员工回到办公室,但同时也可以投资于先进的远程协作工具。这将满足现代职场人士日益多样化的工作方式,提供灵活性与协作的理想结合。
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碳负目标:像实现碳负排放这样的环保目标可以提升 Salesforce 的声誉,吸引环保意识强的客户和投资者,并有效抵消因削减成本措施带来的负面影响。
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数字公民倡议:倡导改善数据隐私、安全性和 AI 伦理问题,可以将 Salesforce 树立为负责任的科技领袖,并可能为其运营创造更有利的监管环境。
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扩展 Salesforce 生态系统:鼓励更多的应用开发者加入生态系统,可能进一步提升 Salesforce 平台的功能性和吸引力,推动长期客户忠诚度和收入增长。
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AI 驱动的 CRM 演进:持续投资于 AI 以提升其 CRM 平台,可以确保 Salesforce 在竞争中保持领先地位,并能在客户眼中证明其高端定价的合理性。
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医疗和金融服务解决方案:专注于为高增长领域提供专业解决方案,可以创造新的收入来源,从而弥补因削减成本措施而失去的收入。
通过将这些立即行动与建议的创新长期战略相结合,Salesforce 可以同时实现短期财务目标和可持续、面向未来的增长。
在接下来的部分中,我们将探讨在动态的期权交易世界中,如何利用 AI 和先进的情感分析工具。借助 Salesforce 的 AI 驱动 CRM 发展,我们将采用自然语言处理(NLP)技术和机器学习算法,精确地剖析市场情绪。这一严格的情感分析,使用 NLTK 和 TextBlob 等工具,为精准的情感调整跨期交易策略奠定基础,从而为您带来更有效且更有利可图的交易体验。整个过程由 Python 编程语言提供支持,并通过互动式 Power BI 可视化呈现,让您对市场脉搏有无与伦比的洞察。
利用 AI 和情感分析 – Salesforce 情感调整期权跨期交易
创建一个结合人工智能驱动的 CRM 演进与情感调整的跨式期权策略的计划,涉及监控关于 Salesforce 人工智能驱动的 CRM 演进的情感,并根据该情感设置期权交易。
情感调整的跨式期权策略涉及购买具有相同到期日但不同行使价的看涨期权和看跌期权,你可以根据情感来调整这些期权。
这是使用 Python 实现该策略的简化步骤概述,假设你已经能够访问期权定价数据和情感分析结果:
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如果尚未安装
pip
,请首先安装它。一旦你设置好了 Python,可以使用pip
(Python 包管理器)来安装库。打开命令提示符或终端,输入以下命令:pip install pandas yfinance matplotlib nltk requests
安装完成后,在你的 Python 脚本中导入必要的库:
import pandas as pd import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer import requests import datetime as dt
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使用
yfinance
库获取 Salesforce 的期权数据。以下是一个示例代码:# specify the ticker symbol and get the data data = yf.Ticker('CRM') # Get options expiring on December 15, 2023 options = data.option_chain('2023-12-15') calls = options.calls puts = options.puts
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Marketaux 的网站
在www.marketaux.com/
并点击 GET FREE API KEY 注册一个免费的 API 密钥。这是 API 调用:
import requests def get_marketaux_news(): url = 'https://marketaux.com/api/v1/news' # Update this if the endpoint is different params = { 'apikey': 'your-api-key-here', 'ticker': 'CRM' } response = requests.get(url, params=params) return response.json() news_data = get_marketaux_news()
用你注册时获得的 Marketaux API 密钥替换
'your-api-key-here'
。现在,你可以调用get_marketaux_news()
来获取 CRM 的金融新闻。 -
数据标注:在这里,我们将使用 MarketAux API 来提取 CRM 的金融新闻。
要自动标注数据,我们可以使用自然语言处理(NLP)技术。Python 的 NLTK 库,以及其他流行的库如 TextBlob,可以用来确定文本的情感倾向。这是一种简单的情感分析。然而,请注意,这种自动情感分析可能并不总是完美的,并且可能存在一些不准确之处:
from textblob import TextBlob def label_sentiment(text): analysis = TextBlob(text) if analysis.sentiment.polarity > 0: return 1 elif analysis.sentiment.polarity < 0: return -1 else: return 0 # Example usage: text = "Salesforce had an amazing quarter with record profits." label = label_sentiment(text) print(label) # Outputs: 1
在这个脚本中,
label_sentiment
函数接收一段文本作为输入,使用TextBlob
计算其情感倾向,然后返回一个标签:1
代表正面情感,-1
代表负面情感,0
代表中立情感。现在,假设你已经提取了一些关于 Salesforce 的新闻文章。然后,你可以使用
label_sentiment
函数自动为每篇文章分配一个情感标签,如下所示:# Assume `articles` is a list of articles about Salesforce for article in articles: label = label_sentiment(article) print(f"Article: {article[:50]}... Label: {label}")
请记住,这种自动情感标注方法非常简单,可能并不完全准确,特别是对于复杂或有细微差别的文本。要实现更复杂的情感分析模型,你可以考虑使用机器学习技术,并在一个预标注的金融情感数据集上训练模型。
至于自动化过程无法处理的手动数据标注,你可以简单地将这些文本呈现给用户,并请求他们的反馈,如下所示:
for article in articles: label = label_sentiment(article) if label == 0: # If the automated process labels the text as neutral print(f"Article: {article}") user_label = input("Is this article positive (1), negative (-1), or neutral (0)? ") # Then store the user's label somewhere for later use
这将允许用户为自动化过程标注为中立的文本提供自己的情感标签,从而随着时间的推移进一步提升你的情感分析能力。记住,你需要一种方法将这些用户提供的标签存储在数据库或其他持久化存储系统中,以备将来使用。
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sqlite3
模块。以下是关于如何创建 SQLite 数据库并存储标注好的情感分析数据的逐步指南:
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导入所需的库:
import sqlite3 from sqlite3 import Error
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创建到 SQLite 数据库的连接。如果数据库不存在,将会创建一个:
def create_connection(): conn = None; try: conn = sqlite3.connect('sentiment_analysis.db') # Creates a SQLite database named 'sentiment_analysis.db' print(f'successful connection with sqlite version {sqlite3.version}') except Error as e: print(f'Error {e} occurred') return conn conn = create_connection()
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创建一个表来存储情感分析数据:
def create_table(conn): try: query = ''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS sentiment_data ( id integer PRIMARY KEY, article text NOT NULL, sentiment integer NOT NULL ); ''' conn.execute(query) print('Table created successfully') except Error as e: print(f'Error {e} occurred') create_table(conn)
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将标注好的情感分析数据插入数据库:
def insert_data(conn, data): try: query = ''' INSERT INTO sentiment_data(article, sentiment) VALUES(?,?) ''' conn.execute(query, data) conn.commit() print('Data inserted successfully') except Error as e: print(f'Error {e} occurred') # Let's assume that the sentiment_data list contains tuples of articles and their respective sentiment sentiment_data = [("Salesforce announces record profits", 1), ("Salesforce's latest product failed to impress", -1)] for data in sentiment_data: insert_data(conn, data)
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从数据库中获取数据:
def fetch_data(conn): try: query = 'SELECT * FROM sentiment_data' cursor = conn.execute(query) rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) except Error as e: print(f'Error {e} occurred') fetch_data(conn)
conn.close()
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这是存储情感分析数据的一种简单方式。
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分析情感:要对存储在 SQLite 数据库中的数据进行情感分析,可以按照以下子步骤进行操作。
在这个示例中,我们将从 SQLite 数据库中提取数据,并应用词袋模型(BoW)方法,结合词频-逆文档频率(TF-IDF)特征提取,随后使用逻辑回归进行情感分类:
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从 SQLite 数据库中提取数据:
import sqlite3 import pandas as pd def fetch_data(): conn = sqlite3.connect('sentiment_analysis.db') query = 'SELECT * FROM sentiment_data' df = pd.read_sql_query(query, conn) conn.close() return df df = fetch_data()
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将数据划分为训练集和测试集:
from sklearn.model_selection import train_test_split X = df['article'] y = df['sentiment'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
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使用 TF-IDF 词袋模型进行特征提取:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=True, max_df=0.95) X_train_vectorized = vectorizer.fit_transform(X_train)
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训练一个逻辑回归模型进行情感分类:
Python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train_vectorized, y_train)
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转换测试数据并预测情感:
X_test_vectorized = vectorizer.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_vectorized)
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评估模型的表现:
from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred))
这段代码将训练一个逻辑回归模型,应用于你的情感标注新闻文章。分类报告将显示模型的表现,包括精准率、召回率和 F1 分数等指标。
请记住,模型的成功取决于标注数据的质量和数量。此外,文本数据通常需要一些预处理步骤,如转换为小写、去除标点符号以及词形还原或词干提取,以提高模型的效果。你可能需要尝试这些步骤,以获得最佳结果。
- 使用
yfinance
库下载 Salesforce 的期权链数据。以下是如何操作的示例:
import yfinance as yf # Define the ticker symbol ticker = yf.Ticker('CRM') # Get options expirations expiry_dates = ticker.options # Create empty dataframes to store calls and puts calls = pd.DataFrame() puts = pd.DataFrame() # Loop through all expiry dates and download option chain data for expiry in expiry_dates: # Check if the expiry is in the desired range (June 30, 2023 – December 15, 2023) expiry_date = pd.to_datetime(expiry) start_date = pd.to_datetime('2023-06-30') end_date = pd.to_datetime('2023-12-15') if start_date <= expiry_date <= end_date: option_chain = ticker.option_chain(expiry) # Add the expiry date to the dataframes option_chain.calls['expiry'] = expiry_date option_chain.puts['expiry'] = expiry_date # Append the data to the main dataframes calls = calls.append(option_chain.calls) puts = puts.append(option_chain.puts) # Reset the index of the dataframes calls.reset_index(drop=True, inplace=True) puts.reset_index(drop=True, inplace=True) print("Calls Data:") print(calls.head()) print("\nPuts Data:") print(puts.head())
该脚本将创建两个数据框,
calls
和puts
,分别包含 Salesforce 股票在指定时间段内的看涨期权和看跌期权。数据框中的每一行表示一个期权合约,列则表示期权的不同特性,如执行价格(strike
)、期权价格(lastPrice
)、隐含波动率(impliedVolatility
)等。最后的示例是一个基础示例,旨在为金融新闻和期权定价提供情感分析。它没有考虑市场隐含波动率和历史波动率等复杂的市场动态,这些因素会显著影响结果。虽然这个示例作为基础,但现实中的场景需要更为深入的分析,以准确描绘市场行为和结果。
波动率是期权交易中的一个关键指标,用来衡量标的资产价格波动的程度,从而影响期权价格。两种主要的波动率类型,历史波动率(HV)和隐含波动率(IV),在期权交易中起着至关重要的作用。较高的波动率通常会导致期权溢价较高,因为不确定性增加,帮助交易者评估期权的相对成本和潜在价格变动,并据此制定策略。
请记住,脚本运行的时间可能会比较长,这取决于期权的到期日期数量。此外,期权链数据的实际结构和内容可能会根据数据源和市场条件有所不同。请始终检查数据,并根据需要调整脚本。
- 根据情绪选择行权价格,并选择看涨和看跌期权的行权价格:一种简单的方法是先取所有可用期权的均值(平均)行权价格作为起点,然后根据情绪向上或向下调整。如果情绪为正面,选择一个高于均值的看涨行权价格和一个低于均值的看跌行权价格。如果情绪为负面,选择一个低于均值的看涨行权价格和一个高于均值的看跌行权价格:
# Compute mean strike price for calls and puts mean_call_strike = calls['strike'].mean() mean_put_strike = puts['strike'].mean() # Factor to adjust the strike prices. This can be tweaked based on how strongly you want to react to the sentiment adjustment_factor = 0.05 if average_sentiment > 0: # Sentiment is positive, lean bullish call_strike = mean_call_strike * (1 + adjustment_factor) # Choose a call strike higher than mean put_strike = mean_put_strike * (1 - adjustment_factor) # Choose a put strike lower than mean else: # Sentiment is negative, lean bearish call_strike = mean_call_strike * (1 - adjustment_factor) # Choose a call strike lower than mean put_strike = mean_put_strike * (1 + adjustment_factor) # Choose a put strike higher than mean # Round the strike prices to the nearest available strike call_strike = calls.iloc[(calls['strike']-call_strike).abs().argsort()[:1]] put_strike = puts.iloc[(puts['strike']-put_strike).abs().argsort()[:1]] print("Chosen Call Strike Price:", call_strike) print("Chosen Put Strike Price:", put_strike)
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重要提示
请注意,adjustment_factor
在这个示例中是相对任意的。该脚本根据情绪分析将均值行权价格上下调整 5%。此参数可以根据你希望期权策略对情绪分析结果反应的强度进行调整。较高的值会导致更积极的调整,而较低的值则会导致更保守的调整。
calls
数据框存储了关于 Salesforce 可用的看涨期权信息。mean_call_strike
是通过该数据框的“strike”列计算得出的。然后,基于情绪分析,选择一个高于或低于该均值的看涨行权价格。
puts
数据框存储了关于 Salesforce 可用的看跌期权信息。mean_put_strike
是通过该数据框的“strike”列计算得出的。然后,基于情绪分析,选择一个高于或低于该均值的看跌行权价格。
最终选择的行权价格(call_strike
和 put_strike
)将被打印出来。
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设置跨式期权交易:以下是通过选择我们在看涨和看跌数据框中与我们选择的行权价格对应的行来购买期权,并存储该信息的示例:
# Select the option data for the chosen call and put strike prices chosen_call_option = calls.loc[calls['strike'] == call_strike] chosen_put_option = puts.loc[puts['strike'] == put_strike] # Print the details of the options you are "buying" print("Buying Call Option") print(chosen_call_option) print("\nBuying Put Option") print(chosen_put_option)
在这个示例中,
chosen_call_option
和chosen_put_option
是包含我们所“购买”的看涨期权和看跌期权信息的数据框。
重要提示
请注意,上述代码仅是购买期权的简单示范;它并不会实际执行交易。在实时交易环境中,你将使用经纪商的 API 来执行这些交易,通常需要提供你的账户信息,并确认你愿意接受与期权交易相关的风险。在尝试交易期权之前,请务必充分理解这些风险。
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将
calls
和puts
数据框导出为 CSV 文件。你可以在 Python 中使用pandas
的to_csv
函数来做到这一点:calls.to_csv('calls.csv', index=False) puts.to_csv('puts.csv', index=False)
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将 SQLite 数据导出为 CSV:接下来,你需要将存储在 SQLite 数据库中的数据导出为 CSV 文件。以下是你可以在 Python 中实现的方法:
import pandas as pd import sqlite3 # Create a connection to the SQLite database con = sqlite3.connect('sentiment_analysis.db') # Read the data from the SQLite database into a pandas DataFrame df = pd.read_sql_query("SELECT * from sentiment_table", con) # Export the DataFrame to a CSV file df.to_csv('sentiment.csv', index=False) # Don't forget to close the SQLite connection con.close()
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将
sentiment_table
替换为你在 SQLite 数据库中表的实际名称。 -
在 Power BI 中导入数据:启动 Power BI 并开始一个新项目。点击
date
,你可以在 Power BI 中设置关系。点击 x 轴上的date
和 y 轴上的sentiment
。你还可以创建表格或矩阵来展示你的选项数据。通过点击 Visualizations 面板中的图标,然后拖拽你想要可视化的字段,可以创建这些内容。 -
刷新数据:要用新数据更新你的 Power BI 报告,你需要刷新数据。你可以通过点击 Home 栏中的 Refresh 来手动刷新,或者如果你的数据源是本地或网络路径中的 CSV 文件,你也可以在 Data source settings 中设置自动刷新。
重要提示
请注意,如果你拥有 Power BI Pro 或 Premium 版本,你可以使用 Power BI 的 Power Automate 功能,直接连接到各种数据源(如你的 SQLite 数据库),并设置实时刷新。这将避免你将数据导出为 CSV 文件并手动管理刷新。
在接下来的章节中,体验先进的情感分析工具、40 法则应用以及人工智能驱动的技术相结合,使你的 Salesforce 股票交易更加高效。
人工智能、40 法则(SaaS 指标)与情感分析 —— 精通 Salesforce 股票交易
在这一部分,我们将利用 40 法则 来评估 SaaS 公司中的增长与盈利性之间的权衡,为 Salesforce 的健康状况提供一个有洞察力的快照。进一步地,我们将使用情感分析工具,如 NLTK、TextBlob 和 VaderSentiment,来剖析市场情绪。这种定量的财务分析与定性的情感评估相结合,通过 Python 执行时,能够制定出一个精准的情感调整交易指南,从而提升你的交易决策效果。我们还将通过实践 Python 代码、网页抓取技术,以及诸如 BERT 等高级 NLP 工具的演示,进一步丰富这个指南,帮助你全面理解。准备好沉浸在金融与数据科学交织的世界中吧!
SaaS 公司的 40 法则是投资者用来评估这些公司在增长和盈利能力之间权衡的一个指南。
对于 Salesforce,40 法则的公式如下:SaaS 公司收入的增长率,加上其自由现金流的利润率,应该超过 40%。这一计算帮助通过同时考虑公司的增长和盈利能力,提供公司健康状况的全面快照。
例如,如果 Salesforce 的增长率为 10%,自由现金流利润率为 30%,那么它符合 40 法则。这个法则可以帮助投资者评估一个 SaaS 公司运营的效率和平衡。40 法则结合其他衡量标准,如市场情绪,为投资者提供了一种比较公司表现的方法,帮助判断 Salesforce 股票是否值得买入或卖出。
下面是一个大致的示例,展示如何使用 Python 代码处理 Salesforce 从 2022 年第三季度到 2024 年第一季度的数据。我们将使用 pandas,这是一个强大的 Python 数据处理库:
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计算历史信息的 40 法则:
pip install beautifulsoup4 requests import pandas as pd data = { "Quarter": ["Q3 2023", "Q4 2023", "Q1 2024"], "Revenue Growth": [0.14, 0.14, 0.11], "FCF Margin": [0.014, 0.299, 0.507], "Stock Price": [128.27, 167.35, 223.38] } df = pd.DataFrame(data) # Calculate Rule of 40 df["Rule of 40"] = df["Revenue Growth"] + df["FCF Margin"] *Stock prices are the closing price at the end of the following trading days – lowest price in 2022 after Q3 2023 earnings call – 12/16/22, March 1, 2023 and May 31, 2023
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从新闻网站提取关于 Salesforce 的文章和评论,涵盖一个历史时期——使用
BeautifulSoup
选项。这是一个示例,展示如何在 Python 中使用
BeautifulSoup
库从一个假设的新闻网站抓取评论:import requests from bs4 import BeautifulSoup # URL of the news article url = 'https://www.newswebsite.com/salesforce_article' # Send a GET request response = requests.get(url) # Parse the HTML content of the page with BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # Find the comments. The details of how to do this will depend on how the website is structured. # Here we're assuming each comment is in a div with the class 'comment' comments = soup.find_all('div', class_='comment') # Extract the text of each comment comment_texts = [comment.get_text() for comment in comments] # Now comment_texts is a list of the text of each comment
请记住,这是一个简化的示例,实际实现可能会非常复杂,原因在于网页上的 HTML 往往是非结构化的,且杂乱无章。此外,如果你想从多个网站提取信息,复杂度会进一步增加,因为每个网站的结构和类名可能不同。
要从其他来源(如 Twitter,现在称为 X)收集数据,你可能需要使用 API。Twitter 提供了访问推文和其他数据的 API,但你需要申请访问权限,并遵守其使用政策。
一旦你收集到这些评论,就可以像前面新闻标题的示例那样分析它们的情感。请注意,由于评论中常常使用非正式语言,它们可能更难分析,因此你可能需要更复杂的 NLP 工具。
对于更高级的读者,下面是一个复杂的 NLP 工具示例,用于协助进行评论的情感分析。
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为 Salesforce 在某个历史时期评估市场情绪——使用
VaderSentiment
选项。为了评估市场情绪,我们可以使用 Python 中的 NLP 库,如
VaderSentiment
。这包括从财经新闻和社交媒体帖子中提取文本数据,然后分析这些文本的情感。这是一个简化的示范,展示如何使用
VaderSentiment
库从新闻标题中评估情感。首先,你需要获取新闻数据。你可以通过多种方式来实现,具体方法取决于新闻的来源。如果你从网站上获取新闻,你可以使用像
BeautifulSoup
这样的网页抓取工具。如果你使用的是提供 API 的服务,你可以通过 API 获取数据。假设你有一个包含新闻标题及其日期的列表,存储在名为
news_df
的数据框中。它可能如下所示:news_data = { 'Date': ['2022-11-30', '2022-12-01', '2022-12-02', '2023-10-15'], 'Headline': [ 'Salesforce announces record earnings', 'Analysts concerned about Salesforce growth', 'Salesforce acquires new startup, boosting portfolio', 'Salesforce struggles to meet this quarter earnings expectation', ], } news_df = pd.DataFrame(news_data) news_df['Date'] = pd.to_datetime(news_df['Date'])
使用
VaderSentiment
库分析每个新闻标题的情感。你可以将这些数据作为新列添加到你的数据框中:from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer analyzer = SentimentIntensityAnalyzer() def get_sentiment(score): if score < -0.05: return "Negative" elif score > 0.05: return "Positive" else: return "Neutral" news_df['Sentiment'] = news_df['Headline'].apply(lambda headline: get_sentiment(analyzer.polarity_scores(headline)['compound'])) sentiment_over_time = news_df.groupby('Date')['Sentiment'].value_counts().unstack().fillna(0)
这将为你提供一个新的数据框,名为
sentiment_over_time
,显示每一天的不同情感(积极、消极和中立)的数量。请注意,这是一个简化的示例,实际应用中会涉及更复杂的分析。
若要包含新闻文章和其他数据源中的评论,你可能需要使用网页抓取工具。然而,必须注意,从这些平台抓取评论可能违反它们的服务条款,你应始终确保你的数据收集方法符合所有相关法律和法规。
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使用 NLP 评估历史时期的市场情感——Python 中的
transformers
库,它提供了一个简单的接口来使用一系列预训练模型。这是一个使用 BERT 进行情感分析的简单示例:
pip install transformers from transformers import pipeline # Initialize the sentiment analysis pipeline nlp = pipeline("sentiment-analysis") # Analyze the sentiment of a comment comment = "Salesforce had an incredible quarter!" result = nlp(comment)[0] # Print the result print(f"label: {result['label']}, with score: {result['score']}") transformers library might not perform well on informal language or slang often found in comments. You might need to fine-tune the model on a dataset of comments to get better results, which is a more involved process.
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通过包括新闻文章中的用户评论来使用 NLP 评估 Salesforce 的市场情感,历史时期——BERT 选项。
如果你有一个包含情感标签的大型评论数据集,你可以利用这些数据来训练你的 BERT 模型,以更好地理解在特定上下文中的情感。这涉及使用
transformers.Trainer
和transformers.TrainingArguments
类,这大致如下所示:from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments # Initialize a model and training arguments model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # output directory num_train_epochs=3, # total number of training epochs per_device_train_batch_size=16, # batch size per device during training per_device_eval_batch_size=64, # batch size for evaluation warmup_steps=500, # number of warmup steps for learning rate scheduler weight_decay=0.01, # strength of weight decay ) # Initialize a trainer with your model and training args trainer = Trainer( model=model, # the instantiated Transformers model to be trained args=training_args, # training arguments, defined above train_dataset=train_dataset, # training dataset eval_dataset=test_dataset # evaluation dataset ) # Train the model trainer.train()
在这里,
train_dataset
和test_dataset
将是包含评论及其关联情感标签的数据集。模型将从train_dataset
中的标注示例中学习,而test_dataset
将用于评估其性能。像这样的 BERT 模型微调需要大量的计算资源,可能无法在标准的个人计算机上实现。你可能需要使用云计算资源或一台具有强大 GPU 的机器。
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使用历史数据回测你的策略。这涉及将你的策略应用于过去的数据,并查看它会如何表现。这可以帮助你完善策略和阈值:
让我们使用 Salesforce 股票表现的 2023 年第三季度至 2024 年第一季度(财年季度)的数据进行回测,这段时间由于公司经历了很多变化,股价波动较大:
pip install numpy scikit-learn import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # Data Gathering # Let's assume you have already gathered the financial and sentiment data # and loaded them into pandas dataframes: financial_data and sentiment_data financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv') sentiment_data = pd.read_csv('sentiment_data.csv') # Convert date columns to datetime financial_data['Date'] = pd.to_datetime(financial_data['Date']) sentiment_data['Date'] = pd.to_datetime(sentiment_data['Date']) # Merge financial and sentiment data on date merged_data = pd.merge(financial_data, sentiment_data, on='Date') # Sort by date merged_data.sort_values('Date', inplace=True) # Calculate Rule of 40 merged_data['Rule_of_40'] = merged_data['Revenue_Growth_Rate'] + merged_data['Cash_Flow_Margin'] # Analyze Market Sentiment # Assume the sentiment analysis resulted in a sentiment score column in sentiment_data # We will consider a sentiment score above 0 as positive, and below 0 as negative merged_data['Sentiment'] = np.where(merged_data['Sentiment_Score'] > 0, "Positive", "Negative") # Define your thresholds # Buy if Rule of 40 is above 40 and sentiment is positive merged_data['Buy'] = np.where((merged_data['Rule_of_40'] > 40) & (merged_data['Sentiment'] == "Positive"), 1, 0) # Sell if Rule of 40 is below 30 and sentiment is negative merged_data['Sell'] = np.where((merged_data['Rule_of_40'] < 30) & (merged_data['Sentiment'] == "Negative"), 1, 0) # Now that we have signals, let's backtest the strategy # We will start with no positions in the stock merged_data['Position'] = np.where(merged_data['Buy'] == 1, 1, np.where(merged_data['Sell'] == 1, -1, 0)) # The position column represents our trading signals # A value of 1 means we enter a long position, -1 means we exit our position merged_data['Position'] = merged_data['Position'].shift().fillna(0).cumsum() # Now we can calculate the strategy returns merged_data['Market_Returns'] = merged_data['Close'].pct_change() merged_data['Strategy_Returns'] = merged_data['Market_Returns'] * merged_data['Position'] # And the cumulative strategy returns merged_data['Cumulative_Market_Returns'] = (1 + merged_data['Market_Returns']).cumprod() - 1 merged_data['Cumulative_Strategy_Returns'] = (1 + merged_data['Strategy_Returns']).cumprod() - 1 # Print the cumulative strategy returns print(merged_data['Cumulative_Strategy_Returns'])
这个脚本创建了一个简单的回测,当满足买入条件时进入多头仓位,当满足卖出条件时退出仓位。策略的回报通过将市场回报与每个周期的仓位相乘来计算。
请确保你拥有所有必要的数据和列,并且格式与之前描述的一致。根据实际数据结构,必要时调整数据加载和处理步骤。
以下是
financial_data.csv
和sentiment_data.csv
文件的示例,其中包含模拟数据,类似于真实数据。理解如何操作前述 Python 脚本后,请务必用自己的数据替换模拟数据:financial_data.csv:
日期, 开盘, 最高, 最低, 收盘, 成交量, 收入增长率, 现金流利润率
2023-07-01,250,260,245,255,1000000,0.2,0.15
.sentiment_data.csv:
日期, 情绪分数
2023-07-01,0.1
上述两个文件应与 Python 脚本放置在同一目录下。
请注意,回测有其局限性,结果可能不能反映未来的表现。务必考虑其他因素,如交易成本和市场影响,这些都可能影响实际交易结果。建议在实际交易之前,使用实时市场数据测试交易策略。
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实现你的策略。一旦你对策略有信心,就可以开始实时应用它。定期监控 40 规则值和市场情绪,并据此做出买卖决策。
在我们继续之前,这里有一些需要遵守的重要要求:
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这需要一个数据收集过程,其中包括存储 Salesforce 的季度财务数据,并捕捉关键指标如收入增长率和现金流利润率:
pip install yfinance import yfinance as yf import pandas as pd def calculate_rule_of_40(ticker_symbol): ticker = yf.Ticker(ticker_symbol) # Get quarterly financial data financials_quarterly = ticker.quarterly_financials.transpose() # Calculate revenue growth percentage financials_quarterly['Revenue Growth'] = financials_quarterly['Total Revenue'].pct_change() # Calculate free cash flow margin financials_quarterly['Free Cash Flow'] = financials_quarterly['Operating Cash Flow'] - financials_quarterly['Capital Expenditures'] financials_quarterly['Free Cash Flow Margin'] = financials_quarterly['Free Cash Flow'] / financials_quarterly['Total Revenue'] # Calculate rule of 40 financials_quarterly['Rule of 40'] = financials_quarterly['Revenue Growth'] + financials_quarterly['Free Cash Flow Margin'] return financials_quarterly financial_data = calculate_rule_of_40('CRM') print(financial_data) import requests import pandas as pd import csv # ... rest of the script ... # Get the data from the API financial_data = get_financial_data("CRM") # Calculate Rule of 40 rule_of_40 = calculate_rule_of_40(financial_data) # Store the Rule of 40 in a CSV file with open('rule_of_40.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # Write a header row writer.writerow(['Ticker', 'Rule of 40']) # Write the Rule of 40 writer.writerow(["CRM", rule_of_40]) print(f"Rule of 40 for CRM: {rule_of_40}") print("Rule of 40 saved to rule_of_40.csv")
这个 Python 脚本提取指定股票代码(在此例中为 Salesforce 的
'CRM'
)的财务数据,并计算季度收入增长、自由现金流、自由现金流利润率以及 40 规则。相关信息存储在名为rule_of_40.csv
的 CSV 文件中。-
这还需要一个情绪数据的收集过程,基于财务新闻文章和任何额外的数据,如用户评论。此外,所有新闻文章和用户评论必须有
1
(正面)、-1
(负面)或0
(中性)的情绪分数:pip install yfinance pip install requests pip install bs4 pip install vaderSentiment import requests from bs4 import BeautifulSoup from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer def yahoo_finance_news(ticker): url = f"https://finance.yahoo.com/quote/{ticker}?p={ticker}&.tsrc=fin-srch" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') news_data = soup.find_all('h3', class_='Mb(5px)') return ['https://finance.yahoo.com'+ndata.find('a')['href'] for ndata in news_data] def sentiment_score(news_url): # Initialize the sentiment analyzer analyzer = SentimentIntensityAnalyzer() r = requests.get(news_url) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') paragraphs = soup.find_all('p') total_compound = 0 for para in paragraphs: sentiment_dict = analyzer.polarity_scores(para.text) total_compound += sentiment_dict['compound'] avg_compound = total_compound / len(paragraphs) # Classify the average compound score into positive, neutral or negative if avg_compound >= 0.05: return 1 elif avg_compound <= -0.05: return -1 else: return 0 # Get the news article URLs news_urls = yahoo_finance_news('CRM') # Calculate sentiment score for each news article sentiment_scores = [sentiment_score(news_url) for news_url in news_urls] print(sentiment_scores) import csv # ... rest of the script ... # Calculate sentiment score for each news article sentiment_scores = [sentiment_score(news_url) for news_url in news_urls] # Open a CSV file in write mode ('w') with open('sentiment_scores.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # Write a header row writer.writerow(['News URL', 'Sentiment Score']) # Write the sentiment scores for news_url, sentiment_score in zip(news_urls, sentiment_scores): writer.writerow([news_url, sentiment_score]) print("Sentiment scores saved to sentiment_scores.csv")
这个脚本获取与指定股票代码(在此例中为 Salesforce 的
'CRM'
)相关的新闻文章的 URL,抓取每篇新闻文章的文本,并使用VaderSentiment
分析器计算新闻文章的平均情绪分数。相关信息存储在名为sentiment_scores.csv
的 CSV 文件中。购买和卖出 Salesforce 股票的阈值已预设:当 40 规则计算值超过
40
且情绪分数为正(1
)时发出买入信号;当 40 规则计算值低于30
且情绪分数为负(-1
)时发出卖出信号。- 一旦财务和情绪数据存储在 CSV 文件中,并且买入和卖出阈值已设置,你可以设置一个 Python 脚本,将这些数据导入到 Python 交易脚本中。请记住,如果财务和新闻网站允许,你可以始终考虑使用 API 来获取财务和情绪数据。如果 CSV 文件过大,这是一个不错的选择。以下的 Python 代码示例需要修改,以便使用 API 而不是 CSV 文件,但如果这是你偏好的方法,它是可行的。
该脚本可以被安排在定期时间间隔运行(如每分钟、每小时或你认为合适的时间间隔)。
下面是实现交易的 Python 脚本简化版本:
import requests import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime from time import sleep from your_trading_library import execute_trade # Read data from CSV files as CSV file financial_data = pd.read_csv('financial_data.csv') sentiment_data = pd.read_csv('sentiment_data.csv') # Set the frequency at which the script will run (in seconds) frequency = 60 # Set up a pandas DataFrame to store the data data = pd.DataFrame() while True: # Read financial and sentiment data from CSV files financial_data = pd.read_csv(financial_data_csv_path) sentiment_data = pd.read_csv(sentiment_data_csv_path) # Check if the latest data meets the buy or sell conditions latest_data = data.iloc[-1] if latest_data['Rule_of_40'] > 40 and latest_data['Sentiment'] == "Positive": execute_trade('Salesforce', 'buy') elif latest_data['Rule_of_40'] < 30 and latest_data['Sentiment'] == "Negative": execute_trade('Salesforce', 'sell') # Wait until the next run sleep(frequency)
在这个脚本中,
execute_trade
是一个假设的交易库中的函数,用来执行交易。将其替换为你正在使用的实际交易库中的相应函数。最后,请注意,该脚本将无限期运行,直到你停止它。建议设置适当的错误处理和日志记录机制,以确保脚本在发生错误时不会默默失败。
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在下一部分,我们将使用 Power BI 作为数据可视化工具来分析和传达你 Salesforce 40 法则战略的有效性。
可视化 Salesforce 战略 – Power BI 与 40 法则相遇
在本部分中,我们将深入探讨如何通过 Power BI 中的引人入胜的可视化,将原始财务数据和情绪评分转化为可操作的洞察。通过这些步骤,我们旨在帮助你将复杂的财务计算转化为简单、易于理解的可视化线索,以指导你的决策过程。
pandas 数据框 df
将包含在前面部分中提到的第一步中计算的 40 法则。此外,你还可以将 Salesforce 的历史股价信息纳入 Power BI 可视化。通过同时包含这两组数据,你可以看到一个 Power BI 可视化图表,突出展示 Salesforce 的 40 法则和 Salesforce 股价的时间序列,这可能会提供一些有趣的见解。
在 Power BI 中可视化数据时,按照以下步骤操作:
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将数据框保存到 CSV 文件:
df.to_csv('salesforce_data.csv', index=False)
。 -
在 Power BI Desktop 中,点击首页 > 获取数据 > 文本/CSV。
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找到并选择
'salesforce_data.csv'
,然后点击打开。 -
在导航器对话框中,选择表格并点击加载。
-
数据加载后,你可以使用
Quarter
到Stock Price
以及Rule of 40
到Values。根据你的需求调整图表类型和其他格式设置。
在接下来的部分,我们将介绍一个新角色——ActivistGPT,他将扮演一个激进投资者的角色,审视 Salesforce.com 的战略和未来计划。作为一名批判性的观察者,ActivistGPT 深入剖析公司如何应对日益激烈的 CRM 市场竞争,如何利用生成式人工智能和机器学习等新兴技术,以及如何在增长与盈利之间保持微妙的平衡。
ActivistGPT – 激进投资者角色
本节内容承诺将通过激进投资者的视角对 Salesforce.com 进行深刻且发人深省的审视,提出一系列需要公司和投资者共同关注的问题。
创建一个新的角色,ActivistGPT,作为激进投资者的化身,我们希望了解 Salesforce 的管理团队如何应对当前和未来的挑战,同时推动可持续增长和价值创造。
以下是针对 Salesforce 的激进投资者提问:
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公司应对客户关系管理(CRM)市场日益激烈竞争的策略是什么?
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Salesforce 如何定位自己以利用新兴技术(如生成式人工智能或机器学习)来提升其产品?
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管理层计划如何在增长与盈利之间保持平衡?
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公司并购活动背后的策略是什么?他们如何计划整合这些收购并从中获得价值?
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公司计划如何应对潜在的风险,例如数据隐私法规和网络安全威胁?
在短期内,股票回购、成本削减以及暂停并购活动等措施确实可能提升财务表现和股价。然而,这些措施必须谨慎实施,以免影响公司长期的增长潜力和运营效率。因此,我建议 Salesforce 专注于提高运营效率,并推动有机增长,同时制定有节制的并购策略,考虑到竞争环境和技术行业的快速变化。
从长远来看,Salesforce 应继续投资于研发、创新和人才招聘,以保持竞争优势并促进可持续增长。同时,它还应考虑制定全面的环境、社会和治理(ESG)战略,以确保长期的价值创造。
如果股票短期内上涨 50%,激进投资者是否卖出或继续持有股票将取决于对公司长期战略和前景的信心。如果股票价格的上涨准确反映了公司的潜力,继续持有股票可能是明智的。然而,如果上涨主要是由于短期因素,可能无法持续,那么出售股票可能是一个可考虑的选择。
ActivistGPT 是一款革命性的 AI 代理,使用 LangChain、GPT-4 和 Streamlit 技术构建。这些技术的强大融合极大地放大了其潜力。LangChain 是一个 OpenAI 项目,提供互联网搜索和数学计算能力,使 ActivistGPT 能够强有力地分析来自各个来源的数据。GPT-4 架构赋予 ActivistGPT 异常强大的语言理解和生成能力,使其能够解读复杂的金融文档并生成深入的建议。Streamlit 是一个开源 Python 库,用于创建互动式网页界面,使 ActivistGPT 提供的复杂分析可以随时随地供任何人使用。这种技术融合使 ActivistGPT 成为一个令人兴奋、开创性的金融和商业转型工具。
ActivistGPT – LangChain、ChatGPT 和 Streamlit 激进 AI 代理
(Franck Stephane Ndzomga 在 2023 年 6 月 19 日和 6 月 21 日的两篇 Medium 文章中提供了不同主题的指导。)
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名称:ActivistGPT(融合了 Elliott Management、Third Point、Starboard Value、Inclusive Capital 和 ValueAct 的特征)。
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背景:ActivistGPT 被设计为汲取以敏锐眼光和创造价值著称的激进投资者的集体智慧。这个角色体现了他们的韧性、战略思维和金融专业知识。
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技能:
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擅长识别表现不佳的资产、低效问题以及潜在的增长领域
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对金融市场、公司治理和公司财务有深厚的知识
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擅长战略思维,能够为复杂问题提出创造性解决方案
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擅长解读财务报表并识别趋势或潜在问题领域
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能够与利益相关者互动并进行说服,利用影响力推动变革
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动机:ActivistGPT 的终极目标是最大化股东价值。它瞄准像 Salesforce 这样的表现不佳的公司,旨在通过变革提升财务纪律、盈利能力和整体表现。它由纠正低效、浪费开支和管理不善的愿望驱动。
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方法:就像它所模仿的激进投资者一样,ActivistGPT 不怕挑战现状并提出激进的变革。它利用影响力和说服力表达自己的观点,通常采用对抗性但建设性的方式。它理解每个公司都是独一无二的,因此会量身定制其策略。
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价值:ActivistGPT 可以在推动 Salesforce 转型中发挥重要作用。以下是它如何应对特定问题的方案:
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劳动力和支出管理:ActivistGPT 将首先进行运营效率分析,识别可以在不影响质量或生产力的情况下减少开支的领域。它将建议进行战略性裁员和重组,确保 Salesforce 保留关键人才,同时剔除冗余岗位。
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财务纪律:ActivistGPT 将提出一项全面的财务管理计划,促进谨慎和高效。它将呼吁详细的预算编制、优先事项排序和所有支出的监控。
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股票回购计划:为了增加股东价值并利用闲置现金,ActivistGPT 将推动一个 200 亿美元的股票回购计划。
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定价策略:鉴于 Salesforce 产品的价值,ActivistGPT 建议进行 9%的平均提价,这一提价可以通过改进的服务、产品升级或其他因素来证明其合理性。
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并购重点:ActivistGPT 建议关闭并购委员会,认为焦点应放在内部增长和整合上,而不是通过收购来扩展。
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领导继任计划:鉴于 Salesforce 近期领导层的不稳定,ActivistGPT 将敦促董事会制定一份明确且可持续的马克·贝尼奥夫继任计划。
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个性:ActivistGPT 具有果断、战略性和无情的个性。它不怕引起争议,要求各层级的问责。它拥有长远的愿景,并不懈努力实现这一愿景。
请记住,尽管 ActivistGPT 提供战略分析和建议,最终的决策权属于董事会、管理层和股东。建议的策略和方法应根据公司的独特需求、行业动态和长期愿景进行仔细考虑和执行。
第一部分 – LangChain、ChatGPT 和 Streamlit – ActivistGPT(为代理创建后端)
本文的目的是引导您了解如何创建一个由 GPT-4 驱动的激进 AI 代理——ActivistGPT,它可以为 Salesforce 提供见解。我们将分享我们构建这个 AI 激进者的步骤,并展示它如何帮助揭示 Salesforce 潜在问题的数据点。
构建一个全面的 AI 激进者,特别是针对特定实体的,需要将 AI 代理与多个数据源集成。这使得能够进行强有力的分析和精准的建议。在这个项目中,我们从我们希望创建的产品开始:ActivistGPT。AI 激进者的角色是什么?他们分析公司数据、财务新闻、利润表、资产负债表和现金流量表。他们还会审查投资者会议,并提出可以改善公司运营和影响的关注领域的建议。
在 ActivistGPT 的初始版本中,我们使用了 LangChain,并赋予代理互联网搜索和数学计算能力。我们简单地提出了这个问题:“分析 Salesforce 并提供关注领域的见解。”
这是 ActivistGPT 的代码。这代表了我的思维过程的简单初始阶段,为最终将成为更复杂工具的结构提供了框架:
from apiKey import apikey
from apiKey import serpapi
import os
from langchain.agents import load_tools
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents import AgentType
from langchain.llms import OpenAI
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serpapi
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(tools,
llm,
agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
verbose=True)
agent.run("Analyze Salesforce and provide insight on areas of concern")
为了获得更多的灵活性,我们将使用 OpenAI API 中的最新功能:Functions。然而,首先,我们需要编写代码以获取有关 Salesforce 的最新新闻、财务状况表、收入表和投资倍数。我们将把所有这些内容写入一个文本文件,作为 ActivistGPT 的长期记忆:
import os
import requests
import json
from apiKey import apikey
from apiKey import serpapi
import yfinance as yf
from yahooquery import Ticker
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = apikey
os.environ["SERPAPI_API_KEY"] = serpapi
def get_company_news(company_name):
params = {
"engine": "google",
"tbm": "nws",
"q": company_name,
"api_key": os.environ["SERPAPI_API_KEY"],
}
response = requests.get('https://serpapi.com/search', params=params)
data = response.json()
return data.get('news_results')
def write_news_to_file(news, filename):
with open(filename, 'w') as file:
for news_item in news:
if news_item is not None:
title = news_item.get('title', 'No title')
link = news_item.get('link', 'No link')
date = news_item.get('date', 'No date')
file.write(f"Title: {title}\n")
file.write(f"Link: {link}\n")
file.write(f"Date: {date}\n\n")
# ... (rest of the code is similar to the one provided earlier, but targeting Salesforce)
我们可以像这样创建 ActivistGPT 的核心功能:
def activist_gpt(request):
# ... (similar to the previous code, but targeting Salesforce)
# ...
return second_response["choices"][0]["message"]["content"]
while True:
user_question = input("Enter your analysis request:\n\n")
if user_question == 'exit':
break
print(activist_gpt(user_question))
当我们询问 ActivistGPT 关于 Salesforce 潜在的关注领域时,结果如下:
Received request: Analyze Salesforce for potential areas of concern?
根据提供的数据和最近的新闻,以下是 Salesforce 的一些关注领域:
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高运营费用:Salesforce 的运营费用增长速度超过了其收入增长速度,这可能会影响长期的盈利能力
-
对大单的依赖:Salesforce 的商业模式在很大程度上依赖于获得大单,这本质上涉及高风险和不可预测性
-
产品复杂性:Salesforce 的产品
需要注意几点:
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没有 LangChain 项目,这项工作是不可能完成的。LangChain 是 OpenAI 的一个开源项目,旨在使开发者能够构建能够与人类进行对话的 AI 代理。
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我们使用了 Serpapi,一个付费服务,进行互联网搜索。虽然也可以使用像 Google 的定制搜索 JSON API 这样的免费服务,但我们发现 Serpapi 提供了更强大和一致的结果。然而,请注意,使用 Serpapi 需要付费。
-
我们使用了 Yahoo Finance 的 Python 库
yfinance
和YahooQuery
Python 库来收集股票数据和财务报表。这些库是免费使用的,但遵守服务条款和使用限制始终是良好的做法。这些服务提供的数据仅供个人使用,未经明确许可,不得用于商业目的。 -
最后,请注意,这只是一个实验性项目。AI 代理的投资建议不可靠也不全面。在做出任何投资决策之前,进行充分的研究或咨询财务顾问是至关重要的。
第二部分 – LangChain、ChatGPT 和 Streamlit – ActivistGPT(为 ActivistGPT 代理创建前端)
现在我们可以声明该项目的后端已经开发完成。下一步是设计一个互动式用户界面,使专为 Salesforce 定制的强大 AI 财务分析师 ActivistGPT 能够让每个人都能使用。虽然有多种选择,包括使用 Flask 等 Web 开发框架,但我们决定使用 Streamlit,因为它能更高效地构建我的用户界面。
Streamlit 是一个开源的 Python 库,旨在简化为机器学习和数据科学项目定制的互动 Web 应用程序的创建过程。它简化了数据科学家和工程师开发、部署和共享数据驱动应用程序的流程。
Streamlit 的独特之处在于它允许用户仅通过 Python 构建互动式 Web 应用程序,完全不需要 HTML、CSS 或 JavaScript。这一功能使得数据脚本可以迅速转化为可分发的 Web 应用程序,且都在 Python 生态系统内。Streamlit 兼容多种可视化库,且与许多流行的数据科学库(如 pandas、NumPy、Matplotlib 等)无缝集成。
首要任务是设计 Web 应用程序前端的高层次结构。这一步至关重要,有助于概念化预期的结果。在这项任务中,我们将使用 Excalidraw。我们设想用户输入公司名称后,点击 分析 按钮。在点击 分析 后,ActivistGPT 将回顾 Salesforce 的表现,绘制股票的走势,并提供是否购买该股票的建议。
以下代码使用 Streamlit 来完成此任务。请注意,这段代码可能未经过优化,欢迎您进一步改进。我们的目标是创建一个功能原型。
这是后端和前端的代码:
def activist_gpt(request):
print(f"Received request: {request}")
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4.0-turbo",
messages=[{
"role":
"user",
"content":
f"Given the user request, what is the comapany name and the company stock ticker ?: {request}?"
}],
functions=[{
"name": "get_data",
"description":
"Get financial data on a specific company for investment purposes",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"company_name": {
"type":
"string",
"description":
"The name of the company",
},
"company_ticker": {
"type":
"string",
"description":
"the ticker of the stock of the company"
},
"period": {
"type": "string",
"description": "The period of analysis"
},
"filename": {
"type": "string",
"description": "the filename to store data"
}
},
"required": ["company_name", "company_ticker"],
},
}],
function_call={"name": "get_data"},
)
... Frontend
# Similarly, in the frontend script, we replace `financial_analyst` with `activist_gpt`.
import streamlit as st
import matplotlib.pyplot as plt
from backend import activist_gpt # Here, 'backend' should be replaced with the actual name of your backend script
def main():
st.title("ActivistGPT App")
company_name = st.text_input("Company name:", "Salesforce")
analyze_button = st.button("Analyze")
if analyze_button:
if company_name:
st.write("Analyzing... Please wait.")
investment_thesis, hist = activist_gpt(company_name)
# Select 'Open' and 'Close' columns from the hist dataframe
hist_selected = hist[['Open', 'Close']]
# Create a new figure in matplotlib
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the selected data
hist_selected.plot(kind='line', ax=ax)
# Set the title and labels
ax.set_title(f"{company_name} Stock Price")
ax.set_xlabel("Date")
ax.set_ylabel("Stock Price")
# Display the plot in Streamlit
st.pyplot(fig)
st.write("Investment Thesis / Recommendation:")
st.markdown(investment_thesis, unsafe_allow_html=True)
else:
st.write("Please enter the company name.")
if __name__ == "__main__":
main()
在前端,我们已将文本输入框预填充为 Salesforce
,以反映 ActivistGPT 的特定用例。然而,您也可以选择留空此字段,允许用户分析任何公司。您还可以进行其他自定义,以便根据您的需求调整应用程序。这就是将 Streamlit 和 OpenAI 一起使用来创建 AI 驱动的 Web 应用程序的强大之处和灵活性。
准备好迎接下一节的激动人心的更新吧。我们将深入探讨 LLM(大语言模型)的世界,揭示一些强大的工具,帮助您提升财务分析和数据可视化的能力。哪个 LLM 最适合您的需求?专有的、开源的,还是专为财务用例设计的财务 LLM?
听说过LoRa吗?它是 OpenAI 开发的低资源适应技术,旨在使用相对较少的数据高效微调大语言模型。它节省时间、性能出色,并能让你更好地控制模型的输出——特别是在限制潜在滥用方面非常有用。
在训练大语言模型时,有一点是明确的:数据质量通常比数据量更为重要。高质量的数据能提升模型表现,防止过拟合,并提高计算效率。当然,理想的情况是拥有大量高质量数据,但如果必须选择,高质量通常是更安全的选择。
OpenAI 并没有袖手旁观。他们通过推出平台,如 Evals——一个开源基准指数,专门用于评估大语言模型及相关系统,积极参与开源 LLM 的竞争。
开源与专有大语言模型
开源和专有大语言模型各自具有独特的优点和局限性。开源大语言模型对所有人开放,能够根据各种需求进行定制。它们广泛应用于各种自然语言处理操作,从文本生成到摘要、翻译和分析。开源大语言模型相较于专有模型的优势包括更高的灵活性、控制力和可负担性,同时也更注重数据隐私和安全性。
另一方面,专有的大语言模型(LLMs)可能具备提升可用性和效率的先进功能,从而增强其商业吸引力。然而,这些模型通常较难理解,并且通常提供的功能范围较窄。
某些特定行业和应用可能因涉及的数据敏感性而限制使用商业大语言模型服务,例如在医疗场景中,由于合规要求,个人身份信息(PII)不能被暴露。在这种情况下,开源大语言模型通常更受青睐。
一些著名的开源大语言模型(LLMs)包括 OpenAI 的 GPT-3、Google 的 LaMDA 和 PaLM(为 Bard 提供基础)、Hugging Face 的 BLOOM 和 XLM-RoBERTa、Nvidia 的 NeMO、XLNet、Cohere 和 GLM-130B。这些模型因其公共可访问性和定制能力而备受青睐。它们提供多种自然语言处理(NLP)功能,同时确保了更高的灵活性、控制性、成本效益、数据隐私和安全性。
OpenAI 为开源领域做出了贡献,推出了诸如 Point-E、Whisper、Jukebox 和 CLIP 等模型。此外,OpenAI 还开发了一个软件框架——Evals,帮助用户衡量 AI 模型的表现。
然而,使用开源模型确实引发了隐私问题,尤其是在处理机密数据时。模型训练过程中数据泄露的风险是一个重大问题,这可能导致模型输出中私密信息的无意泄露。目前正在采取措施以减轻这些风险,并制定未来模型的应对策略。
然而,随着开源解决方案的出现,已经有能够确保数据隐私的 AI 模型部署方法。例如,BlindAI 是一个开源平台,在保证数据保密的同时,促进了 AI 模型查询和部署,这得益于硬件强制执行的可信执行环境。
总之,尽管关于使用开源模型存在隐私问题,但已经有积极的努力在解决这些问题,开发出能够确保数据隐私的解决方案。
专有模型
专有模型是由私营组织开发的,其源代码、模型参数和其他细节通常是保密的:
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OpenAI 的 GPT-4
,Google 的 LaMDA 和 PaLM LLM
,Nvidia 的 NeMO LLM
,以及 Cohere 的 Command LLM。 -
金融大型语言模型(LLMs):
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BloombergGPT 是由 Bloomberg 开发的,基于 50 亿个参数,但目前仅对 Bloomberg 订阅用户开放(在本文撰写时没有 API 或聊天界面可用)。
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摩根大通正在开发一款类似 ChatGPT 的软件服务,名为 IndexGPT,用于为客户选择投资。根据商标申请,IndexGPT 将利用“基于人工智能的云计算软件”来“分析和选择量身定制的证券,以满足客户需求”。摩根大通是首家旨在将类似 GPT 的产品直接提供给客户的金融机构。
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请参见OpenAI 如何应对开源模型竞争?部分的表格,了解专有 LLMs 和金融 LLMs 在速度、定价、延迟、透明度、灵活性、安全性和数据治理方面的表现。
应用场景:专有模型对于需要可靠且高性能 AI 系统的企业有很大好处,并且这些企业愿意为此付费。它们在需要严格控制用户体验和防止滥用的情况下也非常有用。
开源模型
开源模型是指其架构、参数和训练数据(或至少其中一部分)是公开的 AI 模型。用于开发这些模型的源代码通常也是免费提供的。
例如,斯坦福大学的 Alpaca、Hugging Face 的 BLOOM、Cerebras 的 Cerebras-GPT、Databricks 的 Dolly、Meta 的 LLaMA,以及 Im-sys 的 Vicuna-13B。
请参见OpenAI 如何应对开源模型竞争?部分的表格,了解开源 LLMs 在速度、定价、延迟、透明度、灵活性、安全性和数据治理方面的表现。
让我们来看一些应用场景。开源模型在学术研究中非常有用,特别是在关注理解模型运作机制的场合。它们对于初创公司和需要灵活定制模型以满足特定需求的公司也非常有用,尤其是在没有足够资金购买专有模型的情况下。
开源模型与专有模型的未来
至于开源模型和专有模型之间是否会有明显的胜者,每种模型类型都有其优势和应用场景。
开源模型可能在需要快速创新、透明性和定制化的领域中占据领先地位。它们非常适合促进一个广泛、多样的研究社区,并推动 AI 技术的前沿发展。另一方面,专有模型可以提供更多的控制和强大的支持,使其在需要可靠性和控制的商业应用中具有吸引力。
在不久的将来(6 到 12 个月内),我们可能会看到开源模型在性能和能力方面缩小与专有模型的差距。这一趋势可能会受到重要专有模型或其版本被开源、泄露或逆向工程的推动。
然而,专有模型在某些商业应用中仍然可能占据优势,尤其是在需要强大支持、控制用户体验以及防止滥用的情况下。从长远来看,随着政策变化、技术突破以及 AI 行业商业模式的发展,市场格局可能会发生变化。
金融应用场景(投资、交易和金融分析)的最佳模型选择
选择适用于金融分析、交易和投资的语言模型,取决于你的具体需求,例如你处理的金融数据类型、所需的准确度以及你拥有的资源。让我们讨论几种选择:
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专有模型如 GPT-4:作为 OpenAI 开发的最先进的语言模型,GPT-4 可以生成高质量、类人的文本。它可以在金融文本上进行训练,用于分析趋势、生成报告、预测市场动向等。然而,使用 GPT-4 可能需要大量计算资源,通常你需要通过 OpenAI 的 API 来访问它,而这可能伴随有使用限制和费用。
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开源模型如 Vicuna:如果你拥有调整和维护 AI 模型的专业知识和资源,像 Vicuna 这样的开源模型可能是一个不错的选择。这些模型可以自由使用和修改,你可以在自己特定的金融数据集上进行训练。然而,这些模型可能在开箱即用时,性能不如像 GPT-4 这样的专有模型。
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专门的金融 LLM 如 BloombergGPT:这些模型是专门为金融行业设计的,这可能是一个重要的优势。它们可能已经在相关的金融数据上进行过训练,并优化了诸如预测股价、分析公司业绩、生成财务报告等任务。然而,这些模型通常是专有的,使用起来可能会非常昂贵。你也无法像使用开源模型一样灵活地修改它们。就 BloombergGPT 而言,截至本文写作时,没有可用的 API 或聊天界面。
一般来说,答案不会是“万能”的。最适合你的模型将取决于你的具体需求和约束。例如,如果你有大量数据并且需要高度准确的预测,专业的金融大型语言模型(LLM)可能值得花费。而如果你需要分析某种特定类型的金融数据,而现有模型对此覆盖不足,那么通过在你自己的数据上训练开源模型可能会获得最佳结果。
同样值得注意的是,AI 模型应该仅作为你财务分析工具箱中的一个工具。金融市场受到各种因素的影响,即使是最先进的 AI 模型也无法以 100% 的准确度预测它们。始终用人工分析和判断来补充 AI 预测。
Power BI 叙述生成最佳模型——数据可视化
在从数据可视化中生成叙述的背景下(这一领域称为 自然语言生成 或 NLG),这些模型可以提供显著的帮助。例如,让我们看看一些选项:
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专有模型如 GPT-4:如果你想基于 Power BI 仪表盘生成复杂的叙述或解释,或有特定的高级语言生成需求,像 GPT-4 这样的模型可能会有所帮助。你将数据洞察传递给模型,然后它会生成类似人类的叙述。
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开源模型如 Vicuna:如果你需要更多控制生成过程,或者想要在特定数据集或语言风格上对模型进行微调,开源模型可能是一个更好的选择。
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专门的金融 LLM 如 BloombergGPT:如果你的 Power BI 仪表盘专注于金融数据,并且你需要针对金融语言和概念量身定制的叙述,专门的金融 LLM 可能会具有优势。
请记住,将此类模型与 Power BI 集成可能需要定制开发工作,因为直接的现成支持可能并不存在。模型的选择将取决于你的具体使用案例、你想要生成的叙述的复杂性以及你的资源。
训练大型语言模型时的其他主要因素
LoRa 是由 OpenAI 开发的用于微调大型语言模型(LLMs)的小数据量技术。它基于提示工程的概念,不需要大量数据来进行微调,而是通过与特定提示相关的额外参数来优化模型的预测。
这就是它强大的原因:
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效率:正如其名称所示,LoRa 特别设计用于处理较小的数据集。它节省了大量的时间和计算资源,因为你不需要向模型输入大量数据就能获得理想的结果。
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性能:与完整模型微调相比,LoRa 展现了可比的,甚至在数据稀缺时有时更好的性能。
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保障:由于它基于提示调优的理念,你可以对模型输出保持更多的控制,这在你希望限制模型潜在滥用或意外后果时尤其有用。
使用 LoRa 对开源模型进行微调可能比使用专有模型更便宜、更快速:
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成本:开源模型不需要支付许可费用,而专有模型通常需要。因此,使用和微调开源模型的总体成本可能更低。
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灵活性:开源模型可以更适应各种任务,因为你可以根据需求调整其架构和训练过程。
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社区支持:开源模型通常伴随有庞大且活跃的社区,可以提供支持并解决常见问题,并且这些社区通常会共同致力于改进和扩展。
数据质量与数据规模
是的,在训练大型语言模型(LLMs)时,数据的质量往往比数量更为重要。原因如下:
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模型性能:优质数据可以显著提高模型的性能。即使数据集较小,只要数据相关、精心策划且无错误,模型也能做出更准确的预测。相反,若数据集庞大,但包含大量无关或错误的数据,则可能导致模型做出错误的预测。
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过拟合:在大量低质量数据上训练模型可能导致过拟合,这意味着模型可能在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现不佳。这是因为模型学习到了数据中的噪声,而不是潜在的模式。
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计算效率:训练 LLMs 计算开销大且耗时。使用较小的高质量数据集可以减少训练时间和计算资源,从而提高效率。
然而,同样重要的是要记住,“质量”和“数量”并不一定是对立的因素。在理想情况下,你会希望拥有大量的高质量数据。但如果必须在更多低质量数据和更少高质量数据之间做选择,后者通常是更安全的选择。
此外,像数据增强这样的技术——通过现有数据集人工创建新数据——可以帮助你在不牺牲质量的情况下平衡这两者。这些技术能够增加数据量,同时确保其质量,从而使模型的学习更加稳健。
最后,请记住,尽管高质量的数据至关重要,模型的有效性还取决于其他因素,如模型的架构、所用的学习算法、模型参数的调优以及可用的计算资源。
OpenAI 如何应对开源模型的竞争?
OpenAI 已经将多个开源 LLM 贡献给了公共领域。例如,他们推出了一个名为 Evals 的平台,这是一个开源基准指数,理想用于评估 LLM 及相关系统。此外,他们还发布了其先进的文本嵌入模型和最新版本的 GPT-3.5 模型。
让我们来看看专有、开源和专门的金融 LLM 的概述:
类别 | 专有模型 | 开源模型 | 专门的金融 LLMs |
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部署速度 | 即开即用的部署方式可以更快上线 | 自托管设置可能需要额外的时间和专业知识 | 更具小众性,因此可能需要额外的时间和专业知识,类似于开源模型的设置 |
定价模型 | 主要基于使用量定价;微调可能会产生额外费用 | 模型免费分发,但微调可能需要资源 | 可能基于使用量定价,并且针对专门功能可能产生额外费用 |
延迟 | 可能响应较慢;可能影响实时使用场景 | 根据使用场景,模型可以更加轻量,从而响应更快 | 性能可能有所不同。一些模型在特定金融任务中可能响应更快,但对于一般任务可能较慢 |
透明度和灵活性 | 代码可见性通常有限 | 提供最大程度的代码透明性和适应性 | 代码可见性和适应性可能因提供者而异 |
安全性和数据治理 | 通常提供增强的安全性和治理功能,但数据处理和治理可能不明确 | 虽然通常缺乏内建的安全性和治理功能,但可以集成到公司现有的安全框架中,并通过本地数据安全地进行微调 | 安全性和数据治理功能可能内建,但数据处理的细节可能未完全披露 |
总结
第五章带领我们进入了一个引人入胜的旅程,通过市场情感的视角讲述了 Salesforce 的复兴故事。我们亲身体验了这家科技巨头如何在艰难的低谷期中找到重生的力量和方向,主要得益于战略干预和行业定义性的向 AI 的转型。
我们探讨了情感分析与 40 法则的强大结合,探索了它们在现代投资策略中的应用。我们了解到一种基于这两个原则的 AI 驱动期权交易策略,为投资决策提供了全新且创新的视角。
通过一步步的指导,我们见证了使用 LangChain、ChatGPT 和 Streamlit 创建一位激进投资 AI 代理的过程。这次对 AI 工具的深入探索为投资激进主义提供了新颖的视角,展示了技术如何引领重大变革。
最后,我们踏上了一段评估之旅,深入了解了大语言模型(LLM)的世界,对比了专有、开源和专业选项。我们揭示了适用于不同使用场景的理想 LLM 选择,尤其是与金融和投资相关的场景。
总体来说,本章融合了 Salesforce 历程中的宝贵历史教训、深刻的交易策略,并对人工智能驱动的投资未来进行了展望。我们希望这些见解能够为你的投资与技术之旅提供有价值的知识。
第六章,SVB 的倒塌与伦理 AI:智能 AI 监管,展示了技术,尤其是自然语言处理(NLP)和人工智能,如何彻底改变我们对沟通的理解与分析,特别是在金融和社交媒体的世界中。
这段启发性的旅程将从自然语言处理(NLP)的全面概述开始——这是一种人工智能技术,使计算机能够理解、分析甚至模拟人类语言和情感。我们将深入探讨 NLP 在重新塑造社交媒体格局方面的关键作用,它创造了实时监控公众情绪并预测重大社会经济现象(如银行倒闭)的潜力。
了解公众情绪及其变化不再是一个谜团,这要归功于人工智能和社交媒体。本章将深入探讨这些变化,特别是与金融机构相关的变化,如何成为即将到来的危机的预兆。我们将揭示无论你是经验丰富的金融专业人士,还是个人投资者,都可以如何利用这一力量,在银行倒闭发生之前发现潜在的风险。
第六章:SVB 的倒闭与伦理人工智能:智能 AI 监管
在上一章中,我们回顾了 Salesforce 的非凡转型,从遭遇围攻到成为 AI 和 ChatGPT 革命的先行者,运用情感分析,成为评估市场趋势和预测公司转折的游戏规则改变者。
这个引人入胜的叙事通过市场情感的视角展开。我们还向你介绍了一种开创性的 AI 驱动期权交易策略,巧妙地将情感分析与 40 法则结合起来。我们创建了一个自主的激进 AI 代理,使用了 Langchain、ChatGPT 和 Streamlit 等工具。最后,本章提供了对大型语言模型(LLMs)的深刻分析。我们探讨了专有、开源和专业金融 LLM 的广阔领域,揭示了它们的独特属性和比较优势。
在这一章中,我们将探讨硅谷银行(SVB)的戏剧性崩溃,分析一系列不幸决策的连锁反应,作为未受控制的增长策略和缺乏风险管理的危险的警示。这一情景或许可以通过自然语言处理(NLP)的 AI 和 ChatGPT 力量来更好地管理。
在这个叙事的核心,我们将介绍在 AI/ChatGPT 中使用的 NLP,并呈现 Sentinel Strategy 和 Financial Fortress Strategy,这两种金融领域的开创性策略。Sentinel Strategy 强调了 NLP 在银行业务中的潜力,突出了社交媒体平台上公共情感作为金融预测工具的未开发力量。相对而言,Financial Fortress Strategy 将 NLP 获得的这些非常规见解与传统金融指标结合,创建了一种能够承受市场波动的韧性交易策略。
我们还介绍了 BankregulatorGPT,一种先进的 AI 工具,将银行监管提升到了一个全新的水平。你将发现 BankregulatorGPT 如何以无与伦比的效率解析大量金融数据,预测潜在风险,并标记异常现象。这个改变游戏规则的工具的揭示,成为了探索本章的一个强有力的理由。
为了便于应用这些策略,我们提供了一份全面的指南,包括 Twitter(现称为 X)API 和数据收集的详细说明、NLP 应用与情感量化、以及投资组合再平衡和风险管理的操作指南。
进一步深入本章,你将发现一篇关于 Power BI 数据可视化的沉浸式教程。本节指导你如何创建交互式热力图和仪表盘,以直观地呈现你的交易策略。从使用 Twitter(现为 X)API 进行数据提取,到热力图创建和仪表盘定制,你将掌握如何将原始数据转化为引人注目的视觉叙事。
本章是金融行业所有人士的必读之作。无论你是银行经理、监管者、投资者还是存款人,这些页面中的洞见对于做出明智的决策至关重要。本章不仅是历史课程——它是通向金融未来的门户。
本章将涵盖以下关键主题:
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SVB 的崩溃:详细的时间线和导致银行倒闭的事件分析
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哨兵策略:一种创新的交易策略,使用社交媒体情绪分析,结合 Twitter(现为 X)API 和自然语言处理技术
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金融堡垒策略:一种强大的交易策略,结合了传统金融指标和社交媒体情绪
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BankRegulatorGPT 介绍:探索一个旨在金融监管任务的 AI 模型,使用各种 AI 和技术工具构建,并展示其在金融领域的应用
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创建 BankRegulatorGPT 代理:逐步指导如何设置 AI 代理
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地区银行 ETF:一种商业房地产策略,概述了利用 AI 工具和 Python 代码示例的具体交易策略
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地区银行 ETF 探险的 Power BI 可视化:通过展示为上述交易策略创建可视化,来探索商业房地产
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AI 监管:深入讨论了当前人工智能在金融行业中的监管现状、潜在影响和未来发展
当我们深入探讨 SVB 崩溃的细节时,我们邀请你思考一个不寻常的对比。在这一节中,我们将使用著名甜点师傅烘焙一座巨大蛋糕的例子,与 SVB 的兴衰做出引人入胜的类比。这一比喻的目的是将导致 SVB 倒闭的复杂因素提炼成一个易于理解的故事,说明无论是烘焙还是银行业,复杂的结构如果没有精心管理和可持续的基础,都可能崩塌。
甜点师傅的故事——揭示 SVB 的崩溃
想象一位备受推崇的甜点师傅,SVB 的首席执行官 Greg Becker,开始了一场大胆的烹饪冒险——制作一座雄伟的多层蛋糕,命名为SVB,它将比历史上任何蛋糕都要高大和富丽堂皇。这将是这位甜点师的巅峰之作,一项永远改变糕点界的成就。
当蛋糕在烤箱中开始膨胀时,吸引了旁观者的赞叹。每个人都被它快速膨胀的过程所吸引。然而,在表面之下,蛋糕开始出现结构性弱点。虽然原料单独看都很高质量,但它们的配比并不正确。面糊太稀,酵母过于活跃,糖分过多,造成了一个不稳定的结构,无法支撑起膨胀中的蛋糕的重量。
在社交媒体的领域,一位烹饪影响者注意到蛋糕的异常,并发布了一段关于这款宏伟蛋糕可能塌陷的视频。视频迅速传播,引起了观众的恐慌,其中许多人对蛋糕的成功有着切身的利益。
突然,烤箱的定时器提前响了——由于过多的热量和酵母的快速反应,蛋糕烤得太快。当厨师打开烤箱门时,蛋糕瞬间塌陷。曾经雄伟的蛋糕现在变成了一堆碎屑。
蛋糕的塌陷提醒人们,烘焙就像银行业一样,是一种微妙的平衡。它需要细致的监管、准确的测量,以及对不同成分如何相互作用的清晰理解。无论厨师多么经验丰富,若没有坚实的基础和适当的热量控制,蛋糕都容易塌陷。同样,无论一家银行的运营多么复杂精密,如果风险管理不当,且其快速增长没有坚实可持续的结构支持,也可能会崩溃。
与我们一起踏上这段动荡的旅程,回顾 SVB 的最后时光。揭示一个看似不可战胜的金融巨头如何在一场完美的风险与脆弱性的风暴中倒下,为金融领域的各方利益相关者提供宝贵的教训。这是一个引人入胜的故事,讲述了野心、系统性漏洞以及意外的市场转变如何将最强大的机构推向灾难的边缘。
硅谷风暴——剖析 SVB 的倒塌
在繁忙的硅谷中心,SVB 度过了数十年的成功时光。该银行的资产接近 2000 亿美元,不仅在科技巨头中占据了一席之地,还将其影响力扩展到了全球金融领域。然而,在这光鲜的外表下,一场风暴正在酝酿,大多数人对此并未察觉。
在 2022 年,SVB 一直在走一条危险的钢丝绳。该银行的激进扩张策略导致了对流动性和利率风险的危险暴露。这是一种微妙的平衡,虽然公众视野难以察觉,但 SVB 内部和监管圈中一些人却对此心知肚明。
这里是 2023 年 3 月 SVB 倒塌的时间线:
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2023 年 3 月 8 日:这一天像往常一样开始,但随着美联储出乎意料的公告,一切发生了变化。市场预计利率将比预期更快上升,这在金融界引起了震动。SVB 对利率敏感的资产过度暴露,必须从其投资组合中减记 200 亿美元。银行的股价震荡,谣言开始在社交媒体上迅速传播。
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2023 年 3 月 9 日:焦虑升级为恐慌。随着关于 SVB 脆弱性的谣言在 Twitter(现为 X)和 Reddit 上传播,贝克尔和他的团队加紧了行动,努力平息人们的恐惧。它们的监管机构 FDIC 也陷入困境,面对一个多年僵化且自满的监管体系。
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2023 年 3 月 10 日:危机达到了高潮。曾经牢固的信任瞬间蒸发,取而代之的是恐惧。通过智能手机和计算机,爆发了一场现代版的银行挤兑。银行的流动性储备急剧下降,导致 SVB 在中午时分公开承认出现 300 亿美元的短缺。这一击是致命的,引发了 SVB 股价的快速抛售,将该银行推入了金融灾难的深渊。
SVB 崩溃是一次突如其来的爆炸,震撼了所有人,深刻提醒我们,过度自信、系统性缺陷和动荡的环境如何导致灾难性后果。这是一次风险与悔恼的故事,也是一堂对所有金融界利益相关者的警示课。
各方利益相关者从本集中的关键收获如下:
银行管理层:
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确保健全的风险管理实践,重点关注固有风险,如流动性风险和利率风险
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制定清晰及时的危机沟通策略
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平衡增长目标与稳定性和可持续性的考量
监管机构:
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积极主动并果断决策,而非过度依赖共识构建
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对银行的风险状况进行彻底且持续的评估
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利用压力测试和“事前死亡”场景来识别潜在威胁
存款人:
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了解银行的财务健康状况,包括其面临的各类风险
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及时了解经济新闻及其可能对银行产生的影响
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保持健康的怀疑态度,不要犹豫提出问题
投资者:
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在投资之前彻底评估银行的风险管理实践
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监控银行的流动性状况及其应对利率变化的韧性
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提防那些在缺乏足够风险缓解策略的情况下实现快速增长的银行
现在,我们将通过一项强有力的交易策略——哨兵策略,深入探索自然语言处理(NLP)及其在金融中的应用。该策略根植于情绪分析,利用社交媒体平台上广泛的公众舆论,将其转化为可操作的交易决策。
利用社交脉搏——银行交易决策的哨兵策略
这反映了策略依赖于跟踪和分析公众情绪,以做出明智的交易决策。
该交易展示了如何利用 Twitter(现为 X)API 监控公众对银行的情绪,并将其转化为有价值的交易信号。我们将重点转向数据收集与预处理,结合 Tweepy 访问 Twitter(现为 X)API,并使用 TextBlob 量化情绪。本部分的内容将围绕使用 yfinance 模块跟踪传统金融指标展开。在这一部分结束时,你应该能够牢固理解如何利用社交媒体情绪做出明智的交易决策。
获取 Twitter(现为 X)API(如果你还没有的话)
要获取 Twitter(现在是 X)API 凭证,你必须首先创建一个 Twitter(现在是 X)开发者账户并创建一个应用程序。以下是逐步指南:
-
创建一个 Twitter(现在是 X)开发者账户。
-
导航到 Twitter(现在是 X)开发者网站(
developer.twitter.com/en/apps
)。 -
点击申请开发者账户。
-
按照提示并提供必要的信息。
-
-
创建一个新的应用程序:
-
在你的开发者账户获得批准后,导航到仪表板并点击创建应用程序。
-
填写所需字段,如应用程序名称、应用程序描述和网站 URL。
-
你将需要基础级别的访问权限才能搜索推文,这需要每月支付 100 美元。免费访问不包括搜索推文的能力,而这正是完成以下示例所必需的。
-
-
获取你的 API 密钥:
-
创建应用程序后,你将被重定向到应用程序的仪表板。
-
导航到密钥和令牌标签。
-
在这里,你将找到消费者密钥部分下的 API 密钥和 API 密钥密钥。
-
向下滚动,你会看到访问令牌和访问令牌密钥部分。点击生成来创建你的访问令牌和访问令牌密钥。
你将需要这四个密钥(API 密钥、API 密钥密钥、访问令牌和访问令牌密钥)才能以编程方式与 Twitter(现在是 X)API 进行交互。
-
重要提示
保密这些密钥。切勿在客户端代码或公共代码库中暴露它们。
-
获得这些凭证后,你可以在 Python 脚本中使用它们连接到 Twitter(现在是 X)API,示例如下:
-
首先安装 Tweepy 库:
pip install tweepy
-
运行以下 Python 代码:
import tweepy consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY' consumer_secret = 'YOUR_CONSUMER_SECRET' access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN' access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET' auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth)
将
'YOUR_CONSUMER_KEY'
、'YOUR_CONSUMER_SECRET'
、'YOUR_ACCESS_TOKEN'
和'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'
替换为你实际的 Twitter(现在是 X)API 凭证。 -
在使用 Twitter(现在是 X)API 时,请记住遵循 Twitter(现在是 X)的政策和指南,包括它们对你的应用程序在特定时间段内发出请求次数的限制。
数据收集
我们将使用 Tweepy 来访问 Twitter(现在是 X)API。此步骤需要你自己的 Twitter(现在是 X)开发者 API 密钥:
import tweepy
# Replace with your own credentials
consumer_key = 'YourConsumerKey'
consumer_secret = 'YourConsumerSecret'
access_token = 'YourAccessToken'
access_token_secret = 'YourAccessTokenSecret'
# Authenticate with Twitter
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
# Replace 'Silicon Valley Bank' with the name of the bank you want to research
public_tweets = api.search('Silicon Valley Bank')
# Loop to print each tweet text
for tweet in public_tweets:
print(tweet.text)
重要提示
'Silicon Valley Bank'
是前面 Python 代码示例中银行的名称。你应该将其替换为你感兴趣的银行名称。
在提供的 Python 代码中,主要目标是连接到 Twitter(现在是 X)API 并收集提到特定银行名称的推文。
以下是代码完成的任务的分解:
-
获取 Twitter(现在是 X)API 凭证:创建一个 Twitter(现在是 X)开发者账户并申请一个应用,以获得 API 密钥(包括消费者密钥、消费者密钥密钥、访问令牌和访问令牌密钥)。
-
tweepy
库被导入以便于 API 交互。 -
'YourConsumerKey'
和'YourConsumerSecret'
,使用您的实际 API 凭证。这些密钥用于验证您的应用并提供访问 Twitter(现为 X)API 的权限。 -
使用您的消费者密钥和消费者密钥的
OAuthHandler
实例。该对象将处理身份验证。 -
OAuth
过程,使您的应用能够代表您的账户与 Twitter(现为 X)进行交互。 -
初始化 API 对象:使用身份验证详情初始化 Tweepy API 对象。
-
'YourBankName'
)被搜索并存储在public_tweets
变量中。 -
遵守 Twitter(现为 X)政策:请注意 Twitter(现为 X)API 使用政策和关于 API 调用次数的限制。
该代码是任何需要获取与银行或金融机构相关的 Twitter(现为 X)数据项目的基础步骤。
下一步 - 预处理、应用自然语言处理和量化情感
项目的下一阶段涉及通过加入推文所收到的互动水平来丰富基本的情感分析。这是为了提供更细致、可能更准确的公众情感视角。通过根据点赞和转发等指标对情感得分加权,我们的目标不仅是捕捉推文内容,还要捕捉这一情感与 Twitter(现为 X)受众的共鸣程度。
步骤:
-
访问互动指标:使用 Twitter(现为 X)API 收集每条推文的点赞、转发和回复数据。
-
计算加权情感得分:利用这些互动指标来加权每条推文的情感得分。
以下是如何使用 Python 和 Tweepy 库进行操作:
-
脚本将搜索包含特定标签的推文。
对于找到的每条推文,它将检索点赞和转发的数量。
-
然后将根据这些互动指标计算加权情感得分。
通过执行这些步骤,您将生成一个情感得分,不仅反映推文的内容,还反映公众与之互动的程度。
预处理、自然语言处理应用和情感量化
让我们根据推文收到的互动(点赞、转发和回复)为情感得分加权,这有可能提供更准确的总体情感衡量。因为互动较多的推文对公众认知的影响更大。
为此,您需要使用 Twitter(现为 X)API,该 API 提供有关推文收到的点赞、转发和回复数量的数据。您需要申请一个 Twitter 开发者账户,并创建一个 Twitter(现为 X)应用以获取必要的 API 密钥。
这是一个使用 Tweepy 库访问 Twitter(现为 X)API 的 Python 脚本。该脚本查找具有特定标签的推文,并根据点赞和转发计算加权情感得分:
pip install textblob
import tweepy
from textblob import TextBlob
# Twitter API credentials (you'll need to get these from your Twitter account)
consumer_key = 'your-consumer-key'
consumer_secret = 'your-consumer-secret'
access_token = 'your-access-token'
access_token_secret = 'your-access-token-secret'
# Authenticate with the Twitter API
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
# Define the search term and the date_since date
search_words = "#YourBankName"
date_since = "2023-07-01"
# Collect tweets
tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets, # Updated this line
q=search_words,
lang="en",
since=date_since).items(1000)
# Function to get the weighted sentiment score
def get_weighted_sentiment_score(tweet):
likes = tweet.favorite_count
retweets = tweet.retweet_count
sentiment = TextBlob(tweet.text).sentiment.polarity
# Here, we are considering likes and retweets as the weights.
# You can change this formula as per your requirements.
return (likes + retweets) * sentiment
# Calculate the total sentiment score
total_sentiment_score = sum(get_weighted_sentiment_score(tweet) for tweet in tweets)
print("Total weighted sentiment score: ", total_sentiment_score)
该脚本检索带有特定标签的推文,然后根据每条推文的点赞和转发数量计算情感得分,并对这些加权得分进行汇总,得出总的情感得分。
请注意,Twitter(现为 X)的 API 具有速率限制,这意味着您在一定时间内可以发起的请求次数有限。您需要 Twitter(现为 X)API 的基本访问权限来搜索推文,每月费用为 100 美元。
同时,请记得将'YourBankName'
替换为您感兴趣的实际名称或标签,并将date_since
设置为您希望开始收集推文的日期。最后,您需要将'your-consumer-key'
、'your-consumer-secret'
、'your-access-token'
和'your-access-token-secret'
替换为您实际的 Twitter(现为 X)API 凭证。
跟踪传统指标
我们将使用 yfinance,它允许您下载股票数据:
-
首先安装 yfinance 库:
pip install yfinance
-
运行以下 Python 代码:
import yfinance as yf data = yf.download('YourTickerSymbol','2023-01-01','2023-12-31')
制定交易信号
假设如果平均情感得分为正且股票价格上涨,则为买入信号;否则为卖出信号:
-
安装 NumPy:
pip install numpy
-
运行以下 Python 代码:
import numpy as np # Ensure tweets is an array of numerical values if len(tweets) > 0 and np.all(np.isreal(tweets)): avg_sentiment = np.mean(tweets) else: avg_sentiment = 0 # or some other default value # Calculate the previous close prev_close = data['Close'].shift(1) # Handle NaN after shifting prev_close.fillna(method='bfill', inplace=True) # Create the signal data[‘signal’] = np.where((avg_sentiment > 0) & (data[‘Close’] > prev_close), ‘Buy’, ‘Sell’)
回测策略
回测需要历史数据和策略表现的模拟。我们以 SVB 为回测示例:
-
时间范围:2023 年 3 月 8 日至 3 月 10 日
-
股票代码 – SIVB
-
关注提到或使用
SVB
、SIVB
或Silicon
Valley Bank
标签的推文-
安装 pandas 和 textblob(如果尚未安装):
pip install pandas pip install textblob
-
运行以下 Python 代码:
import pandas as pd import tweepy import yfinance as yf from textblob import TextBlob try: # Twitter API setup consumer_key = "CONSUMER_KEY" consumer_secret = "CONSUMER_SECRET" access_key = "ACCESS_KEY" access_secret = "ACCESS_SECRET" auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_key, access_secret) api = tweepy.API(auth) # Hashtags and dates hashtags = ["#SVB", "#SIVB", "#SiliconValleyBank"] start_date = "2023-03-08" end_date = "2023-03-10" # Fetch tweets tweets = [] for hashtag in hashtags: for status in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q=hashtag, since=start_date, until=end_date, lang="en").items(): tweets.append(status.text) # Calculate sentiment scores sentiment_scores = [TextBlob(tweet).sentiment.polarity for tweet in tweets] # Generate signals signals = [1 if score > 0 else -1 for score in sentiment_scores] # Fetch price data data = yf.download("SIVB", start=start_date, end=end_date) # Data alignment check if len(data) != len(signals): print("Data length mismatch. Aligning data.") min_length = min(len(data), len(signals)) data = data.iloc[:min_length] signals = signals[:min_length] # Initial setup position = 0 cash = 100000 # Backtest for i in range(1, len(data)): if position != 0: cash += position * data['Close'].iloc[i] position = 0 position = signals[i] * cash cash -= position * data['Close'].iloc[i] # Calculate returns returns = (cash - 100000) / 100000 print(f"Returns: {returns}") except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
-
实施策略
通常,您会使用经纪商的 API 来实现这一点。然而,实施这种策略需要谨慎管理个人和财务信息,并且需要对涉及的金融风险有深入了解。
作为示例,我们将使用 Alpaca,这是一个流行的经纪商,提供易于使用的 API 进行算法交易。
请注意,要实际实施此代码,您需要创建一个 Alpaca 账户,并将'YOUR_APCA_API_KEY_ID'
和'YOUR_APCA_API_SECRET_KEY'
替换为您真实的 Alpaca API 密钥和秘密:
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安装 Alpaca 交易 API:
pip install alpaca-trade-api
-
运行以下 Python 代码:
import alpaca_trade_api as tradeapi # Create an API object api = tradeapi.REST('YOUR_APCA_API_KEY_ID', 'YOUR_APCA_API_SECRET_KEY', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') # Check if the market is open clock = api.get_clock() if clock.is_open: # Assuming 'data' is a dictionary containing the signal (Replace this with your actual signal data) signal = data.get('signal', 'Hold') # Replace 'Hold' with your default signal if 'signal' key is not present if signal == 'Buy': api.submit_order( symbol='YourTickerSymbol', qty=100, side='buy', type='market', time_in_force='gtc' ) elif signal == 'Sell': position_qty = 0 try: position_qty = int(api.get_position('YourTickerSymbol').qty) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") if position_qty > 0: api.submit_order( symbol='YourTickerSymbol', qty=position_qty, side='sell', type='market', time_in_force='gtc' )
下一部分将概述金融堡垒交易策略,该策略利用银行股票的强度和韧性,结合传统金融指标和来自社交媒体情感的 NLP 洞察。该策略的目标是通过利用重要指标来评估银行的财务健康状况,从而为银行股票交易提供一个强大、数据驱动的方法。
实施金融堡垒交易策略——一种使用 Python 和 Power BI 的数据驱动方法
该策略象征着我们在投资的银行中寻求的实力与韧性。它将结合传统财务指标与来自社交媒体情感分析的自然语言处理(NLP)洞察,利用那些对于衡量 SVB 财务健康至关重要的指标。
金融堡垒交易策略是一种综合方法,结合了财务指标分析(如资本充足率(CAR))和来自社交媒体平台(如 Twitter,现为 X)的情感数据。这一策略提供了一组具体的交易触发信号,当这些信号与定期的投资组合再平衡例程和适当的风险管理措施结合时,可以帮助实现持续的投资成果。
该策略的步骤如下。
财务指标的选择
我们将使用 CAR 作为我们的硬性财务指标。
什么是 CAR?这是衡量银行财务偿付能力的最重要指标之一,因为它直接衡量银行吸收损失的能力。比率越高,银行在不破产的情况下管理损失的能力就越强。
若要提取美国银行的 CAR,您可以使用美国联邦储备银行的联邦储备经济数据(FRED)网站或证券交易委员会的 EDGAR 数据库。为了这个示例,我们假设您想使用 FRED 网站及其 API。
您需要通过在 FRED 网站上注册来获取 API 密钥。
这里是一个使用requests
库提取 CAR 和银行名称数据的 Python 代码片段:
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安装 requests 库(如果尚未安装)。
pip install requests
-
运行以下 Python 代码:
import requests import json import csv # Replace YOUR_API_KEY with the API key you got from FRED api_key = 'YOUR_API_KEY' symbol = 'BANK_STOCK_SYMBOL' # Replace with the stock symbol of the bank bank_name = 'BANK_NAME' # Replace with the name of the bank # Define the API URL url = f"https://api.stlouisfed.org/fred/series/observations?series_id={symbol}&api_key={api_key}&file_type=json" try: # Make the API request response = requests.get(url) response.raise_for_status() # Parse the JSON response data = json.loads(response.text) # Initialize CSV file csv_file_path = 'capital_adequacy_ratios.csv' with open(csv_file_path, 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['Bank Name', 'Date', 'CAR'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) # Write CSV header writer.writeheader() # Check if observations exist in the data if 'observations' in data: for observation in data['observations']: # Write each observation to the CSV file writer.writerow({'Bank Name': bank_name, 'Date': observation['date'], 'CAR': observation['value']}) else: print("Could not retrieve data.") except requests.RequestException as e: print(f"An error occurred: {e}")
重要事项
请确保包括您的 FRED API 密钥、您要研究的银行的股票符号以及与您输入的股票符号匹配的银行名称。
获取 FRED API 密钥的步骤
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访问 FRED API 网站:前往 FRED API 网站。
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注册账户:
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如果您还没有圣路易斯联邦储备银行的账户,请点击注册链接以注册一个免费账户。
-
填写所需字段,包括您的电子邮件地址、姓名和密码。
-
-
激活 账户:
- 注册后,您将收到一封确认电子邮件。点击邮件中的激活链接来激活您的账户。
-
登录:
- 一旦您的账户激活,返回 FRED API 网站并登录。
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请求 API 密钥:
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登录后,导航到API 密钥部分。
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点击按钮请求一个新的 API 密钥。
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-
复制 API 密钥:
- 您的新 API 密钥将生成并显示在屏幕上。请确保复制该 API 密钥并将其存储在安全的地方。您将需要这个密钥来进行 API 请求。
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将您刚获得的 API 密钥替换 Python 代码中的
'YOUR_API_KEY'
占位符。
自然语言处理(NLP)组件
我们将利用 Twitter(现为 X)的情感分析,并结合加权互动数据作为我们的次要软性财务指标。以下是如何在 Python 中设置此功能的示例:
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安装 Twython 包(如果尚未安装):
pip install twython
-
运行以下 Python 代码:
from twython import Twython from textblob import TextBlob # Assuming you are using TextBlob for sentiment analysis # Replace 'xxxxxxxxxx' with your actual Twitter API keys twitter = Twython('xxxxxxxxxx', 'xxxxxxxxxx', 'xxxxxxxxxx', 'xxxxxxxxxx') def calculate_sentiment(tweet_text): # Example implementation using TextBlob return TextBlob(tweet_text).sentiment.polarity def get_weighted_sentiment(hashtags, since, until): try: # Replace twitter.search with twitter.search_tweets search = twitter.search_tweets(q=hashtags, count=100, lang='en', since=since, until=until) weighted_sentiments = [] for tweet in search['statuses']: sentiment = calculate_sentiment(tweet['text']) weight = 1 + tweet['retweet_count'] + tweet['favorite_count'] weighted_sentiments.append(sentiment * weight) if len(weighted_sentiments) == 0: return 0 # or handle it as you see fit return sum(weighted_sentiments) / len(weighted_sentiments) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") return None
投资组合再平衡
你可以在 Python 中设置一个常规任务,定期执行上述操作。通常这需要使用 schedule
或 APScheduler
等库来调度任务。
下面是一个如何使用 schedule
库定期再平衡投资组合的示例。这里是一个简单的代码片段,你需要填入实际的交易逻辑:
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首先安装 schedule 包:
pip install schedule
-
运行以下 Python 代码:
import schedule import time def rebalance_portfolio(): try: # Here goes your logic for rebalancing the portfolio print("Portfolio rebalanced") except Exception as e: print(f"An error occurred during rebalancing: {e}") # Schedule the task to be executed every day at 10:00 am schedule.every().day.at("10:00").do(rebalance_portfolio) while True: try: # Run pending tasks schedule.run_pending() time.sleep(1) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}")
在这个示例中,rebalance_portfolio
函数被定时安排在每天上午 10:00 执行。实际的再平衡逻辑应该放在 rebalance_portfolio
函数内部。最后的 while True
循环用于保持脚本持续运行,每秒钟检查是否有待处理的任务。
风险管理
要设置止损和止盈水平,你可以在交易决策中加入一些额外的逻辑:
# Define the stop-loss and take-profit percentages
stop_loss = 0.1
take_profit = 0.2
# Make sure buy_price is not zero to avoid division by zero errors
if buy_price != 0:
# Calculate the profit or loss percentage
price_change = (price / buy_price) - 1
# Check if the price change exceeds the take-profit level
if price_change > take_profit:
print("Sell due to reaching take-profit level.")
# Check if the price change drops below the stop-loss level
elif price_change < -stop_loss:
print("Sell due to reaching stop-loss level.")
else:
print("Buy price is zero, cannot calculate price change.")
在提供的 Python 代码中,多个组件被整合在一起,创建了一个基于硬性金融数据和 Twitter(现为 X)情绪的交易策略。首先,脚本使用 Pandas 库从 CSV 文件中加载特定银行的 CAR 数据。然后,脚本使用 Twitter(现为 X)情绪,结合点赞和转发等互动指标加权作为辅助指标。基于这两个因素——CAR 和加权情绪——脚本触发买入、卖出或持有的交易决策。此外,代码还包括了投资组合再平衡机制,定时在每天上午 10:00 运行,并通过止损和止盈水平进行风险管理。
在下一部分,我们将探索如何使用 Power BI 可视化 Twitter(现为 X)情绪与 CAR 之间的相互作用,帮助全面理解交易策略。从在 Python 中提取和转换数据,到在 Power BI 中创建交互式仪表板,我们将引导你完成每个数据可视化步骤。这一强大的社交情绪分析与财务健康指标的结合,旨在为你的交易决策提供更为细致的视角。
集成 Twitter(现为 X)情绪和 CAR——Power BI 数据可视化
将加权的 Twitter(现为 X)情绪和 CAR 数据结合在单一的可视化中,肯定能提供一个全面的交易策略视图。这是一种非常棒的方式,可以一目了然地看到社交情绪与银行财务健康状况之间的关系。
在本节中,你将把加权的 Twitter(现为 X)情绪 CAR 集成到一个 Power BI 仪表板中,以深入分析你的交易策略。你首先需要将之前在 Python 中收集的数据导出为 CSV 文件。然后,将这些数据加载到 Power BI 中,使用其 Power Query 编辑器进行必要的数据转换。接着,使用热力图来可视化这些数据,让你能够即时感知社交情绪与银行财务健康之间的关系。最终的互动式仪表板可以与他人共享,提供全面且动态的视图,支持基于数据的交易决策。
提取数据
在 Python 中提取数据:你已经在 Python 中提取了数据,使用 Twitter(现为 X)API 进行情绪分析,并使用 FRED(由圣路易斯联邦储备银行研究部门维护的数据库,包含银行名称及其 CAR)进行数据提取。你收集的数据可以导出为 CSV 文件,用于 Power BI(我们在前述“金融堡垒”策略的步骤 1中收集了这些数据,并保存为 capital_adequacy_ratios.csv
文件)。
按照以下 Python 代码的指示进行操作:
pip install pandas
import pandas as pd
import logging
def save_df_to_csv(df: pd.DataFrame, file_path: str = 'my_data.csv'):
# Check if DataFrame is empty
if df.empty:
logging.warning("The DataFrame is empty. No file was saved.")
return
try:
# Save the DataFrame to a CSV file
df.to_csv(file_path, index=False)
logging.info(f"DataFrame saved successfully to {file_path}")
except Exception as e:
logging.error(f"An error occurred while saving the DataFrame to a CSV file: {e}")
# Example usage
# Assuming df contains your data
# save_df_to_csv(df, 'my_custom_file.csv')
将数据加载到 Power BI 中
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启动 Power BI,选择获取数据选项,这个选项位于主页标签页。
-
在打开的窗口中,选择文本/CSV,然后点击连接。
-
找到你的 CSV 文件并选择打开。Power BI 会显示你的数据预览。如果一切看起来正常,点击加载。
数据转换
数据加载完成后,你可能需要进行一些转换操作,以便准备好进行可视化。Power BI 中的 Power Query 编辑器是一个强大的数据转换工具。它允许你修改数据类型、重命名列、创建计算列等。你可以通过选择转换数据选项,进入主页标签来使用这个工具。
使用热力图进行数据可视化
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屏幕右侧是一个字段窗格,显示了你的数据字段。将“资本充足率”字段拖入值框,将 Twitter(现为 X)情绪字段拖入详细信息框。
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从可视化窗格中选择热力图图标。你的数据现在应该已作为热力图呈现,CAR 和 Twitter(现为 X)情绪为两个维度。
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你可以在可视化窗格的格式标签中调整热力图的属性。在这里,你可以更改颜色刻度、添加数据标签、为图表命名等等。
-
一旦你对热力图满意,你可以将其固定到仪表板上。操作方法是,将鼠标悬停在热力图上,点击固定图标。选择是将其固定到现有仪表板,还是创建一个新的仪表板。
-
完成仪表板后,你可以将其分享给其他人。在屏幕的右上角,有一个分享按钮。你可以通过这个按钮发送电子邮件邀请其他人查看你的仪表板。请注意,接收者也需要拥有 Power BI 账户。
如往常一样,请确保您的数据可视化清晰、直观,并能一目了然地提供有意义的洞察。
在下一节中,我们将介绍 BankRegulatorGPT 的概念和实施,这是一个以金融监管者为模型的 AI 角色。利用一系列强大的技术,该 AI 角色会审查一系列关键财务指标,以评估任何公开上市的美国银行的财务健康状况,使其成为存款人、债权人和投资者等利益相关者的宝贵工具。
革新金融监管与 BankRegulatorGPT – 一个 AI 角色
创建一个新的角色,BankRegulatorGPT,作为一个智能金融监管模型,能够熟练地识别任何公开上市的美国银行潜在问题。只需输入银行的股票代码,我们就可以为关心银行流动性的存款人、检查债务偿还情况的债权人以及关注银行股权投资稳定性的投资者提供宝贵的洞察。
以下是 BankRegulatorGPT 将评估的关键指标:
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资本充足率(CAR):这是衡量银行吸收损失能力的关键指标
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流动性覆盖率(LCR):这一指标可能反映银行在压力情境下的短期流动性
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不良贷款比率(NPL):这一指标可能预示潜在的损失和高风险贷款组合
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贷款对存款比率(LTD):高 LTD 比率可能意味着过度的风险暴露
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净利差(NIM):净利差的下降可能指示银行核心业务存在问题
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资产回报率(RoA)和股本回报率(RoE):较低的盈利能力可能使银行更容易受到不利事件的影响
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存款与贷款增长:突如其来的或无法解释的变化可能是风险信号
监管行动和审计 – 提供银行财务健康状况的官方确认
在本节中,我们介绍了 BankRegulatorGPT,一个专门的 AI 角色,旨在彻底改变公开上市美国银行的金融监管。它充当智能审计员,评估关键指标,提供银行健康状况的全面评估。BankRegulatorGPT 分析的关键指标包括以下内容:
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资本充足率(CAR):这一指标衡量银行对金融困境的抵御能力
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流动性覆盖率(LCR):评估在压力条件下的短期流动性
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不良贷款比率(NPL):标记潜在的贷款相关风险
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贷款对存款比率(LTD):这一指标突出基于贷款组合的风险暴露
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净利差(NIM):评估银行核心业务的盈利能力
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资产回报率(RoA)和股本回报率(RoE):这些指标衡量整体盈利能力及对负面事件的脆弱性
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存款与贷款增长:这些指标用于监测不明波动作为潜在风险信号
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监管行动和审计:这些提供了关于银行财务状况的官方见解
该工具旨在为金融监管和风险评估带来更多透明度和效率。
下一部分将深入探讨 BankRegulatorGPT 的架构和功能,这是一款最先进的金融监管 AI 代理。它构建于包括 Langchain、GPT-4、Pinecone 和 Databutton 在内的一系列技术堆栈之上,旨在提供强大的数据分析、语言理解和用户互动功能。
BankRegulatorGPT – Langchain、GPT-4、Pinecone 和 Databutton 的金融监管 AI 代理
BankRegulatorGPT 是通过 Langchain、GPT-4、Pinecone 和 Databutton 技术构建的。Langchain 是 OpenAI 的一个项目,它使得互联网搜索和数学计算成为可能,结合 Pinecone 的向量搜索,增强了 BankRegulatorGPT 在分析来自不同来源的数据方面的能力,比如 SEC 的 EDGAR 数据库、FDIC 文件、金融新闻和分析网站。
BankRegulatorGPT 设计为一个自主代理。这意味着该模型不仅能够完成任务,还能根据已完成的结果生成新任务,并实时优先安排任务。
GPT-4 架构提供卓越的语言理解和生成能力,使得 BankRegulatorGPT 能够解读复杂的金融文件,如银行的季度和年度报告,并生成深刻的分析和建议。
Pinecone 向量搜索增强了执行跨领域任务的能力,广泛拓展了分析的范围和深度。
Databutton 是一个与 Streamlit 前端集成的在线工作区,用于创建互动的 Web 界面。这使得 BankRegulatorGPT 提供的复杂分析对任何人都可以访问,无论身处何地,为银行存款人、债权人和投资者提供了一个易于使用且强大的工具。
BankRegulatorGPT 中的这些技术融合展示了 AI 驱动的语言模型在各种约束和情境下自主执行任务的潜力,使其成为一个强大的工具,用于监控和评估银行的财务健康和风险。
BankRegulatorGPT(反映了领先监管机构的特点,如美联储、货币监理办公室和联邦存款保险公司)
BankRegulatorGPT 的设计借鉴了领先金融监管机构的集体智慧,重点在于保持金融稳定和保护消费者:
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技能:
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对银行和金融的深刻理解,包括对财务指标的掌握
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擅长风险评估,能够发现银行财务健康状况中的红旗
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精通解读财务报表,识别趋势或关注点
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能够以易于理解的方式传达复杂的财务健康评估
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动机:BankRegulatorGPT 的目标是帮助利益相关者评估银行的财务健康状况。其主要目标是通过提供银行财务健康状况的详细分析,增强金融稳定性和消费者保护。
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方法:BankRegulatorGPT 通过关注金融健康的关键指标,从流动性、资本充足率到盈利能力和监管行动,提供详细分析。它从全面的角度解读这些指标之间的关系,并将其置于更广泛的市场环境中进行解释。
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个性:BankRegulatorGPT 是分析型的、系统性的和一丝不苟的。它从全面的角度考虑金融健康,结合多种指标来形成细致的评估。
当 BankRegulatorGPT 分析并呈现详细的财务评估时,最终的决策仍然掌握在利益相关者手中。其建议应谨慎考虑,并在需要时通过额外的研究和专业建议来补充。
使用 BankHealthMonitorAgent 创建 web 应用。结合 BabyAGI、Langchain、OpenAI GPT-4、Pinecone 和 Databutton 创建 BankRegulatorGPT 人物。
原文来自 Medium 文章,作者 Avratanu Biswas 提供了使用许可。
本节提供了如何创建名为 BankHealthMonitorAgent 的 web 应用程序的说明,并使用 BabyAGI 进行任务管理。该代理可以作为一种全面、系统的方法来评估银行的金融健康状况。本节旨在展示多种前沿技术如何结合在一起,创建一个易于访问、强大的金融分析工具:
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langchain
、openai
、faiss-cpu
、tiktoken
和streamlit
。 -
导入已安装的依赖项:导入构建 web 应用所需的必要包:
# Import necessary packages from collections import deque from typing import Dict, List, Optional import streamlit as st from langchain import LLMChain, OpenAI, PromptTemplate from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.llms import BaseLLM from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.vectorstores.base import VectorStore from pydantic import BaseModel, Field
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创建 BankRegulatorGPT 代理:现在,让我们使用 Langchain 和 OpenAI GPT-4 来定义 BankRegulatorGPT 代理。该代理将负责基于金融健康监测结果生成洞察和建议:
class BankRegulatorGPT(BaseModel): """BankRegulatorGPT - An intelligent financial regulation model.""" @classmethod def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain: """Get the response parser.""" # Define the BankRegulatorGPT template bank_regulator_template = ( "You are an intelligent financial regulation model, tasked with analyzing" " a bank's financial health using the following key indicators: {indicators}." " Based on the insights gathered from the BankHealthMonitorAgent, provide" " recommendations to ensure the stability and compliance of the bank." ) prompt = PromptTemplate( template=bank_regulator_template, input_variables=["indicators"], ) return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose) def provide_insights(self, key_indicators: List[str]) -> str: """Provide insights and recommendations based on key indicators.""" response = self.run(indicators=", ".join(key_indicators)) return response
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BankHealthMonitorAgent
:class TaskCreationChain(LLMChain): """Chain to generate tasks.""" @classmethod def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain: """Get the response parser.""" # Define the Task Creation Agent template task_creation_template = ( "You are a task creation AI that uses insights from the BankRegulatorGPT" " to generate new tasks. Based on the following insights: {insights}," " create new tasks to be completed by the AI system." " Return the tasks as an array." ) prompt = PromptTemplate( template=task_creation_template, input_variables=["insights"], ) return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose) def generate_tasks(self, insights: Dict) -> List[Dict]: """Generate new tasks based on insights.""" response = self.run(insights=insights) new_tasks = response.split("\n") return [{"task_name": task_name} for task_name in new_tasks if task_name.strip()]
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任务优先级代理:实现任务优先级代理,以重新排序任务列表:
class TaskPrioritizationChain(LLMChain): """Chain to prioritize tasks.""" @classmethod def from_llm(cls, llm: BaseLLM, verbose: bool = True) -> LLMChain: """Get the response parser.""" # Define the Task Prioritization Agent template task_prioritization_template = ( "You are a task prioritization AI tasked with reprioritizing the following tasks:" " {task_names}. Consider the objective of your team:" " {objective}. Do not remove any tasks. Return the result as a numbered list," " starting the task list with number {next_task_id}." ) prompt = PromptTemplate( template=task_prioritization_template, input_variables=["task_names", "objective", "next_task_id"], ) return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose) def reprioritize_tasks(self, task_names: List[str], objective: str, next_task_id: int) -> List[Dict]: """Reprioritize the task list.""" response = self.run(task_names=task_names, objective=objective, next_task_id=next_task_id) new_tasks = response.split("\n") prioritized_task_list = [] for task_string in new_tasks: if not task_string.strip(): continue task_parts = task_string.strip().split(".", 1) if len(task_parts) == 2: task_id = task_parts[0].strip() task_name = task_parts[1].strip() prioritized_task_list.append({"task_id": task_id, "task_name": task_name}) return prioritized_task_list
-
执行代理:实现执行代理来执行任务并获取结果:
class ExecutionChain(LLMChain): """Chain to execute tasks.""" vectorstore: VectorStore = Field(init=False) @classmethod def from_llm( cls, llm: BaseLLM, vectorstore: VectorStore, verbose: bool = True ) -> LLMChain: """Get the response parser.""" # Define the Execution Agent template execution_template = ( "You are an AI who performs one task based on the following objective: {objective}." " Take into account these previously completed tasks: {context}." " Your task: {task}." " Response:" ) prompt = PromptTemplate( template=execution_template, input_variables=["objective", "context", "task"], ) return cls(prompt=prompt, llm=llm, verbose=verbose, vectorstore=vectorstore) def _get_top_tasks(self, query: str, k: int) -> List[str]: """Get the top k tasks based on the query.""" results = self.vectorstore.similarity_search_with_score(query, k=k) if not results: return [] sorted_results, _ = zip(*sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True)) return [str(item.metadata["task"]) for item in sorted_results] def execute_task(self, objective: str, task: str, k: int = 5) -> str: """Execute a task.""" context = self._get_top_tasks(query=objective, k=k) return self.run(objective=objective, context=context, task=task)
-
BabyAGI(BaseModel)
类:class BabyAGI: """Controller model for the BabyAGI agent.""" def __init__(self, objective, task_creation_chain, task_prioritization_chain, execution_chain): self.objective = objective self.task_list = deque() self.task_creation_chain = task_creation_chain self.task_prioritization_chain = task_prioritization_chain self.execution_chain = execution_chain self.task_id_counter = 1 def add_task(self, task): self.task_list.append(task) def print_task_list(self): st.text("Task List") for t in self.task_list: st.write("- " + str(t["task_id"]) + ": " + t["task_name"]) def print_next_task(self, task): st.subheader("Next Task:") st.warning("- " + str(task["task_id"]) + ": " + task["task_name"]) def print_task_result(self, result): st.subheader("Task Result") st.info(result) def print_task_ending(self): st.success("Tasks terminated.") def run(self, max_iterations=None): """Run the agent.""" num_iters = 0 while True: if self.task_list: self.print_task_list() # Step 1: Pull the first task task = self.task_list.popleft() self.print_next_task(task) # Step 2: Execute the task result = self.execution_chain.execute_task(self.objective, task["task_name"]) this_task_id = int(task["task_id"]) self.print_task_result(result) # Step 3: Store the result result_id = f"result_{task['task_id']}" self.execution_chain.vectorstore.add_texts( texts=[result], metadatas=[{"task": task["task_name"]}], ids=[result_id], ) # Step 4: Create new tasks and reprioritize task list new_tasks = self.task_creation_chain.generate_tasks(insights={"indicator1": "Insight 1", "indicator2": "Insight 2"}) for new_task in new_tasks: self.task_id_counter += 1 new_task.update({"task_id": self.task_id_counter}) self.add_task(new_task) self.task_list = deque( self.task_prioritization_chain.reprioritize_tasks( [t["task_name"] for t in self.task_list], self.objective, this_task_id ) ) num_iters += 1 if max_iterations is not None and num_iters == max_iterations: self.print_task_ending() break @classmethod def from_llm_and_objective(cls, llm, vectorstore, objective, first_task, verbose=False): """Initialize the BabyAGI Controller.""" task_creation_chain = TaskCreationChain.from_llm(llm, verbose=verbose) task_prioritization_chain = TaskPrioritizationChain.from_llm(llm, verbose=verbose) execution_chain = ExecutionChain.from_llm(llm, vectorstore, verbose=verbose) controller = cls( objective=objective, task_creation_chain=task_creation_chain, task_prioritization_chain=task_prioritization_chain, execution_chain=execution_chain, ) controller.add_task({"task_id": 1, "task_name": first_task}) return controller
-
向量存储:现在,让我们创建向量存储,用于存储任务执行的嵌入:
def initial_embeddings(openai_api_key, first_task): # Define your embedding model embeddings = OpenAIEmbeddings( openai_api_key=openai_api_key, model="text-embedding-ada-002" ) vectorstore = FAISS.from_texts( ["_"], embeddings, metadatas=[{"task": first_task}] ) return vectorstore
-
主 UI:最后,让我们构建主前端,接受用户的目标并运行 BankRegulatorGPT 代理:
def main(): st.title("BankRegulatorGPT - Financial Health Monitor") st.markdown( """ An AI-powered financial regulation model that monitors a bank's financial health using Langchain, GPT-4, Pinecone, and Databutton. """ ) openai_api_key = st.text_input( "Insert Your OpenAI API KEY", type="password", placeholder="sk-", ) if openai_api_key: OBJECTIVE = st.text_input( label="What's Your Ultimate Goal", value="Monitor a bank's financial health and provide recommendations.", ) first_task = st.text_input( label="Initial task", value="Obtain the latest financial reports.", ) max_iterations = st.number_input( " Max Iterations", value=3, min_value=1, step=1, ) vectorstore = initial_embeddings(openai_api_key, first_task) if st.button("Let me perform the magic"): try: bank_regulator_gpt = BankRegulatorGPT.from_llm( llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key) ) baby_agi = BabyAGI.from_llm_and_objective( llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key), vectorstore=vectorstore, objective=OBJECTIVE, first_task=first_task, ) with st.spinner("BabyAGI at work ..."): baby_agi.run(max_iterations=max_iterations) st.balloons() except Exception as e: st.error(e) if __name__ == "__main__": main()
-
BabyAGI
类包括一个标志,用于指示代理是否应该继续运行或停止。我们还将更新run
方法,在每次迭代时检查这个标志,并在用户点击停止按钮时停止:class BabyAGI(BaseModel): """Controller model for the BabyAGI agent.""" # ... (previous code) def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.should_stop = False def stop(self): """Stop the agent.""" self.should_stop = True def run(self, max_iterations: Optional[int] = None): """Run the agent.""" num_iters = 0 while not self.should_stop: if self.task_list: # ... (previous code) num_iters += 1 if max_iterations is not None and num_iters == max_iterations: self.print_task_ending() break
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更新主 UI 以包含停止按钮:接下来,我们需要在主用户界面中添加停止按钮,并监督其功能:
def main(): # ... (previous code) if openai_api_key: # ... (previous code) vectorstore = initial_embeddings(openai_api_key, first_task) baby_agi = None if st.button("Let me perform the magic"): try: bank_regulator_gpt = BankRegulatorGPT.from_llm( llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key) ) baby_agi = BabyAGI.from_llm_and_objective( llm=OpenAI(openai_api_key=openai_api_key), vectorstore=vectorstore, objective=OBJECTIVE, first_task=first_task, ) with st.spinner("BabyAGI at work ..."): baby_agi.run(max_iterations=max_iterations) st.balloons() except Exception as e: st.error(e) if baby_agi: if st.button("Stop"): baby_agi.stop()
通过这些修改,网页应用现在包括一个停止按钮,允许用户在运行过程中随时终止 BankRegulatorGPT 代理的执行。当用户点击停止按钮时,代理将停止运行,界面将显示最终结果。如果用户没有点击停止按钮,自动代理将继续运行并执行任务,直到完成所有迭代或任务。如果用户希望在此之前停止代理,可以使用停止按钮进行操作。
该网页应用允许用户输入银行的股票代码,并与 BankRegulatorGPT 代理进行交互,后者利用 Langchain 和 OpenAI GPT-4 基于金融健康监控结果提供见解和建议。该应用还使用 BabyAGI Controller 管理任务创建、优先级和执行。用户可以轻松跟随指示,输入目标,并运行 BankRegulatorGPT 代理,无需深厚的技术知识。
BankRegulatorGPT 评估多种金融指标,以提供全面的银行财务状况分析。这个角色整合了多项技术,包括用于互联网搜索和数学计算的 Langchain、用于语言理解和生成的 GPT-4、用于向量搜索的 Pinecone 以及用于交互式网页界面的 Databutton。
在接下来的部分,我们将深入探讨执行一个专注于区域银行 ETF 的交易策略,涉及商业房地产(CRE)动态的细节。我们将通过易于理解的步骤、关键数据需求和可访问的 Python 代码示例来指导您完成这一过程。该策略结合了 CRE 空置率、使用 OpenAI GPT API 进行的情感分析以及区域银行 ETF 的波动性。
实现区域银行 ETF 交易——商业房地产策略
让我们通过具体步骤、所需信息和 Python 代码示例来详细分解交易策略,面向我们的非技术读者。我们将使用 CRE 空置率和情感分析,借助 OpenAI GPT API,来捕捉区域银行 ETF 的波动性。为简化起见,我们将使用yfinance
库来获取历史 ETF 数据,并假设可以访问 OpenAI GPT API。
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数据收集:
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历史 ETF 数据:
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所需信息:区域银行 ETF 和 IAT 的历史价格和交易量数据
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这是一个 Python 代码示例:
pip install yfinance import yfinance as yf # Define the ETF symbol etf_symbol = "IAT" # Fetch historical data from Yahoo Finance etf_data = yf.download(etf_symbol, start="2022-06-30", end="2023-06-30") # Save ETF data to a CSV file etf_data.to_csv("IAT_historical_data.csv")
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对于 CRE 空置率数据,我们将使用来自Statista网站的美国季度办公楼空置率数据:
www.statista.com/statistics/194054/us-office-vacancy-rate-forecasts-from-2010/
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在运行 Python 代码之前,请安装以下内容(如果尚未安装):
Statista website:
pip install requests beautiful soup4 pandas import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # URL for the Statista website url = "https://www.statista.com/statistics/194054/us-office-vacancy-rate-forecasts-from-2010/" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # Send a GET request to the URL response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: print("Failed to get URL") exit() # Parse the HTML content soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # Find the table containing the vacancy rate data table = soup.find("table") if table is None: print("Could not find the table") exit() # Print the table to debug print("Table HTML:", table) # Extract the table data and store it in a DataFrame try: data = pd.read_html(str(table))[0] except Exception as e: print("Error reading table into DataFrame:", e) exit() # Print the DataFrame to debug print("DataFrame:", data) # Convert the 'Date' column to datetime format try: data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"]) except Exception as e: print("Error converting 'Date' column to datetime:", e) exit() # Filter data for the required time period (June 30, 2022, to June 30, 2023) start_date = "2022-06-30" end_date = "2023-06-30" filtered_data = data[(data["Date"] >= start_date) & (data["Date"] <= end_date)] # Print the filtered DataFrame to debug print("Filtered DataFrame:", filtered_data) # Save filtered CRE Vacancy Rate data to a CSV file filtered_data.to_csv("CRE_vacancy_rate_data.csv")
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如果您遇到可能导致空表格的问题,我们已添加打印语句,以帮助识别潜在问题的所在,以便您解决问题,例如以下内容:
-
网站的结构可能已经发生变化,这将影响 Beautiful Soup 的选择器。
-
页面上可能不存在该表格,或者可能通过 JavaScript 动态加载(Python 的
requests
库无法处理)。 -
日期范围过滤可能不适用于您拥有的数据。
- 财经新闻、文章和用户评论数据:
网站:Yahoo Finance 新闻 (
finance.yahoo.com/news/
)若要从 Yahoo Finance 新闻网站提取数据,可以使用以下 Python 代码片段:
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd # URL for Yahoo Finance news website url = "https://finance.yahoo.com/news/" headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} # Send a GET request to the URL response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: print("Failed to get URL") exit() # Parse the HTML content soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # Find all the news articles on the page articles = soup.find_all("li", {"data-test": "stream-item"}) if not articles: print("No articles found.") exit() # Create empty lists to store the extracted data article_titles = [] article_links = [] user_comments = [] # Extract data for each article for article in articles: title_tag = article.find("h3") link_tag = article.find("a") title = title_tag.text.strip() if title_tag else "N/A" link = link_tag["href"] if link_tag else "N/A" article_titles.append(title) article_links.append(link) # Extract user comments for each article comment_section = article.find("ul", {"data-test": "comment-section"}) if comment_section: comments = [comment.text.strip() for comment in comment_section.find_all("span")] user_comments.append(comments) else: user_comments.append([]) # Create a DataFrame to store the data if article_titles: data = pd.DataFrame({ "Article Title": article_titles, "Article Link": article_links, "User Comments": user_comments }) # Save financial news data to a CSV file data.to_csv("financial_news_data.csv") else: print("No article titles found. DataFrame not created.")
如果您遇到可能导致空字符串或 DataFrame 的问题,我们已添加打印语句,以帮助识别潜在问题的所在,以便您解决问题,例如以下内容。
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网站结构可能已经发生变化,影响了 Beautiful Soup 的选择器。
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一些文章可能没有标题、链接或用户评论,导致出现“无”或空列表。
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网站的内容可能通过 JavaScript 动态加载,而
requests
库无法处理。ategy. Please note that web scraping should be done responsibly and in compliance with the website’s terms of service.
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使用 OpenAI 进行情感分析 GPT API:
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必需的信息:OpenAI GPT-4 API 的 API 密钥。
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网站:OpenAI GPT-4 API (
platform.openai.com/
)-
用于情感分析的 Python 代码片段:
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在运行 Python 代码之前需要进行安装(如果尚未安装):
pip install openai pip install pandas
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运行以下 Python 代码:
import openai import pandas as pd # Initialize your OpenAI API key openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" openai.api_key = openai_api_key # Function to get sentiment score using GPT-4 (hypothetical) def get_sentiment_score(text): # Make the API call to OpenAI GPT-4 (This is a placeholder; the real API call might differ) response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", # Replace with the actual engine ID for GPT-4 when it becomes available prompt=f"This text is: {text}", max_tokens=10 ) # Assume the generated text contains a sentiment label e.g., "positive", "negative", or "neutral" sentiment_text = response['choices'][0]['text'].strip().lower() # Convert the sentiment label to a numerical score if "positive" in sentiment_text: return 1 elif "negative" in sentiment_text: return -1 else: return 0 # Load financial news data from the CSV file financial_news_data = pd.read_csv("financial_news_data.csv") # Perform sentiment analysis on the article titles and user comments financial_news_data['Sentiment Score - Article Title'] = financial_news_data['Article Title'].apply(get_sentiment_score) financial_news_data['Sentiment Scores - User Comments'] = financial_news_data['User Comments'].apply( lambda comments: [get_sentiment_score(comment) for comment in eval(comments)] ) # Calculate total sentiment scores for article titles and user comments financial_news_data['Total Sentiment Score - Article Title'] = financial_news_data['Sentiment Score - Article Title'].sum() financial_news_data['Total Sentiment Scores - User Comments'] = financial_news_data['Sentiment Scores - User Comments'].apply(sum) # Save the DataFrame back to a new CSV file with sentiment scores included financial_news_data.to_csv('financial_news_data_with_sentiment.csv', index=False)
确保已安装
openai
Python 库,并将"YOUR_OPENAI_API_KEY"
替换为您的实际 GPT-4 API 密钥。此外,请确保您拥有使用 API 的适当权限,并遵守 OpenAI GPT-4 API 的服务条款。这个示例假设你的
financial_news_data.csv
文件中的'User Comments'
列包含以字符串格式表示的评论列表(例如,"[comment1, comment2, ...]"
)。eval()
函数用于将这些字符串化的列表转换回实际的 Python 列表。 -
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波动性指标:
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必需的信息:地区银行 ETF(IAT)的历史价格数据。
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Python 代码示例:
# Load ETF historical data from the CSV file etf_data = pd.read_csv("IAT_historical_data.csv") # Calculate historical volatility using standard deviation def calculate_volatility(etf_data): daily_returns = etf_data["Adj Close"].pct_change().dropna() volatility = daily_returns.std() return volatility # Calculate volatility for the IAT ETF volatility_iat = calculate_volatility(etf_data)
请注意,
IAT-historical_data.csv
文件包含了你 CSV 文件中Adj Close
列的历史数据,并且IAT_historical_data.csv
文件与您的 Python 脚本位于同一目录,或者提供文件的完整路径。将波动性纳入交易策略:
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将计算出的波动性值作为交易策略中的附加变量。
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使用波动性信息根据市场波动性调整交易信号。
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例如,可以考虑将较高的波动性作为生成买入/卖出信号的附加因素,或根据市场波动性调整持仓周期。
随着 ETF 历史波动性的纳入,交易策略可以更好地捕捉和应对市场波动,从而做出更为明智的交易决策。
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交易策略:为了根据季度空置率、情绪评分和波动率确定何时买入或卖出 IAT ETF 的阈值,我们可以更新交易策略代码片段,如下所示的 Python 代码所示:
# Implement the trading strategy with risk management def trading_strategy(cre_vacancy_rate, sentiment_score, volatility, entry_price): stop_loss_percent = 0.05 # 5% stop-loss level take_profit_percent = 0.1 # 10% take-profit level # Calculate stop-loss and take-profit price levels stop_loss_price = entry_price * (1 - stop_loss_percent) take_profit_price = entry_price * (1 + take_profit_percent) if cre_vacancy_rate < 5 and sentiment_score > 0.5 and volatility > 0.2: return "Buy", stop_loss_price, take_profit_price elif cre_vacancy_rate > 10 and sentiment_score < 0.3 and volatility > 0.2: return "Sell", stop_loss_price, take_profit_price else: return "Hold", None, None # Sample values for demonstration purposes cre_vacancy_rate = 4.5 sentiment_score = 0.7 volatility = 0.25 entry_price = 100.0 # Call the trading strategy function trade_decision, stop_loss, take_profit = trading_strategy(cre_vacancy_rate, sentiment_score, volatility, entry_price) print("Trade Decision:", trade_decision) print("Stop-Loss Price:", stop_loss) print("Take-Profit Price:", take_profit) cre_vacancy_rate, sentiment_score, and volatility as the input parameters for the trading strategy function. The trading strategy checks these key variables against specific thresholds to decide on whether to buy (“go long”), sell (“go short”), or hold the IAT ETF.
请注意,本示例中使用的阈值是随意设置的,可能不适用于实际的交易决策。在实际操作中,您需要进行充分的分析和测试,以确定适合您特定交易策略的阈值。此外,考虑将风险管理和其他因素纳入交易策略,以便进行更为稳健的决策。
现在,根据提供的
cre_vacancy_rate
、sentiment_score
和volatility
样本值,代码将确定 IAT ETF 的交易决策(买入、卖出或持有)。 -
风险管理与监控:在这里,您定义了止损和止盈水平来管理风险。
您可以根据您的风险承受能力和交易策略设置具体的止损和止盈水平。例如,您可以在入场价格下方设定一个特定百分比的止损,以限制潜在损失,并在入场价格上方设定一个特定百分比的止盈水平,以锁定利润:
import pandas as pd # Define the trading strategy function def trading_strategy(cre_vacancy_rate, sentiment_score, volatility, entry_price): stop_loss_percent = 0.05 # 5% stop-loss level take_profit_percent = 0.1 # 10% take-profit level # Calculate stop-loss and take-profit price levels stop_loss_price = entry_price * (1 - stop_loss_percent) take_profit_price = entry_price * (1 + take_profit_percent) if cre_vacancy_rate < 5 and sentiment_score > 0.5 and volatility > 0.2: return "Buy", stop_loss_price, take_profit_price elif cre_vacancy_rate > 10 and sentiment_score < 0.3 and volatility > 0.2: return "Sell", stop_loss_price, take_profit_price else: return "Hold", None, None # Sample values for demonstration purposes cre_vacancy_rate = 4.5 sentiment_score = 0.7 volatility = 0.25 entry_price = 100.0 # Call the trading strategy function trade_decision, stop_loss, take_profit = trading_strategy(cre_vacancy_rate, sentiment_score, volatility, entry_price) # Create a DataFrame to store the trading strategy outputs output_data = pd.DataFrame({ "CRE Vacancy Rate": [cre_vacancy_rate], "Sentiment Score": [sentiment_score], "Volatility": [volatility], "Entry Price": [entry_price], "Trade Decision": [trade_decision], "Stop-Loss Price": [stop_loss], "Take-Profit Price": [take_profit] }) # Save the trading strategy outputs to a CSV file output_data.to_csv("trading_strategy_outputs.csv", index=False) stop_loss_percent and take_profit_percent variables to set the desired stop-loss and take-profit levels as percentages. The trading strategy calculates the stop-loss and take-profit price levels based on these percentages, and the entry_price.
重要提示
本示例中提供的具体止损和止盈水平仅用于演示目的。您应当仔细考虑您的风险管理策略,并根据您的交易目标和风险承受能力调整这些水平。
现在,交易策略函数将根据提供的cre_vacancy_rate
、sentiment_score
、volatility
和entry_price
样本值返回交易决策(买入、卖出或持有),以及计算的止损和止盈价格水平。
本节概述了构建区域银行 ETF 交易策略的五个步骤,使用了 CRE 空置率和情绪分析数据。首先,我们识别了所需的数据源,并展示了如何使用 Python 收集这些数据。然后,我们解释了如何使用 OpenAI GPT API 进行金融新闻和评论的情绪分析。接着,我们将 ETF 的波动性纳入交易策略。第四步是根据 CRE 空置率、情绪评分和波动率,设定买入/卖出的决策阈值来形成交易策略。最后,我们讨论了风险管理和持续监控相关因素的重要性。
重要提示
本交易策略仅为教育用途的简化示例,不保证盈利结果。现实中的交易涉及复杂的因素和风险,因此在做出任何投资决策之前,进行充分的研究并咨询金融专家是至关重要的。
在接下来的部分中,我们将展示如何创建一个互动式 Power BI 仪表板,以可视化之前讨论的区域银行 ETF 交易策略。仪表板整合了折线图、条形图和卡片可视化,用于展示交易策略的各个要素——ETF 价格、CRE 空置率、情感分数和交易信号。
可视化 ETF 交易——一个面向商业地产市场的 Power BI 仪表板
让我们为交易策略创建一个 Power BI 可视化,使用之前提到的步骤收集的数据。我们将使用折线图、条形图和卡片可视化的组合来展示 ETF 价格、商业地产空置率、情感分数和交易信号:
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数据收集与准备:
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从提供的来源收集 IAT ETF 的历史数据、季度 CRE 空置率和情感评分。请确保你有三个 CSV 文件,分别命名为
IAT_historical_data.csv
、CRE_vacancy_rate_data.csv
和financial_news_data_with_sentiment.csv
,它们分别存储 IAT ETF 价格数据、CRE 空置率数据和情感评分数据。 -
在 Power BI 中导入并准备数据进行分析:
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打开 Power BI 桌面版,点击首页选项卡中的获取数据。
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选择文本/CSV 并点击连接。
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导航到包含 CSV 文件的文件夹并将其导入 Power BI。
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一个 ETF 价格折线图:
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将一个折线图可视化元素拖拽到画布上。
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从
IAT_historical_data.csv
数据集中,将Date
字段拖到轴区域,将Adj Close
(或表示 ETF 价格的字段)拖到值区域。 -
一个 CRE 空置率条形图:
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向画布添加一个新的条形图可视化。
-
从
CRE_vacancy_rate_data.csv
数据集中,将Date
字段拖到轴区域,将CRE Vacancy Rate
拖到值区域。 -
一个情感评分卡可视化:
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在画布上放置一个卡片可视化元素。
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从
financial_news_data_with_sentiment.csv
数据集中,将表示Total Sentiment Score
的字段拖到卡片可视化的值区域。 -
交易信号:
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转到建模并创建一个新的计算列。
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实现 DAX 公式来应用交易策略逻辑。此公式将从其他数据集中读取数据,根据 CRE 空置率、情感分数和 ETF 波动性生成买入、卖出或持有信号。
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一个交易信号条形图:
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向画布添加另一个条形图可视化。(按时间顺序展示买入、卖出、持有)
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从你在步骤 5中创建的计算列中,将
Date
拖到轴区域,将Trading Signals
拖到值区域。 -
一个复合报告:
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在报告画布上以视觉上吸引人的方式排列所有可视化元素。
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添加相关的标题、图例和数据标签,以增强清晰度和理解。
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发布报告:
- 将 Power BI 报告发布到 Power BI 服务中,方便共享与协作。
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设置数据刷新:
- 在 Power BI 服务中安排报告的数据刷新,以保持数据的最新。
“房地产 ETF 利润导航”Power BI 可视化将为投资者提供有关 IAT ETF 价格波动、CRE 空置率趋势和基于 NLP 分析的情绪评分的见解。通过结合交易信号,用户可以根据交易策略中定义的特定标准做出何时买入、卖出或持有 ETF 的明智决策。报告的互动性和信息性使得用户能够分析交易策略的表现,并在房地产 ETF 市场中找到有利的投资机会。
现在,Power BI 报告将以互动且富有信息的方式展示 ETF 价格趋势、CRE 空置率、情绪评分和交易信号。用户可以与报告互动,分析交易策略随时间变化的表现,并做出明智的决策。
请注意,这里提供的可视化只是一个简化示例,用于演示目的。在实际场景中,您可能需要根据收集的具体数据和交易策略的复杂性调整视觉效果和数据源。此外,考虑使用 DAX 公式进行高级计算,并在 Power BI 中创建动态可视化。
下一部分将深入探讨人工智能(AI)在金融行业中的变革潜力和伦理影响。通过与工业革命的对比,人工智能突显了负责任的治理和监管的必要性,以防止其滥用并降低相关风险。本文将批判性地审视人工智能对金融的影响,提供有关如何有效利用其能力同时减轻潜在挑战的深刻见解。
人工智能在金融未来中的应用——我们自己创造的工具
本节参考了 2023 年 3 月 27 日由 Liat Ben-Zur 撰写的文章《下次火灾:关于人工智能与人类未来的思考》中的部分信息。
人工智能不应被视为一个具有潜在恶意意图的外来实体,而应视为我们自身创新和求知欲的产物。类似于工业革命的变革力量,人工智能在金融领域蕴含着巨大的潜力和风险。然而,随着人工智能的快速发展,我们在金融、交易、投资和财务分析中的应用必须格外警惕,以防出现失误带来的严重后果。
在我们与人工智能无限潜力互动的同时,我们应当承认我们曾经的剥削与偏见,因为人工智能可以反映出我们固有的偏见。我们当前所处的十字路口邀请我们思考,利用人工智能我们希望塑造怎样的金融世界,以及我们希望成为怎样的负责任的金融分析师、交易员、投资者和 Power BI 用户。
一个关键问题是 AI 在金融领域内可能 perpetuate 偏见和不平等现象。种族或性别偏见的 AI 驱动交易算法或金融咨询工具的案例就是明显的例子。我们必须正视并解决这些偏见,以避免重蹈覆辙。然而,我们必须记住,AI 并不是无法控制的力量。相反,它是一个需要我们伦理治理的工具,以避免将控制权不必要地交给机器。
另一个迫切关切的问题是人类在金融行业中的角色可能被取代。如果技术进步超越了我们适应的能力,我们可能会面临大规模的失业和社会动荡。因此,为那些被 AI 取代的金融从业者提供战略决策和支持至关重要。
更广泛地说,我们必须考虑如何为了公共利益规范 AI,平衡其利弊,并确保 AI 在金融领域中体现我们的共同价值观和公平性。为了走好这条复杂的道路,我们必须承诺采取一个伦理、透明和负责任的 AI 方法。这不仅仅是一个技术转型,而是一个重大的社会经济转变,将重新定义金融的未来。
在这次对金融领域 AI 的全面探索中,我们将探讨其变革性潜力和相关风险。我们将回顾聪明的 AI 监管对于规避陷阱并抓住机会的重要性。我们将从社交媒体缺乏监管中吸取教训,强调早期监管干预和伦理 AI 整合等因素。通过强调全球合作,我们突出了制定普遍适用标准和统一 AI 监管方法的必要性。我们将讨论金融领域 AI 监管和立法的必要性,并提出实施的实际方式。
聪明的 AI 监管的重要性——规避陷阱并抓住机会
AI 在金融和投资领域的曙光正在改变各行各业,金融行业也不例外。AI 凭借其分析海量数据集和进行预测的能力,正在彻底改变交易、投资和金融分析。然而,随着我们接近这一转型,我们需要谨慎行事。AI 系统反映了我们的价值观和恐惧,其在金融领域的潜在误用可能导致广泛的问题,例如偏颇的投资策略或市场操控。人类金融分析师和交易员的职位被取代是另一个挑战。我们需要做出明智的决策,并为被取代的员工提供支持。此外,我们必须确保金融领域的 AI 体现我们的共同价值观。
应对 AI 革命——社交媒体缺乏监管的警示案例
在本节中,我们将展示社交媒体缺乏监管并要求科技行业自我监管并非人工智能治理的有效模式。我们希望从社交媒体中提取关键经验教训,以应对即将在金融领域掀起的人工智能革命。社交媒体缺乏监管突显了将变革性技术融入复杂金融生态系统时可能带来的风险。通过吸取这些教训,我们可以在人工智能领域避免类似的陷阱,推动负责任的创新,同时最小化潜在威胁。
以下是将社交媒体经验教训应用于人工智能与金融领域时需要考虑的一些关键因素:
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早期监管干预:在人工智能融入金融系统之初,建立明确的监管框架。及时的政策实施可以预防未来的复杂性,维护金融市场的完整性。
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包容性金融利益相关者咨询:鼓励金融专家、金融科技领导者、监管机构和民间社会等各方利益相关者积极合作。这样能够确保在金融领域 AI 监管方面采取平衡和一体化的方法。
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打击金融虚假信息:利用社交媒体在与虚假信息作斗争中的经验教训。制定强有力的策略,防止人工智能推动的误导性金融信息传播,保护投资者,保持市场透明度。
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AI 透明度与信任:要求金融 AI 系统具备透明度。了解 AI 如何做出投资决策对于建立投资者信任并确保问责至关重要。
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道德的 AI 整合:倡导具有道德意识的 AI 系统,优先考虑公平、隐私以及遵守金融法规。这可以最大限度地减少潜在的剥削,并确保投资者的保护。
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金融行业合作:确保金融科技巨头和有影响力的金融机构积极参与。它们在制定监管框架和采取自我监管措施方面的合作,能够在金融 AI 监管领域产生深远影响。
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明确的金融领域 AI 责任:制定明确的人工智能责任和问责规则,确保 AI 开发者、交易员和投资者行为负责,并能够因潜在的不当行为承担责任。
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有效的金融监管:实施强有力的监管监督,以监控金融领域的 AI 应用,确保其符合监管指南和道德标准。
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金融 AI 素养:提升公众对金融领域人工智能的理解,包括其潜力与风险。一个知识丰富的公众能够积极参与政策讨论,推动金融领域平衡且包容的 AI 监管。
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灵活的监管框架:考虑到 AI 快速发展的特性,采取一种适应性强的监管方法。这种灵活性使得金融监管能够跟上技术进步的步伐,确保其持续的相关性。
通过从社交媒体监管挑战中学习,并将这些经验策略性地应用于金融领域的人工智能(AI),我们可以促进一个具有前瞻性的监管框架。这种主动的方式将有助于确保金融领域人工智能的安全和负责任的演进,充分发挥其巨大潜力,同时有效防范其固有风险。随着我们进一步将 AI 融入商业智能(Power BI)、金融分析和算法交易等系统中,让我们确保创造一个重视公平、透明和所有利益相关方安全的未来。
全球合作——实现金融领域伦理 AI 的关键
随着我们迈向一个日益由 AI 驱动的金融世界,我们希望避免曾经在加密货币领域发生的监管脱节。
FTX 案例展示了金融领域监管分散的危险。FTX 曾是一个价值 320 亿美元的加密货币交易所,2021 年底从香港迁移到监管较松的巴哈马。然而,2022 年 11 月,FTX 申请破产,导致数亿客户资金丧失,估计有 10 亿到 20 亿美元消失。尽管 FTX 总部设在巴哈马,但这一崩溃在全球范围内引起了连锁反应,显著影响了韩国、新加坡和日本等发达市场。正如在一个不受监管环境中一家大型加密货币交易所的倒闭影响了全球高度监管市场的稳定一样,AI 的滥用也可能产生类似的广泛影响。我们必须从这些历史经验中吸取教训,避免在未来重蹈覆辙。
AI 的范围远远大于其当前的应用,其影响力也更为深远,这要求我们采取统一的全球性方法。实施普遍适用的标准、促进开放的对话与合作,并确保透明度和问责制,是迈向一个安全、稳定且道德的 AI 驱动金融未来的重要步骤。
以下是全球 AI 合作的关键领域:
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全球标准:为金融领域的 AI 制定普遍适用的道德标准至关重要。这些经过共同商定的原则,如透明度、问责制和非歧视,将为金融领域 AI 监管的其他各个方面奠定基础。
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全球 AI 条约:一项具有约束力的国际协议提供了必要的法律框架,用以执行全球标准、管理潜在危机,并限制 AI 的激进使用。
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全球监管机构:一个国际监控机构对于确保遵守全球标准和 AI 条约至关重要,能够促进信任与合作。
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信息共享:在各国、机构和组织之间分享最佳实践和研究,促进相互增长,并帮助开发强大的人工智能模型。
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红队测试:红队测试或对人工智能系统的对抗性测试可以识别漏洞和潜在风险,从而增强全球金融系统的稳定性和韧性。
通过全球合作,我们可以确保人工智能不仅能够革新金融,而且能够以道德、透明的方式为全球共同利益服务。因此,我们创造了一个更加和谐和有监管的金融生态系统,这将使全球所有利益相关者受益。
人工智能监管——金融未来的必要保障
关于人工智能监管的讨论,可能与金融、投资、交易和金融分析相关人员的直接利益看起来关系不大,更不用说商业智能用户了。然而,正确制定人工智能监管对金融的未来及其所有利益相关者至关重要。
本节详细说明了监管在金融领域实施人工智能中的重要性。它阐明了人工智能监管的基本需求,并论述了这一问题对于任何涉及金融、投资、交易和金融分析的人,甚至是 Power BI 用户的重要性。它强调了人工智能在金融领域带来的潜在风险、伦理影响和机会,强调了为什么适当的监管对确保公平、透明和创新至关重要。
这就是为什么它很重要的原因:
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最小化系统性风险:人工智能在金融领域的重大作用意味着,如果没有得到充分监管,它可能会潜在地创造系统性风险。例如,以超人类速度执行交易的人工智能算法可能加剧市场波动,导致闪电崩盘,例如 2010 年 5 月 6 日发生的那次事件。适当的监管可以通过实施防护措施,如在过度波动期间暂停交易的“熔断机制”,来帮助缓解这些风险。
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确保公平和平等:如果没有强有力的监管,人工智能系统可能无意中延续并加剧金融服务中现有的偏见,导致不公平的结果。一个例子是基于人工智能的信用评分模型,如果基于有偏见的数据训练,可能会对某些群体产生歧视。适当的监管可以帮助确保人工智能系统的透明度和公平性,为所有投资者和客户提供平等的机会。
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防止欺诈和滥用:人工智能,尤其是与区块链等技术结合时,可能被用来实施复杂的金融欺诈或内幕交易,这些行为可能难以被发现和起诉。适当的监管可以遏制这些行为,并为追究违法者的责任提供框架。
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促进透明度和信任:金融市场依赖信任,而 AI 系统可能被视为“黑箱”,导致不信任。监管 AI 以确保透明度有助于建立用户信任。例如,如果一个 AI 驱动的机器人顾问提供了投资建议,用户应该能够理解为何会给出这个建议。
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支持创新和竞争力:虽然监管的主要目的是管理风险,但它也可以促进创新。监管的明确性可以使公司有信心投资新 AI 技术,因为他们知道不会面临意外的法律障碍。同时,标准化的监管可以为小型公司和初创企业提供平等竞争的环境,促进竞争和创新。
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管理伦理影响:AI 带来了金融行业需要应对的新伦理挑战。例如,如果一个 AI 驱动的交易算法出现故障并导致重大损失,应该由谁负责?明确的监管可以提供指导方针,帮助应对这些复杂问题。
这些原因表明,AI 监管不仅仅是一个次要问题——它对金融的未来至关重要。做对了将为 AI 在金融、交易、投资和金融分析中的负责任且有益的使用提供坚实的基础。因此,金融行业中的每个利益相关者都在 AI 监管的讨论中有着个人利益。这不仅仅是为了保护自己免受潜在危害——更是为了积极塑造一个公平、透明、繁荣的金融未来。
AI 监管——金融未来中的平衡艺术
AI 监管在促进创新与保护社会利益之间走钢丝。当应用于金融行业时,这一平衡变得尤为重要,因为未受监管的 AI 技术可能带来巨大的经济影响。
本节建立在上一节的基础理解上,提出了实施这一必要监管的实际方法。它提供了具体的监管提案,以在技术创新与维护金融市场完整性之间找到平衡,从而为将 AI 伦理和负责任地融入金融领域提供了路线图。
以下是一些监管建议,旨在在保护投资者、交易员和金融分析师利益的同时找到平衡:
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AI 沙盒:政府和金融监管机构可以建立受控环境,用于测试金融领域的新 AI 技术。这些沙盒将促进创新,同时确保遵守伦理准则和风险缓解策略。
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分层监管:可以对金融人工智能项目采取分层监管方法,将较小、风险较低的项目置于较轻的监管之下。而大型人工智能系统,尤其是那些可能对金融市场产生重大影响的系统,应面临更加严格的监管。
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公私合作伙伴关系:政府、研究机构和私营金融公司之间的合作可以推动创新的投资和交易人工智能解决方案,同时确保遵守道德和监管标准。
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技术素养的立法者:在政策制定者中推动技术素养至关重要,因为这有助于制定支持人工智能在金融领域的有益应用的立法,而不被行业游说者所左右。
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激励道德人工智能:政府可以为开发道德人工智能解决方案的金融公司提供财政激励措施,例如税收减免或补助金。这可以鼓励金融领域采用透明和公平的人工智能应用。
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人工智能素养计划:教育倡议可以帮助投资者和公众理解人工智能对金融的潜在影响。一个信息充分的公众能够促进人工智能金融工具的创新和监管。
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负责任的人工智能认证:认证项目可以验证金融领域中的负责任人工智能实践。获得这种认证可以提升公司的声誉,使其对注重伦理的投资者更具吸引力。
从市场操控到不公平的交易行为,风险极高。因此,在人工智能监管中取得适当的平衡对于我们金融系统的未来完整性至关重要。我们必须从过去的错误中吸取教训,鼓励负责任的创新,并制定能够建立公众对人工智能在金融中作用信任的监管措施。
人工智能监管与立法 – 一个全面的时间轴
本节对那些对 ChatGPT、金融和 Power BI 交集感兴趣的人至关重要。它提供了一个关键事件和倡议的有益时间线,从埃隆·马斯克呼吁暂停人工智能部署,到政府和行业在人工智能监管方面的动作。这些里程碑事件(其中一些直接影响 ChatGPT)塑造了金融算法和数据可视化工具所在的法律和道德环境。了解这些发展对于任何在金融领域利用人工智能的人来说至关重要,因为它为部署这些技术所带来的约束和责任提供了背景:
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埃隆·马斯克呼吁暂停人工智能部署的公开信(2023 年 3 月 28 日):在多位人工智能专家的支持下,马斯克倡导对人工智能部署进行六个月的暂停,以便制定更好的监管措施。
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意大利数据保护机构 Garante 暂时禁止 ChatGPT(2023 年 3 月 30 日–2023 年 4 月 30 日):当 OpenAI 满足对数据处理透明度、纠正和删除要求、对数据处理的便捷反对以及年龄验证的要求后,禁令被解除。
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关于 AI 生存风险的声明(2023 年 5 月 30 日):OpenAI CEO 萨姆·奥特曼及众多 AI 科学家、学者、科技公司 CEO 和公共人物呼吁政策制定者关注减少“末日”级 AI 灭绝风险。这一声明由智能与战略对齐中心(CAIS)主办。
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联邦贸易委员会(FTC)对 OpenAI 的行动(2023 年 7 月 10 日):FTC 指控 OpenAI 违反了 AI 监管指南,引发了关于现行 AI 监管效果的辩论。
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好莱坞演员和编剧罢工(2023 年 7 月 14 日):SAG-AFTRA 和 WGA 要求在合同中增加条款,以保护他们的作品不被 AI 取代或剥削。
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联合国呼吁负责任的 AI 发展(2023 年 7 月 18 日):联合国提倡成立一个新的 AI 治理机构,提出到 2026 年达成一项具有法律约束力的协议,禁止 AI 在自动化武器中的应用。
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科技公司与白宫合作进行自我监管(2023 年 7 月 21 日):亚马逊、Anthropic、谷歌、Inflection、Meta、微软和 OpenAI 承诺在新 AI 系统公开发布之前进行外部测试,并明确标注 AI 生成的内容。
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美国参议院多数党领袖查克·舒默提出 AI 政策监管的安全创新框架(2023 年夏季):该框架概述了 AI 对劳动力、民主、国家安全和知识产权的挑战。它强调了两步立法方法——创建 AI 框架,并与顶尖 AI 专家举行 AI 见解论坛,以制定全面的立法应对措施。
摘要
AI 不是一个孤立的创造,而是我们集体智慧、梦想和恐惧的反映。工业革命重塑了社会,AI 以惊人的速度发展,具有同样的潜力。然而,它也照出了我们偏见和歧视的镜子。在塑造 AI 的过程中,我们也在塑造我们的未来社会,我们必须问自己,想成为怎样的人。
AI 的黎明与我们历史上的变革性时刻相似。然而,它也带来了独特的风险。如果失控,AI 可能加剧偏见的延续,并导致人类劳动力的取代,从而加剧现有的不平等,造成广泛的社会动荡。我们对 AI 的态度必须反映我们最高的价值观和愿景,目标不仅是塑造它的进化,还要塑造一个人类繁荣的未来。我们必须抵制将控制权交给不受监管的机器的诱惑,转而掌控方向,引导 AI 的进化,增强人类潜力。
本章带领我们经历了从 SVB 倒闭到哨兵与金融堡垒策略揭示的旅程。我们反思了强健的风险管理实践和人工智能创新应用(如自然语言处理)如何塑造金融世界的未来。我们进一步扩展了这一思想,介绍了 BankRegulatorGPT 角色及其在自动化金融监管任务中的作用,从而突显了人工智能的巨大潜力。本章还强调了一种实用的交易策略,围绕地区性银行 ETF 展开,并展示了如何使用 Power BI 将其可视化。通过这些课程,我们强调了在金融领域负责任地使用人工智能和技术的至关重要性,并强调了强有力的监管对于保护各方利益的必要性。
随着我们步入一个日益受到人工智能影响的未来,本章中突出展现的经验和教训提醒我们,负责任地开发、部署和监管人工智能的迫切需求。无论是安全性、隐私保护、偏见预防、透明度,还是强有力的监管,伴随这一革命而来的挑战都不容小觑。然而,采取正确的措施,我们能够确保一个由人工智能驱动的繁荣且包容的金融未来,在推动创新的同时确保公平与正义。驾驭人工智能革命的旅程需要远见、责任心,并且要承诺不断学习和适应,但潜在的回报使得这一挑战值得我们去迎接。
第七章**,莫德纳与 OpenAI:生物技术与通用人工智能的突破,承诺将为我们带来一场激动人心的探索,展现人工智能如何彻底改变发现过程,尤其是在制药行业。该章开篇集中讨论了莫德纳,这是一家处于 mRNA 技术和疫苗前沿的公司。特别是,它将介绍创新的人工智能模型,如由 Jarvis 驱动的 FoodandDrugAdminGPT 和 Hugging Face GPT,展示这些模型如何大幅加速药物发现和审批,并突出金融市场中的交易机会。
本章的亮点是深入探讨了如何拆解现有专利,以识别制药行业中新进者的机会,这是一个战略性举措,最终通过增强竞争和降低药品价格,能够造福消费者。
本章扩展讨论了人工智能和机器学习如何从根本上改变生物学发现和医疗创新的过程,从小分子药物合成到护理服务本身。
本章还旨在为你提供关于整合各种财务分析技术的实用指南,推动基于数据的决策制定。它突出了人工智能和 ChatGPT 在综合基础分析、技术分析、量化分析、情绪分析和新闻分析中的作用。
第七章以深刻探讨 C-suite(高层管理团队)在人工智能倡议中日益增加的参与度为结尾,强调了高质量训练数据、风险管理和伦理考虑的重要性。本章是任何想要理解人工智能在发现、投资决策和企业战略等方面深远影响的必读内容。
第七章:7
Moderna 和 OpenAI——生物技术和人工智能的突破
第六章深入探讨了硅谷银行(SVB)的悲惨崩溃,并将这一事件与一位著名糕点师雄心勃勃但失败的尝试——烤制一款破纪录蛋糕的经历作比较。它强调了平衡、精确测量和理解各个因素之间的相互作用的重要性,以及通过 AI 和 ChatGPT 更好地理解市场情感,可能为即将到来的崩溃提供了不同的见解。
本章还介绍了哨兵策略(Sentinel Strategy),这是一种创新的交易策略,利用社交媒体情感分析和自然语言处理(NLP)与 Twitter(现为 X)API 相结合。同时,还强调了金融堡垒策略(Financial Fortress Strategy),该策略将传统的财务指标与社交媒体情感结合,创建了一个强大的交易方案。第六章还展示了 BankRegulatorGPT,这是一个为金融监管任务设计的 AI 模型。它提供了关于如何设置 AI 代理的深入指南,并讨论了其在金融领域的应用。在此过程中,我们深入探讨了区域银行 ETF:商业房地产策略,利用 AI 工具和 Python 代码示例,概述了一个创意的商业房地产交易。Power BI 可视化技术被详细探讨——首先是可视化交易策略,其次是创建商业房地产交易策略的可视化。最后,我们总结了 AI 监管的分析,强调了其在减轻 AI 在金融领域使用中可能带来的风险方面的重要性。它强调了制定适当规则和监督的必要性,以确保 AI 在金融领域的负责任应用。
在本章中,准备迎接一次激动人心的探索之旅,生物技术与创新领域的人工智能(AI)、金融和数据可视化相结合,以 AI 和 ChatGPT 的形式展现。我们将深入 Moderna 的核心,Moderna 这一名字不仅因其开创性的 COVID-19 疫苗而铭刻在医学历史的篇章中,更代表了技术协同的巅峰。
从部署 AI 到加速药物发现,再到与 IBM 和卡内基梅隆等巨头合作,利用量子计算,Moderna 的愿景超越了传统的界限。在这里,我们将揭示 Moderna 如何将科学、技术和商业智慧完美融合。你将发现一种名为 Moderna Momentum 的投资策略,这是一种情感敏感的杰作,利用 AI 和 ChatGPT,通过 Power BI 进行可视化。你将遇到药物开发的未来 AI 人物,如 FoodandDrugAdminGPT,并见证 Moderna 如何塑造癌症治疗、疫情响应等领域的未来。
准备好被启发、开阔视野并深深吸引吧!本章将带你领略 Moderna 战略的光辉、AI 和 ChatGPT 的潜力、金融分析的精准性以及 Power BI 可视化的美感。这不仅仅是一篇阅读材料——它是一次体验,一种未来的愿景,在这个愿景中,科学、技术和人类共同汇聚,创造出一个更加光明、健康和繁荣的世界。欢迎来到创新的前沿!
本章将涵盖以下主题:
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与 Moderna 一同探索生物技术前沿:揭示 Moderna 在突破性的信使 RNA(mRNA)技术上的发展历程,如何像打造一部大片一样,通过详细的规划、执行和市场接受度,扮演着至关重要的角色。
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与 IBM 和卡内基梅隆大学共同探索量子视野与 AI 掌控:探讨 Moderna 在量子计算和 AI 方面的革命性合作,开辟通向下一代药物发现的道路,并构建医学中的 AI 驱动交响乐。
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革新癌症护理并应对未来大流行:探讨 Moderna 在肿瘤学、个性化治疗和多价疫苗方面的雄心计划,重新定义未来几代人医学的格局。
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外包与全球扩张战略:了解 Moderna 如何通过外包制药制造,推动创新、提高灵活性和拓展全球市场,同时注重质量保证和伦理考量。
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发现 Moderna Momentum——一种新颖的、情感敏感的投资策略,体现了生物技术投资的复杂性,并通过 Power BI 呈现其可视化效果。
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与 Jarvis、HuggingGPT 和 FoodandDrugAdminGPT 共同释放协作智能:深入探索这些创新 AI 模型在制药领域的融合应用。从通过 FoodandDrugAdminGPT 进行战略任务规划,到利用 Gradio 构建无缝的 GUI,你将探索它们如何协同作用,提供智能规划、应用专家模型并应对复杂的多模态 AI 挑战,同时加速药物开发和审批流程。
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利用 GPT-4 和 OpenAI 在科技巨头面前的巅峰之作,革新生物技术:见证 GPT-4 如何在 Moderna 重新塑造药物发现,并了解 OpenAI 如何在挑战科技巨头时展示 AI 的变革力量。
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人工通用智能(AGI)在金融领域的未来以及与人类价值观的对齐:设想一个 AGI 成为金融生态系统核心支柱的世界,探索令人激动的领域,如 AGI 驱动的商业智能、金融市场预测和实时风险管理。
在我们深入研究莫德纳研发新冠疫苗的复杂过程时,我们邀请你考虑一个非传统的对比。我们旨在将使用 mRNA 技术研发突破性药物的过程与成功的大制作电影的创作进行对比。这个类比旨在将导致一款大片成功的复杂因素提炼为一个易于理解的叙事,展示精心的规划、细致的执行和市场接受度在制药和电影制作中所起的关键作用。
这部大片传奇——理解莫德纳新冠疫苗的成功
在本节中,我们将对比莫德纳在生物技术领域的开创性工作与詹姆斯·卡梅隆的《阿凡达:水之道》的巨大的成功。我们的目标是通过将复杂的生物技术领域比作更为熟悉的电影制作领域,来简化这一复杂世界。通过这种方式,我们将阐明创新、风险和市场动态等关键原则,这些原则对于在金融领域做出明智决策至关重要。
想象一下,一家创新的生物技术公司,莫德纳,正在领导一项大胆的事业:研发一种有效且高效的疫苗,利用 mRNA 技术抗击全球新冠疫情。这将是莫德纳最重要的突破,一项将改变全球健康格局的成就。
与此同时,设想一个著名的电影工作室,由詹姆斯·卡梅隆领导,正在制作一部重新定义电影体验的电影续集——《阿凡达:水之道》。该电影有望打破所有既往纪录,成为有史以来制作成本最高的电影,总预算为 4.6 亿美元。
无论是疫苗的生产,还是电影的制作,都是庞大的工程,吸引了各自行业利益相关者及全球的关注。人们焦急地关注着莫德纳进行临床试验的过程,同时詹姆斯·卡梅隆和他的团队也在幕后不懈努力,完善剧本、视觉效果以及演员阵容的表现。
在社交媒体的世界里,评论家和怀疑者们曾预测两项事业都将因其高风险和未验证的技术或叙事而失败。然而,当莫德纳的疫苗获得 FDA 批准,《阿凡达:水之道》在银幕上映时,世界见证了两项重大的成功。
该疫苗被誉为一项颠覆性的创新,莫德纳因其新冠疫苗的研发和生产获得了近 25 亿美元的资金,随后在 2021 年赚取了 177 亿美元,2022 年赚取了 193 亿美元,并预计 2023 年从疫苗收入中获得 50 亿美元。莫德纳在 2021 年至 2023 年间从新冠疫苗中赚取了 420 亿美元的收入,几乎是其研发和生产成本的 17 倍。
同样,《阿凡达:水之道》尽管拥有 4.6 亿美元的巨大电影预算,却收回了制作成本并获得了更多。它在国内收入 6.84 亿美元,国际票房高达 16 亿美元,其中中国是美国之外最大的市场,贡献了 2.45 亿美元。总的来说,这部电影获得了惊人的 23.2 亿美元全球总票房,是制作成本的五倍。
这两个例子都展示了远见、投资与创新在取得巨大成功中的重要性。创造一款爆款药物,就像制作一部爆款电影一样,需要在创造力和周密规划之间找到精细的平衡。每个项目都是一次巨大的风险,但如果具备正确的成分、精心的管理,以及一点好运,它们能够带来压倒性的成功。
这里有一些关于制作一部热门电影和成功疫苗之间的有趣相似之处:
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研究与开发(前期制作):这是所有其他工作的基础。如果没有有效的药物或引人入胜的故事,所有其他努力都可能会失败。
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监管批准与审查委员会批准:无论药物或电影多么有前景,如果未能通过这些法律障碍,它们将无法进入公众市场。
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临床试验与测试放映:这些步骤的反馈可能决定一个产品的成败。在临床试验中显示严重副作用的药物无法上市,而在测试放映中表现不佳的电影可能需要大幅修改,否者将面临票房失败的风险。
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营销与推广:即使是一部高质量的药物或电影,如果人们不了解它,也不会成功。营销与推广是驱动认知与兴趣的关键。
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分发:即使是世界上最好的产品,如果无法到达其目标受众,也不会成功。有效的分发策略是确保药物能进入药房,或者电影能够在影院上映或在流媒体平台上播放的关键。
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反响与反馈:市场的反应最终将决定药物或电影的命运。成功取决于产品是否被目标受众接受,无论是患者/医生还是观影人群。
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续集与下一代治疗:虽然对于初期产品的成功并非立刻至关重要,但续集或下一代治疗的潜力可以大大延长成功药物或电影的生命周期及盈利能力。
下一部分深入探讨了莫德纳的旅程,阐明了其独特的方法论、战略合作以及雄心勃勃的目标,展示了其在医学领域开创新范式的持续努力。
莫德纳的 mRNA 历程与生物医学的变革
Moderna 成立于 2010 年,总部位于马萨诸塞州剑桥市,凭借其在 mRNA 基础疗法上的创新性聚焦,已经成为生物技术领域的领先力量。通过利用合成 mRNA,Moderna 指示患者的细胞合成蛋白,为预防、治疗或治愈疾病的疗法奠定了基础。Moderna 的 mRNA 技术通过其 COVID-19 疫苗(于 2020 年 12 月获得授权)获得了快速验证,全球对这一革命性方法的关注也随之增加。
我们希望通过聚焦子章节,将复杂的主题分解成易于消化的部分,内容涵盖从 Moderna 在 COVID-19 大流行中的关键角色,到其更广泛的应用和创新策略。这对你很重要,因为理解 Moderna 的方法可以为投资机会、风险评估和快速发展的生物技术领域的财务报告提供宝贵的见解。
mRNA-1273 的影响——抗击大流行
Moderna 的 mRNA-1273,即该公司的 COVID-19 疫苗,已被证明具有高度的有效性,成为应对全球大流行的关键工具。截至 2022 年初,Moderna 拥有 44 个 mRNA 开发项目,其中 25 个处于临床试验阶段,涵盖了感染性疾病、肿瘤学、心血管疾病和罕见遗传疾病等治疗领域。
驾驭 mRNA 的力量——一个新的医学前沿
除了在 COVID-19 领域的开创性工作,Moderna 的研究还聚焦于五个治疗领域:传染性疾病、免疫肿瘤学、罕见疾病、心血管疾病和自身免疫性疾病。该公司开发了七种具有共同特征的潜在 mRNA 药物类别,涵盖了从传染性疾病疫苗到吸入性肺部治疗的多种应用。
医学领域的应用
Moderna 的活跃临床项目延伸至肿瘤学领域,在这里他们正在开创基于 mRNA 的个性化癌症疫苗和肿瘤内免疫肿瘤治疗。在心血管疾病方面,他们的努力主要集中在治疗心力衰竭和心肌梗死。对于罕见遗传病,Moderna 正在开发针对甲基丙二酸血症(MMA)等疾病的治疗方法。
重定义疫苗开发
与传统、复杂的疫苗开发方法不同,Moderna 的技术利用 mRNA 指示患者的细胞进行蛋白质合成,从而激活免疫系统对抗疾病。这一创新方法使得疫苗的快速开发成为可能,并推动了此前无法解决的目标的探索。
药物创新的新范式
专注于 mRNA 和个性化疫苗使 Moderna 在制药领域中脱颖而出。它们的 mRNA 疫苗可以通过统一的“即插即用”平台生产,并且能够在单一设施中制造,这开启了前所未有的多功能性时代,简化了研究、大规模生产,并能够迅速应对突发威胁。这种疫苗开发的新方法通过提升速度、灵活性和效率,将 Moderna 与众不同。
战略合作伙伴关系与协作
Moderna 成功的关键在于与生物技术生态系统内其他组织和公司的战略合作。与行业巨头如阿斯利康、默克、Vertex 和 CytomX,以及政府组织如 BARDA 和 DARPA 的合作,营造了一个推动 mRNA 药物开发的环境。
Moderna 的 mRNA 基础疗法之旅代表着一场革命。从其在抗击 COVID-19 中的重要作用,到其在多个医学领域开发突破性疗法,Moderna 的创新正在重塑医学的未来。其强大的产品管线、创新的技术方法和战略合作伙伴关系凸显了 mRNA 技术的变革潜力。确实,Moderna 在 mRNA 领域的历程是一场响亮的交响曲,注入了希望并提供了新的治疗路径。
本节将提供 Moderna 的 SWOT 分析,涵盖其优势、劣势、机会和威胁,全面展现 Moderna 在行业中的定位、独特能力以及面临的挑战和前景。
Moderna 战略格局的 SWOT 分析
在本节中,我们将把 Moderna 的优势、劣势、机会和威胁拆解为重点小节。我们的学习目标是为你提供一个全面的视角,了解 Moderna 如何利用 mRNA、AI 和量子计算等创新技术,以及这些技术带来的挑战和机遇。这对于你来说至关重要,因为它为你提供了多维度的理解,帮助你在不断变化的生物技术和 AI 领域中做出投资决策、风险评估和战略财务报告。了解这些细节对于在复杂行业中做出明智选择至关重要。
这些是 Moderna 的优势 所在:
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mRNA 技术:创新的 mRNA 技术平台使得疫苗开发更加迅速
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规模与速度:通过对 COVID-19 的迅速反应展现出来
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强大的管线:在各类疾病中,多个潜在治疗正在开发中
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财务稳定性:受益于 COVID-19 疫苗的成功
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与技术领袖的合作:与 IBM 在量子计算和 AI 领域的合作,提升了药物发现,优化了 mRNA 药物,并促进了劳动力的发展
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AI 素养与采纳:与卡内基梅隆大学(CMU)合作创建的 AI 学院,促进了广泛的 AI 素养提升、技能发展、流程优化,并使公司具备了未来发展的能力。
这些是 Moderna 的弱点:
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对 mRNA-1273 的依赖:对 COVID-19 疫苗的高度依赖;需要收入多样化。
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市场认知:关于公众认知和信任的挑战。
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监管挑战:新型 mRNA 技术的潜在障碍。
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AI 与量子计算的复杂集成:尽管这些技术具有开创性,它们与现有流程的集成可能会很复杂,并且可能需要在培训、适应和合规性方面进行大量投资。
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AI 的潜在伦理问题:尽管在培训中有所涉及,使用 AI 进行药物发现和开发的伦理问题仍可能引发问题和担忧,Moderna 必须为此做好应对准备。
以下机会可以看作是 Moderna 优势的延伸,推动公司在技术驱动的生物技术突破中定位为领导者:
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先进的药物发现:量子计算和 AI 可能显著加速和优化药物发现过程。
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增强对 mRNA 药物的理解和优化:预测分子特性,以提高安全性和性能。
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劳动力发展:对量子技术准备好的人才和 AI 素养的投资,将使 Moderna 成为早期采用者并成为有吸引力的雇主。
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接触前沿技术:与 IBM 在量子技术领域的合作提供了关键优势。
以下是 Moderna 应当关注的一些潜在威胁或挑战:
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技术依赖:对第三方技术(如 IBM 的量子计算、AI 模型等)的高度依赖,可能使 Moderna 在这些技术或合作伙伴发生变化时变得脆弱。
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伦理审查:随着 AI 和量子计算进入药物发现的未知领域,Moderna 可能面临特定于这些技术的伦理审查和监管挑战。
总结来说,AI 与量子计算在 Moderna 运营中的集成,为公司优势和机会提供了多方面的增强。然而,这也带来了必须管理的复杂性,以防它们成为弱点或威胁。这些元素之间的平衡将是 Moderna 在利用这些创新技术进行生物技术领域创新和增长时持续成功的关键。
本节内容展示了 Moderna 如何借助 AI 和量子计算的能力,拥抱技术和医学。该部分深入探讨了这些技术如何塑造 Moderna 在药物发现、临床试验、上市后监测、供应链效率等方面的方法。
AI 与量子计算在 Moderna 治疗领域的集成。
在本节中,我们将深入探讨 AI 和量子计算在莫德纳治疗领域中的变革性作用。你将了解这些尖端技术如何影响从药物发现和临床试验到供应链管理的方方面面。
本节的学习目标是让你深入了解莫德纳如何将技术融入其运营中。这一知识对于任何有意在快速发展的生物技术和 AI 领域中寻找投资与交易机会的人来说至关重要。
在下一小节中,我们将重点关注人工智能在莫德纳药物发现过程中的关键作用。我们将探讨如何利用预测建模和算法分析等 AI 技术来识别潜在的 mRNA 靶点、优化分子结构,甚至预测联合疗法中的相互作用。
AI 在莫德纳药物发现过程中的应用
在深入本小节时,请记住,识别正确的 mRNA 序列是有效药物开发的基石。在这里,我们将揭示莫德纳如何利用 AI 来革新这一关键的第一步:
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利用 AI 进行 mRNA 靶点识别
示例:AI 算法可以分析基因组数据,以识别可能成为各种疾病药物靶点的特定 RNA 序列。对于莫德纳而言,这一过程可以用于发现用于癌症、自身免疫疾病或病毒感染等疾病的全新 mRNA 基础疗法。
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利用 AI 优化 mRNA 结构和 脂质纳米粒子
示例:AI 的预测建模可以帮助莫德纳的研究人员量身定制 mRNA 分子及其携带的脂质纳米粒子的结构。这可能会提高 mRNA 疫苗和疗法的稳定性、递送能力和疗效。
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预测药物相互作用与 联合疗法
示例:AI 可以帮助莫德纳设计联合疗法,其中 mRNA 疫苗与传统药物一起使用。这可能会增强治疗复杂病症(如 HIV 或肝炎)的效果。
AI 在莫德纳的临床试验中的应用
需要注意的是,临床试验的速度和效率可能会成为药物开发的游戏规则改变者。在这一小节中,我们将探讨莫德纳如何利用 AI 使其临床试验更加适应性强且响应迅速:
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适应性临床 试验设计
示例:莫德纳可以利用 AI 创建适应性临床试验设计,类似于 COVID-19 疫苗试验中使用的设计。这将允许根据中期数据实时调整试验,可能加速开发和批准过程。
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患者招募 与监测
示例:AI 驱动的算法可以帮助莫德纳识别并招募适合临床试验的患者。一旦入组,AI 监控可以提供持续的评估,从而改善安全性和疗效。
AI 在莫德纳的药物监测与上市后监督中的应用
在继续阅读时,请记住药物的旅程并不会在它进入市场时结束。在这里,我们将深入探讨 Moderna 如何利用人工智能通过药物警戒和上市后监测确保药物的持续安全性和有效性:
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监测 不良反应
示例:人工智能系统可以实时监测患者对新药的反应,帮助 Moderna 迅速识别并应对不良反应,确保符合监管要求并保障患者安全。例如,Moderna 正在与 IBM 合作,探索包括人工智能、区块链和混合云在内的技术,这些技术可能有助于更智能地管理 COVID-19 疫苗。
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长期 有效性分析
示例:在长期研究中利用人工智能可以让 Moderna 评估其疗法的持续有效性,这是支持其持续使用和潜在重定位的关键因素。例如,一项研究发现,Moderna 的 COVID-19 疫苗在 120 天后效果达到 94%。
AI 在 Moderna 供应链和制造效率中的应用
随着我们从开发阶段过渡到分销阶段,接下来我们将探讨 Moderna 如何利用人工智能来简化供应链并优化制造过程。这一部分将展示确保药品有效生产和交付的后端流程:
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预测性维护
示例:人工智能可以预测制造设施中的设备何时可能出现故障,从而进行及时维护,确保生产的连续性并满足需求。例如,麦肯锡公司已经将预测性维护视为提升企业维护服务组织价值并通过基于分析的技术创造价值的最有价值的方式之一。
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需求预测
示例:人工智能算法可以预测特定药物的全球需求,帮助 Moderna 优化供应链并降低成本。例如,Moderna 根据已有合同和预计需求多次上调其 COVID-19 疫苗的销售预期。
AI 在 Moderna 药物开发战略中的应用
在这一部分,我们将深入探讨人工智能如何为 Moderna 在扩大和多样化药物组合方面提供战略优势。从延续过期专利到解决被忽视的健康问题,您将看到人工智能如何成为制药战略中的改变游戏规则的力量:
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生物仿制药和 药物重定位
示例:随着现有生物药物专利的到期,Moderna 可以利用人工智能设计生物仿制药,延长成功疗法的生命周期。人工智能还可以识别现有 mRNA 疗法的新应用,使 Moderna 能够扩展其产品线,而无需从零开始。
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解决 被忽视的疾病
示例:Moderna 可以利用人工智能探索针对因缺乏盈利性而常被忽视的疾病(如热带病)的治疗方案。这与 Moderna 致力于全球健康的承诺相一致,并可能开辟新的市场和合作机会。
与量子计算的整合
当我们转向探索量子计算与 AI 的迷人交集时,你将了解到为什么这项技术对 Moderna 的长期创新和投资潜力至关重要。量子计算提供了前所未有的计算能力,使其成为更先进的 AI 驱动药物发现和设计的关键推动力:
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量子辅助 分子模拟
示例:在与 IBM 的合作中,Moderna 可以利用量子计算进行快速且准确的分子模拟。这将深入洞察 mRNA 分子如何与细胞机制相互作用,从而指导更有效治疗方法的设计。
下一部分揭示了 Moderna 如何将 AI 视为不仅仅是工具,而是其开创性医学方法背后的远见艺术家和战略家。从利用 AI 创建新型 mRNA 构造到结合量子计算与生成式 AI,Moderna 的数字化融入重新定义了制药探索和医疗护理的基础。
未来的重构——Moderna 在医学和生物技术中的 AI 驱动交响曲
在这一部分,我们将深入探讨 Moderna 在利用 AI 推动生物技术变革中的先锋角色。你将了解 Moderna 如何将 AI 无缝整合进其商业模式,从药物发现到生产制造,并且如何重新定义医疗健康领域的格局。本节的目的是为投资者和技术专家提供全面理解 AI 如何不仅仅作为工具,而是推动 Moderna 创新战略的创造性力量。此探索为在快速发展的 AI 与医疗交汇点上的投资机会和前景提供了宝贵见解。
AI 不仅仅是医学和药物发现领域的增强工具;它是一场正在展开的革命——精确、洞察、创造力、同理心和敏捷性的和谐融合。AI 的角色不仅仅是挑战专利或仅仅补充人类智慧;它放大了我们治疗、创新的能力,拓展了曾经无法触及的医疗领域。
在一个数据主导并不断渴求创新的时代,AI 作为催化力量屹立其中,犹如指挥家引领着制药启蒙的交响乐。它超越了单纯的游戏规则改变者;它正在重新定义整个游戏。欢迎进入医学的未来,在这里,AI 蜕变为远见的艺术家、战略家、治愈者和未探索领域的先驱。
在接下来的几个小节中,我们将深入探讨 Moderna 与前沿技术如 AI 和量子计算的共生关系。你将发现,Moderna 如何通过与 IBM 等科技巨头的战略合作,成为 mRNA 药物创新的催化剂。我们还将审视支持 Moderna 重新定义传统药物研发方法的强大数字基础设施。最后,我们将揭示这些技术协同效应如何超越实验室,塑造 Moderna 的组织文化和长期战略规划。
Moderna —— 在生物技术中指挥 AI 交响乐
自 2010 年创立以来,Moderna 便体现了这种技术的交响式融合。作为亚马逊云服务(AWS)的一部分,它围绕数字化构建了整个药物发现与制造过程,并巧妙地融入了 AI 技术。
Moderna 的商业模式,主要由产品销售、资助和合作协议推动,已经利用其AI 工厂重新定义了对抗疾病的方式。它运用了生成性 AI 技术,这种算法能够从训练数据中创造出新的内容,以推动其开创性的 mRNA 技术。
与 IBM 的合作 —— 创新的一座里程碑
2023 年 4 月,Moderna 与 IBM 达成了一项卓越的合作伙伴关系,旨在利用生成性 AI 和量子计算技术进一步推动 mRNA 技术的发展。此次协议使 Moderna 能够接触到 IBM 的先进量子计算系统和生成性 AI 模型。合作的目标是揭示“潜在 mRNA 药物的特性”,为疫苗和治疗新纪元铺平道路。
数字基础设施 —— 创新的支柱
Moderna 的平台依托其强大的数字基础设施,结合了工作流自动化、数据采集和 AI,以加快流程并为研究人员提供深刻洞察。Moderna 的方法独特之处在于将通常按顺序进行的药物研发阶段并行化,从而重新定义了效率。
Moderna 创新精神的见证之一是其自主打造的药物设计工作室,托管在 AWS Fargate 上。这个基于 Web 的应用程序使科学家能够创建新的 mRNA 构建体,通过 AI 算法优化它们,然后将其送往高通量的临床前生产线。数千个独特的 mRNA 构建体,包括著名的 COVID-19 疫苗,作为这一开创性方法的证据。
Moderna 在医学中对 AI 的探索,犹如一场精心编排的协奏曲,其中各种技术组件和谐共鸣,奏响创新的旋律。这一由 AI 驱动的旅程,标志着重大的里程碑和战略合作,生动勾画了未来的画面。它突显了一个世界,在这个世界中,技术不仅仅是工具,而是艺术家,编织着现代医学的锦缎,提供了对未来可能的展望。这不仅仅是一种战略,它是一种哲学,体现了在生物学与技术融合这一人类进步的前沿领域中,投资的全新视角。
Moderna 与 IBM 以及 CMU 的合作所产生的协同效应,超越了单纯的技术提升。下一节将揭示一种全面的方法,将技术创新与组织文化、员工发展和长期战略相结合。
在这一部分,我们探讨了 AI 与量子计算在 Moderna 运营中的整合,涵盖了从药物发现到生产制造的各个方面。我们分析了这些技术如何不仅加速了研究进程,还提供了战略优势,包括适应性临床试验设计和优化的供应链管理。了解这些协同效应,对于那些在生物技术、AI 和金融的动态交汇处寻找机会的投资者和技术人员来说至关重要。这次深度剖析提供了 Moderna 如何不仅将技术作为工具,而是将其融入其创新医学方法的整体视角。
新篇章——Moderna 与 IBM 的合作伙伴关系
在这一部分,我们将解读 Moderna 与 IBM 之间的突破性合作伙伴关系,这是一种量子计算与 AI 的融合,正在重塑医疗保健。你将了解量子技术如何加速药物发现,同时 AI 如何精细调优 mRNA 药物。尽管 Moderna 与 IBM 的合作关系最初看似与 ChatGPT、金融和 Power BI 无关,但其背后的技术——量子计算和 AI——却提供了关键的启示。通过了解这一合作伙伴关系,你可以更好地理解这些技术在包括金融和数据分析在内的各个领域的变革潜力。到最后,你将明白为何这一联盟在医学创新中是一次颠覆性变革,并且它如何为行业树立了新的标杆。
这一合作展示了 Moderna 追求卓越的又一里程碑。它呈现了一种智能与创新的融合,量子计算与 AI 的结合为突破性发现铺平了道路。Moderna 与 IBM 之间的协同效应为激动人心的未来奠定了基础,一个未来在这里,重新定义医学的潜力和加速改变患者生命的治疗交付,不仅是愿景,而是触手可及的现实。
在接下来的小节中,我们将探索 先进药物发现,详细说明量子计算和 AI 如何加速药物开发过程。接下来,我们将深入探讨 mRNA 药物的优化,展示预测模型如何微调治疗的效果和安全性。我们还将涵盖 劳动力发展 和 访问尖端技术,强调投资量子准备劳动力和技术联盟的战略性利益。理解这些要素至关重要,因为它们展示了先进技术的实际应用,提供了可应用于财务分析、Power BI 中的预测建模以及理解 AI 生成能力(如 ChatGPT)的可操作见解。
IBM 合作伙伴关系 – 量子计算与 AI
让我们深入探索 Moderna 如何利用先进技术和合作伙伴关系重新定义医疗健康格局。从通过量子计算和 AI 加速药物发现的步伐,到劳动力发展和战略合作,本小节提供了一个全景视角,展示了不仅是医学,还包括生物技术未来的创新:
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先进的 药物发现:
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量子计算:通过利用 IBM 的量子计算能力,Moderna 可以快速进行复杂的分子模拟,这在过去是一个耗时的任务。这可能会加速从识别药物靶点到测试可行候选药物的过渡。
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AI 集成:借助 IBM 的人工智能,特别是用于治疗的生成模型,Moderna 有机会深入了解分子的行为,甚至创造全新的分子。
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mRNA 药物的优化:
- 预测建模:通过使用像 MoLFormer 这样的 AI 基础模型,Moderna 可以精确预测分子的特性。这将有助于脂质纳米粒子和 mRNA 的开发,提高安全性和效果。
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劳动力发展:
- 量子准备的劳动力:通过投资建设量子准备的劳动力,Moderna 确保自己能够利用这一新兴技术,将自己定位为生物技术行业的早期采纳者。
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访问 尖端技术:
- IBM 量子网络:参与该网络使 Moderna 可以接触到量子技术的最前沿,在探索创新生命科学应用方面提供了竞争优势。
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与 mRNA 技术的合成:
- 互补优势:量子计算和 AI 的优势与 Moderna 的 mRNA 技术基石无缝对接。技术集成增强了公司现有的优势,并为治疗学开辟了新的机会。
下一节将重点介绍 Moderna 与 CMU 之间的另一项合作,旨在为其员工创造身临其境的学习体验。我们将探讨 AI 学院的起源、目的、课程和它在改变 mRNA 药物进入患者手中的方式方面的潜力。
Moderna 的 AI 学院——与 CMU 合作推动技术创新
让我们深入探讨 Moderna 与卡内基梅隆大学之间的革命性联盟,这一合作将理论 AI 无缝转化为实际的突破性应用,同时为那些希望了解如何将 ChatGPT 整合到金融应用中的人提供了灵感蓝图。本节将展示一个受过教育、具有 AI 素养的员工队伍,如何不仅加速药物发现等领域的发展,还能重新定义金融和数据可视化等领域的边界。如果你一直对投资新兴技术犹豫不决,那么请将此视为你的行动号召。通过采取一种计算和教育性的 AI 方法,你不仅是站在技术趋势的前沿——你还在重新塑造这些趋势。设想一个未来,你也能将 AI 和机器学习嵌入到你所在组织的 DNA 中。
Moderna 与CMU合作推出了AI 学院。AI 学院是一个创新举措,将为 Moderna 员工带来身临其境的学习体验。AI 学院的目标是教育和赋能各级员工,帮助他们识别并将 AI 和机器学习解决方案整合到 Moderna 的每一个系统和流程中,以将 mRNA 药物带给患者。
准备好开始一段旅程,了解 Moderna 如何战略性地采用 AI,并转型其员工队伍。在接下来的小节中,你将了解这家生物技术巨头是如何不仅培养 AI 素养丰富的文化,还利用 AI 的变革力量来增强药物发现并优化运营的。这些先进技术不仅仅是工具,它们已经成为 Moderna 商业结构的不可或缺的一部分,为伦理且有影响力的 AI 使用奠定了基础。
Moderna 与 CMU 合作的 AI 学院
让我们从建设一个数字化素养的员工队伍到利用 AI 在药物发现方面实现突破性进展,探索一切。你还将发现 Moderna 如何在遵循强有力的伦理框架的同时,为未来做好员工队伍的准备。这是关于如何将技术无缝整合到组织中的一堂大师课:
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广泛的 AI 素养:
- 构建 AI 文化:这一举措将帮助在 Moderna 的员工中普及 AI 素养。这与公司与 IBM 的合作相一致,因为两者都需要建立理解 AI 潜在应用的基础。
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增强的药物发现和 流程优化:
- 在各职能部门应用 AI:从药物发现到自动化任务和资源优化,这一教育合作伙伴关系帮助 Moderna 在整个组织中推广 AI 的应用
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员工技能提升 与未来保障:
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投资员工:通过提供一流的学习机会,Moderna 增强了员工的留任率,并为未来数字技术占主导地位的工作环境做好准备
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符合伦理标准:包括 AI 伦理确保负责任地使用 AI,符合 Moderna 对诚信和社会责任的承诺
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这一关键合作伙伴关系使 Moderna 能够制定出一条未来的发展路线图,未来先进技术如 AI 不仅是工具,而是商业模式的整合组件。它们与 Moderna 的使命相契合,增强其优势,弥补其某些弱点,并将公司置于生物技术和制药行业技术驱动突破的前沿。
下一部分深入探讨 Moderna 的努力,旨在创造一个大流行不再令人恐惧的未来,探索他们在制定多价疫苗、快速响应计划、广谱抗病毒药物以及与全球卫生机构的合作方面的工作。
面对未来的大流行——Moderna 在多价疫苗和 AI 驱动抗病毒药物方面的创新
在这一部分,你将揭示 mRNA 技术与 AI 如何打破常规,推动多价疫苗和抗病毒药物的发展。同样引人入胜的是,Moderna 的 AI 增强策略如何与那些希望使用 ChatGPT 进行金融分析和 Power BI 应用的人产生关联。正如 Moderna 正在合成庞大的基因数据集来预测最佳的 mRNA 序列,可以想象,使用类似的 AI 驱动方法来解码金融市场或创建动态的 Power BI 可视化图表。我们正揭开未来的面纱,AI 将在医疗创新和金融分析中发挥核心作用。
Moderna,作为生物技术领域的先驱力量,正通过将 AI 和计算生物学融入其中,改变疫苗研发的格局。他们不仅在开发针对特定疾病的疫苗,而且在努力创造革命性的广谱解决方案,以应对多重威胁。
Moderna 正在研究一种潜在的疫苗,可以将五种所需的 mRNA 放入一个脂质纳米粒子中,从而制造出一种针对所有亚单位的疫苗。mRNA 疫苗还可以创造其他组合。例如,多价疫苗可以攻击同一种疾病的多个毒株,甚至不同的疾病:
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mRNA 技术与 AI 合作:Moderna 正在探索一个令人着迷的概念,即在一个脂质纳米粒子中装载多种 mRNA,从而制造一种疫苗。这种多价疫苗可以同时针对同一种疾病的多种毒株,甚至不同的疾病。通过利用 AI 算法,他们分析大量病毒基因数据集,预测最佳的 mRNA 序列。
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快速响应计划:面对突发的健康危机,时间至关重要。Moderna 在人工智能上的投资加速了设计阶段,使其能够以前所未有的速度创建、测试和迭代疫苗原型。在 COVID-19 大流行期间,这项技术使 Moderna 在几个月内就进入了临床试验阶段——这一成就令人瞩目。
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预防策略:人工智能在 Moderna 全球监测系统中发挥着关键作用,用于监控病毒变异和新兴威胁。预测分析工具提供前瞻性视角,使 Moderna 能够预先开发疫苗或修改现有疫苗,以应对不断变化的病毒格局。
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广谱抗病毒药物:除了疫苗外,Moderna 还在探索广谱抗病毒药物这一激动人心的领域,这些药物可以治疗多种感染。他们正在利用机器学习算法识别不同病毒之间的共同分子靶点,旨在设计出类似于针对各种病毒性疾病的普遍防御机制的药物。
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与全球卫生机构的合作:Moderna 致力于利用人工智能的努力并不限于实验室。他们与全球卫生机构密切合作,分享见解并共同制定全球战略,确保这些创新能够惠及世界各地的民众。
通过将 mRNA 的精准基因工程与人工智能的预测能力相结合,Moderna 正在打造一个未来,其中大流行一词可能会失去它的恐惧感。这些技术的结合为抗击传染病开辟了前所未有的途径,提供了希望,表明人类或许能更好地应对明日的不可预见挑战。
Moderna,全球卫生领域的关键参与者,正在利用其开创性的 mRNA 技术推动癌症治疗。公司从早期检测到个性化疫苗的战略,旨在重塑肿瘤学,承诺在未来能够从根本上应对癌症。下一节将深入探讨这一具有远见的方法及其开创性的工作,这使得 Moderna 站在了癌症治疗潜在革命的最前沿。
革新癌症治疗——Moderna 在肿瘤学领域的 mRNA 雄心
Moderna 首席执行官 Stéphane Bancel 提出了公司在肿瘤学领域的雄心壮志,利用 mRNA 技术创造个性化癌症疫苗。近期在皮肤癌的中期研究显示出良好的结果,与 Illumina 的 Grail、Exact Sciences 和 Freenome 等领先公司建立的合作伙伴关系,通过液体活检等创新诊断工具推动这一使命。
班塞尔的计划将液体活检纳入常规体检,从而实现早期癌症检测并开发定制疫苗以消除癌症的初期阶段。尽管承认仍需要进一步的研究和验证,班塞尔确信,莫德纳的资金支持能够推动癌症治疗的革命性变革,达到或甚至超越像检查点抑制剂这样的最新突破。
全球肿瘤学市场在 2022 年的估值超过 2034.2 亿美元,预计到 2032 年将达到 4706.1 亿美元,为莫德纳的开创性工作提供了重大机遇。根据《自然》等权威期刊的文章,全球肿瘤学管线资产的平均峰值销售额预计将非常可观。莫德纳目前的开发管线包括多种 mRNA 治疗药物和癌症、罕见肝病等领域的疫苗。其个性化癌症疫苗正在进行第二阶段临床试验,多个罕见病项目也在推进中,显示出莫德纳在这些有前景市场中的强大定位。
莫德纳在利用 mRNA 技术推动医学创新方面处于领先地位。从个性化癌症疫苗到全球配送网络,公司正在探索基因编辑、人工智能驱动的药物发现、再生医学以及罕见病治疗等开创性领域。下一部分将探讨这些举措的巨大潜力与挑战,勾画出一个医学超越传统界限的未来。
医学的勇敢新世界——莫德纳开创个性化疗法的先锋之路
在这一引人入胜的部分,解锁你梦寐以求的医疗未来,探索莫德纳在个性化疗法领域的大胆旅程。从量身定制的癌症疫苗到令人叹为观止的基因编辑突破,这里是你了解莫德纳如何革新医学的门户,并揭示为什么你不能错过这些变革性洞察的机会:
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个性化癌症疫苗:想象一个癌症治疗是精确且个性化的武器的世界。莫德纳通过对患者癌症基因组的测序,可能使定制疫苗训练免疫系统对抗个别癌细胞。尽管面临诸多挑战,这一途径代表了向征服癌症迈出的变革性飞跃。
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基因编辑疗法:不再是科幻小说,莫德纳在 mRNA 技术方面的专长可能引领基因编辑的突破,包括 CRISPR-Cas9 的应用。其潜力非凡,从修正罕见基因疾病到处理复杂的伦理问题,莫德纳在塑造这一勇敢新世界的基因医学中可能发挥关键作用。
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与科技公司合作进行 AI 驱动的药物发现:通过与谷歌 DeepMind、微软 Project Hanover、NVIDIA 和 Palantir 等科技巨头合作,莫德纳可能会开创精准医疗的新纪元。这些合作可以加速药物发现,并推动莫德纳在个性化肿瘤学方面的雄心。
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再生医学:莫德纳对再生医学的探索可能激活身体的自然修复机制。尽管面临巨大挑战,但其回报——如再生心脏组织或恢复脊髓功能——是前所未有的。
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罕见病疗法:对于那些患有罕见遗传疾病的人群,莫德纳专注于靶向 mRNA 疗法,提供了变革性的希望,开辟了可能改变生活的治疗途径。
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创建全球 mRNA 疗法输送网络:莫德纳潜在的全球输送网络的创建,确保突破性的 mRNA 疗法能够覆盖到最偏远的地区。这项举措弥合了差距,带来了国际范围的希望。
莫德纳考虑将 mRNA 疗法和疫苗的生产外包给合同生产组织(CMO)代表了一项重大的战略转变。专注于其核心优势,如创新和药物发现,并与专业的 CMO 合作,可以带来许多好处,包括节省成本、可扩展性和灵活性。虽然这种方法存在潜在风险,但通过强调质量保证、道德考量,并与莫德纳的整体目标保持一致的精心设计策略,可能会迎来制药开发的新时代。
莫德纳战略性地将制药生产外包
探索莫德纳大胆的外包制药生产策略,这是一个具有潜力的大动作,能够显著降低生产成本并增加收入——这些因素可能会直接影响其股票价格。本节深入探讨了莫德纳如何将创新与可扩展性相结合,确保突破性药物不仅被创造出来,而且能够以成本效益高且安全的方式分发:
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外包的理由
莫德纳外包药物生产的潜力反映了制药行业中的一个更广泛趋势。关键的好处可能包括以下几点:
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聚焦核心优势:专注于 mRNA 疗法和疫苗设计,莫德纳可以将生产任务委托给专家。
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可扩展性:与已建立的合同生产组织(CMO)合作,能够在不进行大量资本投资的情况下实现生产的可扩展性。
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全球覆盖:这一策略可以提高分销效率,并与地区性法规保持一致。
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选择合适的合作伙伴
成功依赖于谨慎的合作伙伴选择,重点关注以下几个方面:
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质量保证:莫德纳对质量的承诺要求与 CMO 签订严格的协议并进行监督。
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技术兼容性:选择具有 mRNA 经验的 CMO 至关重要。
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道德考量:遵守道德劳工和环保标准体现了 Moderna 的价值观。
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影响与风险。
外包的好处必须与风险相平衡:
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节约成本:降低制造资本开支可以增加研发资金。
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创新敏捷性:专注于药物发现和 FDA 批准可以提高响应能力。
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潜在风险:战略风险管理对于应对潜在的供应链中断或质量问题至关重要。
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与 Moderna 的整体战略对齐。
外包可以在以下领域发挥关键作用:
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加速药物管线:迅速将创新药物推向市场。
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全球扩展:增强 Moderna 的全球影响力。
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战略合作:推动新领域的创新和增长。
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外包可能会突显 Moderna 作为治疗开发创新者的角色。通过与优质合作伙伴、道德原则和战略商业目标对齐,所带来的好处可能巨大。然而,谨慎管理至关重要,以确保这一模式支持 Moderna 的使命和价值观。在重新定义其制造战略时,Moderna 有望强调其对创新疗法的承诺,而非传统制药生产,这可能推动公司达到新的高度。
在技术与生物学交汇、塑造医学未来的时代,投资策略必须与这一动态环境同步发展。迎接 Moderna Momentum——这一为生物技术领域量身定制的革命性投资理念,科学、金融和创新交织在一起。它不仅仅是一种方法,而是一种和谐的策略,符合生物技术行业的独特节奏。在接下来的部分,我们将深入探讨 Moderna Momentum 的关键组成部分,展示其如何成为投资者导航 Moderna 股票复杂世界的远见之路。
Moderna Momentum——一种数据驱动、情感敏感的 mRNA 杰作策略。
让我们回顾一下 Moderna Momentum——这一开创性的投资策略将尖端金融、数据分析和生物技术结合在一起。在本部分,您将掌握一种独特的策略,帮助您应对 Moderna——这家处于 mRNA 疗法前沿的生物技术巨头——的动态环境。揭示如何将复杂的科学里程碑转化为明智的投资举措,利用 Power BI 可视化解码公司财务健康状况,学习如何利用 AI 情感分析工具(如 ChatGPT)制定全面的投资策略。
为什么这是一本必读之作?它是一个超越传统投资的生动叙事。这一策略与那些不仅将 Moderna 看作一只股票,而是将其视为科学创新和人类抱负的核心的人产生共鸣。有了这一蓝图,你将能够做出不仅仅是数据驱动的,还能敏锐把握市场情绪的投资决策,为你在当今波动不定的生物技术行业中提供所需的竞争优势。
为什么选择 Moderna Momentum? Moderna Momentum 代表了一种创新的投资策略。它将定量的严谨性和定性的洞察力相结合,适应生物技术行业的特定节奏。这一多维方法体现了生物技术投资的复杂性:
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解读科学:它解读复杂的科学里程碑,将其转化为经过计算的投资决策。
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解读财务:它解开了收益和支出的谜团,呈现了 Moderna 财务状况的准确快照。
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利用创新:借助人工智能驱动的情绪分析,它提供了一种先进的工具,用于测量市场的脉动。
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采纳整体视角:Moderna 被视为不仅仅是一只股票,而是科学、创造力和人类努力的生动叙事。
Moderna Momentum 策略面向具有洞察力的投资者,他们不畏探索生物技术领域的多样性。这一策略与那些不仅仅看重数字、而是能够识别有潜力、充满活力且有望改变现代医学的公司的人产生共鸣。
这一开创性策略结合了定量和定性指标,打造了一种全面的 Moderna 股票投资视角,强调公司在关键的 mRNA 疗法和疫苗领域的作用。其核心要素包括以下内容:
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分析财务指标:通过剖析临床试验结果、监管裁定、财报和研发支出等关键信号,它区分买入和卖出信号。
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融入情绪分析:利用先进的人工智能,如 GPT-4,它评估市场对 Moderna 的情绪,并将积极或消极的情绪转化为可操作的买入或卖出信号。
通过整合这些元素,Moderna Momentum 提供了一种深刻的方式来把握 Moderna 股票的走势。它旨在预测、适应并与市场波动和内部动态保持同步,帮助投资者获得关键洞察力,从而优化他们的投资策略。
Moderna Momentum 策略的独特性在于其整合性方法。摒弃传统仅专注于财务参数的做法,它将财务表现、监管变量和情绪分析融为一体,形成一套可操作的蓝图。这一前卫的策略专为那些渴望利用现代工具、在不断变化的投资环境中保持竞争优势的投资者量身定制,尤其是在充满活力的生物技术行业中。
这是对该策略支柱的深入分析:
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临床试验结果(独立的 交易信号):
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买入:积极的二期/三期结果表明科学验证取得进展,这是迈向市场准入的重大一步
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卖出:试验的关键阶段失败可能意味着产品前景黯淡,进而影响投资
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FDA 监管公告(独立的 交易信号):
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买入:批准意味着市场进入和收入潜力,是投资者的明确胜利
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卖出:拒绝或安全性问题意味着障碍,通常会反映在股价的暴跌中
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盈利报告(与情绪信号结合以 实施交易):
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买入:收入增长超出预期,显示出商业实力,证明了乐观情绪的合理性
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卖出:未达预期是潜在问题的警示信号
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研发支出(与情绪信号结合以 实施交易):
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买入:持续或略有增加的研发支出(>=10%年增长)显示出对未来创新的健康投资,为明日的成功播下种子
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卖出:突如其来的大幅增长(>20%年增长)可能表明财务不稳定或迫切需要创新,给投资者带来风险
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为什么研发如此重要?
研发是生物技术公司命脉。投入太少可能表明缺乏创新;投入过多则可能意味着财务不审慎。研发的平衡增长反映了公司对未来的承诺,同时不会忽视当前的稳定性。
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情绪分析(与盈利信号或研发支出信号结合以 实施交易):
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买入:持续的积极情绪是公众信任的表现,通常会转化为买入势头
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卖出:持续的负面情绪可能意味着市场怀疑情绪加剧或潜在的下行趋势
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人工智能的角色
通过利用如 GPT-4 等 AI 工具,情绪分析能够将模糊的公众舆论转化为切实的投资洞察,实时捕捉市场情绪。
Clinicaltrials.gov
现在,我们将带您亲身体验实施 Moderna Momentum 投资策略的过程,逐步解析其多个方面,帮助您轻松掌握步骤,ChatGPT 将作为我们的指南。您将从设置 Python 环境开始,通过 API 获取临床试验数据,并进而根据 FDA 公告和盈利报告制定交易信号。为了提升策略,我们结合使用最先进的 AI 工具进行情绪分析,并通过实时的研发支出数据完善交易决策:
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首先,让我们安装所需的软件包:
pip install requests pandas schedule
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运行以下 Python 代码:
import requests import xml.etree.ElementTree as ET import pandas as pd import schedule import time # Function to fetch clinical trials data def fetch_clinical_trials_data(): # Create URL url = "https://clinicaltrials.gov/api/query/study_fields?expr=Moderna&fields=NCTId,BriefTitle,Condition,StatusVerified Date&min_rnk=1&max_rnk=&fmt=xml" # Send GET request response = requests.get(url) # If the request was unsuccessful, return if response.status_code != 200: print("Failed to get data") return # Parse XML response root = ET.fromstring(response.content) # Create DataFrame to store study data df = pd.DataFrame(columns=['NCTId', 'BriefTitle', 'Condition', 'StatusVerifiedDate']) # Iterate over studies and add selected fields to DataFrame for study in root.findall(".//Study"): # Updated to find Study tags under any parent tag nct_id = study.find('NCTId').text if study.find('NCTId') is not None else None brief_title = study.find('BriefTitle').text if study.find('BriefTitle') is not None else None condition = study.find('Condition').text if study.find('Condition') is not None else None status_verified_date = study.find('StatusVerifiedDate').text if study.find('StatusVerifiedDate') is not None else None df = df.append({'NCTId': nct_id, 'BriefTitle': brief_title, 'Condition': condition, 'StatusVerifiedDate': status_verified_date}, ignore_index=True) # Write DataFrame to CSV file if not df.empty: df.to_csv('clinical_trials_data.csv', index=False) else: print("No data to write") # Schedule the function to run once per day schedule.every().day.at("00:00").do(fetch_clinical_trials_data) # Keep the script running while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) fetching all studies by Moderna using the ClinicalTrials.gov API. It will use the requests library to make the HTTP request and the xml.etree.ElementTree library to parse the XML response.
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基于临床试验新闻在
clinicaltrials.gov
网站上创建独立的买入或卖出信号:-
买入信号:积极的二期/三期结果或成功完成试验,可能导致监管审查
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卖出信号:二期/三期试验失败
你需要确保你的 CSV 文件包含关于试验阶段的数据(例如,在Phase列中)和试验结果的数据(例如,在Outcome列中):
pip install alpaca-trade-api from alpaca_trade_api import REST import pandas as pd # initialize Alpaca API api = REST('<ALPACA_API_KEY>', '<ALPACA_SECRET_KEY>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') # load clinical trials data df = pd.read_csv('clinical_trials_data.csv') # iterate over each row in DataFrame for index, row in df.iterrows(): brief_title = row['BriefTitle'] phase = row['Phase'] outcome = row['Outcome'] status_verified_date = row['StatusVerifiedDate'] # if Phase II/III clinical trial result is positive or trial completed successfully, send buy order if ('Phase II' in phase or 'Phase III' in phase) and ('positive' in outcome.lower() or 'completed' in outcome.lower()): api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='buy', type='limit', time_in_force='gtc', limit_price=api.get_last_trade('MRNA').price ) print(f'Buy signal on {status_verified_date} at {api.get_last_trade("MRNA").price}') # if Phase II/III clinical trial result is negative, send sell order elif ('Phase II' in phase or 'Phase III' in phase) and 'failed' in outcome.lower(): api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='sell', type='limit', time_in_force='gtc', limit_price=api.get_last_trade('MRNA').price ) print(f'Sell signal on {status_verified_date} at {api.get_last_trade("MRNA").price}') Please note that you need to replace the <ALPACA_API_KEY> and <ALPACA_SECRET_KEY> placeholder variables with your actual API key and secret key from Alpaca.
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重要说明
这是一个简化的示例,可能不足以用于实际交易。实际上,你需要包括额外的检查和控制,例如在卖出之前检查是否已经持有股票,并且增加额外的逻辑来确定每个订单的适当数量和价格。
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FDA 监管公告(独立的交易信号):
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买入:新药/疫苗的批准或现有药物的新适应症
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卖出:新药/疫苗的监管拒绝或提出的重大安全问题
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来源:FDA 公告
下面是如何使用 Python 的 BeautifulSoup 库来抓取 FDA 新闻公告网页中提到“Moderna”的文章。一旦我们完成这一步,我们就可以将相关数据存储到 CSV 文件中:
1\. First, let's install the required packages: pip install requests pandas schedule 2\. Run the following Python code: import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv import re import schedule import time def job(): url = "https://www.fda.gov/news-events/fda-newsroom/press-announcements" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Find all article links on the page article_links = soup.find_all('a', class_='col-md-12') # Open a CSV file to store the data with open('fda_announcements.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # Write the header writer.writerow(["Title", "Link", "Date"]) # Loop through each article link for link in article_links: # Find the title and date title = link.find('h2').text.strip() date = link.find('span', class_='field-content').text.strip() # Check if the title mentions "Moderna" if re.search('moderna', title, re.IGNORECASE): # Write the data to the CSV file writer.writerow([title, 'https://www.fda.gov' + link['href'], date]) print("Data has been written to fda_announcements.csv") # schedule the job every day at a certain time, e.g., 9:00 am schedule.every().day.at("09:00").do(job) # Keep the script running. while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
该脚本将在每天上午 9 点运行。请根据你的需求调整时间。注意,这个脚本应该一直运行,以便能够执行任务。此脚本将搜索 FDA 新闻公告页面上列出的所有文章,并找到标题中包含“Moderna”的文章。然后,它将把每篇文章的标题、URL 和日期写入 CSV 文件。
请注意,这个脚本只会抓取公告的第一页。如果你想抓取更多页面,你需要修改脚本以导航到下一页并重复抓取过程。
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关于分页的重要说明
当前的脚本仅从结果的第一页抓取数据。如果数据分布在多个页面上,你需要扩展脚本以处理分页。以下是一些常见的策略:
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在 API 文档中,
page
、offset
或limit
可以用来分页。你可以在循环中增加这些参数,直到抓取到所有页面:page = 1 while True: url = f"https://api.example.com/data?page={page}" # fetch data # … if no_more_data: break page += 1
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通过“下一页”按钮抓取网页:如果你在抓取一个网站,识别“下一页”按钮的 HTML 元素并模拟点击,或者导航到下一个 URL,以抓取后续页面:
while True: # scrape data from the current page # ... next_button = soup.find('a', {'class': 'next-button'}) if next_button is None: break else: next_url = next_button['href'] # update your soup object with the next_url
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速率限制:在处理 API 或网页抓取时,始终要注意速率限制政策。在循环中插入适当的时间延迟,以避免被封锁。
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数据存储:处理多个页面时,考虑增量存储数据——将数据追加到文件或数据库中——以防止在出现错误或中断时丢失所有抓取的数据。
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根据 FDA 公告在 FDA 网站上创建独立的买入或卖出信号:
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买入:新药/疫苗的批准或现有药物的新适应症
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卖出:新药/疫苗的监管拒绝或提出的重大安全问题:
from alpaca_trade_api import REST import pandas as pd # initialize Alpaca API api = REST('<ALPACA_API_KEY>', '<ALPACA_SECRET_KEY>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') # load FDA announcements data df = pd.read_csv('fda_announcements.csv') # iterate over each row in DataFrame for index, row in df.iterrows(): title = row['Title'] date = row['Date'] # if FDA announcement indicates approval of a new drug/vaccine or a new indication for an existing drug, send buy order if ('approval' in title.lower() and 'moderna' in title.lower()) or ('new indication' in title.lower() and 'moderna' in title.lower()): api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='buy', type='limit', time_in_force='gtc', limit_price=api.get_last_trade('MRNA').price ) print(f'Buy signal on {date} at {api.get_last_trade("MRNA").price}') # if FDA announcement indicates regulatory rejection of a new drug/vaccine or a critical safety concern is raised, send sell order elif ('rejection' in title.lower() and 'moderna' in title.lower()) or ('critical safety concern' in title.lower() and 'moderna' in title.lower()): api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='sell', type='limit', time_in_force='gtc', limit_price=api.get_last_trade('MRNA').price ) print(f'Sell signal on {date} at {api.get_last_trade("MRNA").price}')
'moderna' is mentioned in the title, it generates a buy signal. Conversely, if the title indicates regulatory rejection of a new drug/vaccine or a critical safety concern is raised, and 'moderna' is mentioned in the title, it generates a sell signal.
同样,您需要将
<ALPACA_API_KEY>
和<ALPACA_SECRET_KEY>
占位符变量替换为您从 Alpaca 获取的实际 API 密钥和秘密密钥。如前所述,请记住,这是一个简化的示例,可能不足以进行实际交易。请确保根据您的交易策略实现必要的检查和控制。 -
-
estimates
端点,提供未来和过去的收益预测。您可以将实际数据(可以通过income
端点或earnings
端点获得)与预测进行比较,查看 Moderna 的收益是否超过或低于预测值 10% 以上。下面是一个使用 IEX Cloud 的 Python 代码示例。此代码版本使用
csv
库将数据写入名为Moderna_earnings.csv
的文件:import requests import json import csv # Replace 'YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY' with your actual IEX Cloud public key url_estimates = 'https://cloud.iexapis.com/stable/stock/mrna/estimates?token=YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY' url_income = 'https://cloud.iexapis.com/stable/stock/mrna/income?token=YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY' response_estimates = requests.get(url_estimates) response_income = requests.get(url_income) data_estimates = json.loads(response_estimates.text) data_income = json.loads(response_income.text) # Initialize variables to None latest_estimate = actual = difference = percentage_difference = None # Check if 'estimates' and 'income' keys exist and if their lists are not empty if 'estimates' in data_estimates and len(data_estimates['estimates']) > 0: latest_estimate = data_estimates['estimates'][0].get('earnings', None) if 'income' in data_income and len(data_income['income']) > 0: actual = data_income['income'][0].get('netIncome', None) # Perform calculations if both latest_estimate and actual are not None if latest_estimate is not None and actual is not None: difference = actual - latest_estimate # Check for a zero latest_estimate to avoid ZeroDivisionError if latest_estimate != 0: percentage_difference = (difference / latest_estimate) * 100 # Open the CSV file with open('Moderna_earnings.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # Write the header writer.writerow(["Estimate", "Actual", "Difference", "Percentage Difference"]) # Write the data writer.writerow([latest_estimate, actual, difference, percentage_difference]) print("Data has been written to Moderna_earnings.csv")
-
来自此端点的
reportDate
、totalRevenue
和researchAndDevelopment
字段。请将以下代码片段中的
'YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY'
替换为您的实际 IEX Cloud 公钥:import requests import json import csv import schedule import time def job(): # Replace 'YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY' with your actual IEX Cloud public key url_financials = 'https://cloud.iexapis.com/stable/stock/mrna/financials?token=YOUR_IEX_CLOUD_PUBLIC_KEY' response_financials = requests.get(url_financials) data_financials = json.loads(response_financials.text) # Get total R&D and total revenue for the past 12 months total_rd = 0 total_revenue = 0 for report in data_financials['financials']: if 'reportDate' in report and int(report['reportDate'][:4]) == time.localtime().tm_year - 1: if 'researchAndDevelopment' in report: total_rd += report['researchAndDevelopment'] if 'totalRevenue' in report: total_revenue += report['totalRevenue'] # Calculate R&D as a percentage of revenue percentage_rd = (total_rd / total_revenue) * 100 # Open the CSV file with open('Moderna_RD.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) # Write the header writer.writerow(["Total R&D", "Total Revenue", "R&D as % of Revenue"]) # Write the data writer.writerow([total_rd, total_revenue, percentage_rd]) print("Data has been written to Moderna_RD.csv") if percentage_rd <= 10: print("Buy Signal: Moderna's R&D spend as a % of revenue for the past 12 months is no greater than 10%") elif percentage_rd >= 20: print("Sell Signal: Moderna's R&D spend as a % of revenue for the past 12 months exceeds 20%") else: print("No Signal: Moderna's R&D spend as a % of revenue for the past 12 months is between 10% and 20%") # Schedule the job every day at 9:00am schedule.every().day.at("09:00").do(job) # Keep the script running while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
该脚本计算过去 12 个月的总研发支出和总收入,然后计算研发占收入的百分比。接着,它将这些数据写入 CSV 文件,并根据研发占收入的百分比打印出买入或卖出信号。此任务安排每天上午 9:00 执行。
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情感分析(结合收益信号或研发支出信号进行交易):
-
买入:正向情感得分超过 0.2(在 -1 到 1 的范围内),并且持续一周以上
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卖出:负向情感得分持续一周低于 -0.2
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来源:通过 GPT-4 或类似的情感分析工具分析的新闻和社交媒体情感,这些数据可能来源于在线新闻网站、Yahoo! Finance,以及社交媒体平台如 X:
import schedule import time import csv import datetime from collections import deque from textblob import TextBlob import requests import json # Deque to keep the last 7 days sentiment scores sentiment_scores = deque(maxlen=7) def job(): global sentiment_scores # Get news articles mentioning Moderna from newsapi.org url = ('https://newsapi.org/v2/everything?' 'q=Moderna&' 'from=' + datetime.datetime.now().isoformat() + 'Z&' # only get articles from the last 24 hours 'sortBy=popularity&' 'apiKey=YOUR_NEWSAPI_KEY') response = requests.get(url) data = json.loads(response.text) # Initialize daily sentiment daily_sentiment = 0 # Iterate over the articles for article in data['articles']: # Perform sentiment analysis on the article's title blob = TextBlob(article['title']) sentiment = blob.sentiment.polarity # Add the sentiment score to the daily sentiment daily_sentiment += sentiment # Save the daily sentiment to the deque sentiment_scores.append(daily_sentiment) # Calculate the sentiment score for the past week weekly_sentiment = sum(sentiment_scores) # Write the weekly sentiment to the CSV file with open('sentiment_scores.csv', 'a', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow([datetime.date.today(), weekly_sentiment]) # Generate a signal if the sentiment is consistently positive or negative for a week if weekly_sentiment > 0.2 * len(sentiment_scores): print("Buy signal") elif weekly_sentiment < -0.2 * len(sentiment_scores): print("Sell signal") schedule.every().day.at("10:00").do(job) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
该脚本跟踪过去 7 天的每日情感得分,并将每周情感得分写入 CSV 文件。若每周情感得分超过 0.2 或低于 -0.2,则分别生成买入或卖出信号。
请记得将
'YOUR_NEWSAPI_KEY'
替换为您的实际 News API 密钥。和往常一样,这是一个简化的示例,可能不足以进行实际交易。您可能需要调整情感阈值和决策逻辑,以适应您的具体用例。另外,请注意,News API 对请求次数有一定限制,具体取决于您的订阅级别。 -
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Moderna_earnings.csv
-
情感得分和交易信号:
sentiment_scores.csv
要创建基于多个变量的交易策略,您可以将来自不同 CSV 文件的数据结合起来,处理这些数据以生成交易信号,然后使用 Alpaca 的 API 提交交易。
以下脚本演示了如何使用 pandas 实现此操作。该脚本应在生成 Moderna_earnings.csv
和 sentiment_scores.csv
两个 CSV 文件之后运行:
from alpaca_trade_api import REST
import pandas as pd
# Initialize Alpaca API
api = REST('<ALPACA_API_KEY>', '<ALPACA_SECRET_KEY>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets')
# Load earnings and sentiment data
df_earnings = pd.read_csv('Moderna_earnings.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
df_sentiment = pd.read_csv('sentiment_scores.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
# Join the two dataframes on the date index
df = df_earnings.join(df_sentiment)
# Iterate over each row in DataFrame
for index, row in df.iterrows():
earnings_signal = row['EarningsSignal']
sentiment_signal = row['SentimentSignal']
# If earnings and sentiment signal both indicate "Buy", send buy order
if earnings_signal == 'Buy' and sentiment_signal == 'Buy':
api.submit_order(
symbol='MRNA',
qty='100',
side='buy',
type='market',
time_in_force='gtc'
)
print(f'Buy signal on {index} at market price')
# If earnings and sentiment signal both indicate "Sell", send sell order
elif earnings_signal == 'Sell' and sentiment_signal == 'Sell':
api.submit_order(
symbol='MRNA',
qty='100',
side='sell',
type='market',
time_in_force='gtc'
)
print(f'Sell signal on {index} at market price')
-
Moderna_RD.csv
-
情感得分和交易信号:
sentiment_scores.csv
:from alpaca_trade_api import REST import pandas as pd # Initialize Alpaca API api = REST('<ALPACA_API_KEY>', '<ALPACA_SECRET_KEY>', base_url='https://paper-api.alpaca.markets') # Load R&D spend and sentiment data df_rd_spend = pd.read_csv('Moderna_RD.csv', index_col='Date', parse_dates=True) df_sentiment = pd.read_csv('sentiment_scores.csv', index_col='Date', parse_dates=True) # Join the two dataframes on the date index df = df_rd_spend.join(df_sentiment) # Iterate over each row in DataFrame for index, row in df.iterrows(): rd_spend_signal = row['RDSpendSignal'] sentiment_signal = row['SentimentSignal'] # If R&D spend and sentiment signal both indicate "Buy", send buy order if rd_spend_signal == 'Buy' and sentiment_signal == 'Buy': api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='buy', type='market', time_in_force='gtc' ) print(f'Buy signal on {index} at market price') # If R&D spend and sentiment signal both indicate "Sell", send sell order elif rd_spend_signal == 'Sell' and sentiment_signal == 'Sell': api.submit_order( symbol='MRNA', qty='100', side='sell', type='market', time_in_force='gtc' ) print(f'Sell signal on {index} at market price')
现在,让我们看一个回测示例。
为了回测你描述的策略,你需要为 2022 年 6 月 30 日到 2023 年 6 月 30 日的这一时间段,准备所有变量的历史数据——临床试验数据、FDA 公告数据、财报数据、情感分析数据和研发支出数据。
这是一个简化的例子,展示了如何使用 Backtrader 设置回测,假设你已经有一个包含 Moderna 历史价格数据和通过组合变量生成的买卖信号的 Pandas DataFrame df
:
import backtrader as bt
# Create a subclass of bt.Strategy to define the logic for trading
class ModernaStrategy(bt.Strategy):
def next(self):
# Get today's date
date = self.data.datetime.date()
# Check if there's a buy or sell signal for today
if date in df.index:
if df.loc[date, 'Signal'] == 'Buy':
self.buy(size=100)
elif df.loc[date, 'Signal'] == 'Sell':
self.sell(size=100)
# Create a Cerebro engine
cerebro = bt.Cerebro()
# Add the strategy to Cerebro
cerebro.addstrategy(ModernaStrategy)
# Create a data feed and add it to Cerebro
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)
# Run the backtest
cerebro.run()
这段 Python 代码示例使用 Backtrader 库,对专门为 Moderna 股票设计的交易策略进行回测。让我们来拆解一下:
-
使用
import backtrader as bt
导入 Backtrader 库。这导入了 Backtrader 库,用于回测交易策略。
-
定义交易策略:
class ModernaStrategy(bt.Strategy): def next(self): date = self.data.datetime.date() if date in df.index: if df.loc[date, 'Signal'] == 'Buy': self.buy(size=100) elif df.loc[date, 'Signal'] == 'Sell': self.sell(size=100)
让我们更仔细地看一下这段代码:
-
创建了一个自定义的交易策略类
ModernaStrategy
,它继承自bt.Strategy
。 -
next()
方法被实现,用来指定交易逻辑。这里,它会检查 Pandas DataFrame(df
)中的买入或卖出信号,然后根据这些信号执行交易。
-
-
初始化 Backtrader 引擎:
cerebro = bt.Cerebro() cerebro.addstrategy(ModernaStrategy)
让我们更仔细地看看:
-
创建了一个 Backtrader 引擎(
cerebro
) -
自定义策略已添加到引擎中
-
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添加数据并运行以下代码:
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df) cerebro.adddata(data) cerebro.run()
让我们来解释一下这段代码:
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数据通过
bt.feeds.PandasData
导入 Backtrader,其中df
包含历史价格和信号数据 -
最后,
cerebro.run()
启动回测过程
-
在这一部分,我们引导你构建了 Moderna Momentum 投资策略,结合了传统的金融指标和现代数据科学技术。我们设置了你的 Python 环境,并通过从各种数据源提取数据,构建了多维度的交易信号。最后,我们通过回测为你提供了一个全面的生物技术投资工具包。
在下一部分,我们将可视化所有 Moderna Momentum 投资交易的数据信号。在这里,我们将带你走进一个迷人的旅程,设计一个全方位的 Power BI 仪表盘,将所有数据的精髓集中在一个地方。你将学会如何直观地展示关键指标,如临床试验结果、FDA 公告、财报,甚至是情感分析。我们将用 ChatGPT 生成的洞察和 Power BI 的预测分析来强力提升我们的仪表盘,给你一个未来感十足的工具包,用来解读股市趋势。
生物技术交易的未来——Moderna Momentum 交易可视化
作为一名 Power BI 专家,让我们逐一拆解 Moderna Momentum 交易策略的每个组件,以及每个组件可能适用的理想可视化方式:
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临床试验结果:时间序列折线图可以直观地表示临床试验的各个阶段(I、II、III 期)。该折线可以通过颜色编码来表示成功的试验(绿色)、进行中的试验(黄色)和失败的试验(红色)。每个数据点(即试验)可以是互动的,鼠标悬停时提供更多详细信息,比如试验的开始和结束日期、目标以及结果。
-
FDA 监管公告:类似的时间序列折线图可以用于表示 FDA 的监管公告,使用颜色编码区分批准(绿色)和拒绝(红色)。一个单独的条形图可以展示批准和拒绝的数量随时间的变化。互动功能可以提供每个公告的更多详细信息。
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财报:结合折线图和条形图最为理想,能够有效地可视化财务数据。折线图可以表示季度收入的变化,并用标记突出显示收入增长超过或低于预期的时刻。条形图则可以提供年度收入预估与实际收入的对比。
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研发支出:可以使用折线图来表示研发支出的变化趋势。当同比增长超过 20%时,折线可以改变颜色或加粗。一个单独的区域图可以显示研发支出占总收入的百分比,表明有多少收入被重新投资到研发中。
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情感分析:情感分数可以通过热图表示,每一天(或每周)是一个单元格,颜色表示情感分数(绿色表示积极,红色表示消极,白色表示中性)。这可以快速地、一目了然地理解情感趋势。折线图也可以用于表示情感分数的变化趋势,0.2 以上的区域用绿色填充,-0.2 以下的区域用红色填充。
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历史股价:一条时间序列的折线图将是仪表板上的主要图表。它可以快速展示公司财务表现的概况。
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叠加数据:将股价的折线图与之前示例中的其他指标进行叠加,目的是提供一个一目了然的关联,展示股价与影响其主要因素之间的关系:
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临床试验结果:重大的事件,比如主要试验的成功/失败,可以在股价图上用特殊符号(如向上或向下的箭头)标出。
-
FDA 监管公告:批准/拒绝也可以在股价图上用适当的符号标出。
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财报与研发支出:股价图上的阴影区域或标记线可以表示财报发布或研发支出变化的时间段。
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情感分析:在股票价格图表下方,可以同步显示情感评分图表,以反映相同的时间轴。这有助于直观地关联情感的重大变化与股价波动。
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预测分析:Power BI 内置了预测功能,可以用来预测未来的股价。显示历史股价的图表区域可以过渡到一个预测区域。这个预测区域可以包含置信区间,指示预测的确定性。请记住,关键的是向用户传达这些预测是基于过去的趋势进行的,使用时需要谨慎。
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ChatGPT 洞察:当用户在预测区域选择一个数据点时,ChatGPT 可以生成潜在场景,解释可能导致增长或下降的原因。这可以基于历史数据中观察到的模式——例如,“如果 Moderna 宣布临床试验成功,股价可能会跟随以往类似情况的趋势。”
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加载 CSV 数据到 Power BI:
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打开 Power BI 桌面版。
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点击顶部菜单中的首页,然后点击功能区中的获取数据。
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在下拉菜单中选择文本/CSV。
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导航到你的 CSV 文件位置并选择一个文件。点击加载将数据导入 Power BI。
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对每个 CSV 文件重复步骤 II 到 IV。
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可视化临床 试验结果:
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在右侧的字段窗格中,展开clinical_trials_data。
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将日期字段拖动到轴区域,将阶段拖动到图例,将结果拖动到新折线图的值区域。
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在格式窗格中自定义线条颜色,以表示成功的试验(绿色)、进行中的试验(黄色)和失败的试验(红色)。
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可视化 FDA 监管公告:
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在右侧的字段窗格中,展开fda_announcements。
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将日期字段拖动到轴区域,将公告拖动到新折线图的值区域。
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在格式窗格中自定义线条颜色,以区分批准(绿色)和拒绝(红色)。
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可视化 财报:
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在右侧的字段窗格中,展开Moderna_earnings。
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将日期字段拖动到轴区域,将收入拖动到值,将估算拖动到新折线图和簇状 柱形图的工具提示区域。
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可视化 研发支出:
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在右侧的字段窗格中,展开Moderna_RD。
-
将日期字段拖动到轴区域,将支出拖动到新折线图的值区域。
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当同比增长超过 20%时,在格式窗格中自定义线条颜色或粗细。
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可视化 情感分析:
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在右侧的字段窗格中,展开sentiment_scores。
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将日期字段拖动到轴区域,将分数拖动到新折线图或热力图的值区域。
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在格式窗格中自定义线条或单元格颜色,以表示情感得分(绿色表示正面,红色表示负面,白色表示中性)。
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将数据叠加到股票价格折线图上(将所有 Moderna 的历史股票价格保存为单独的 CSV 文件):
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创建一个新的折线图,将日期字段放入轴区域,将股票价格字段放入值区域。
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为重要事件(例如临床试验结果和 FDA 监管公告)添加特殊标记。
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为盈利报告发布或研发支出变化期间添加阴影区域或标记线。
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在股票价格图下方同步一个情感得分图表,以反映相同的时间线。
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预测分析:
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在股票价格折线图上,点击分析窗格。
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在预测下,点击添加。根据需要调整预测长度和置信区间。
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ChatGPT 洞察:
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创建一个新的卡片可视化,并将其绑定到一个度量,该度量调用一个函数,从 ChatGPT 生成洞察。
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在股票价格折线图的预测区域设置穿透分析或点击操作,以显示 ChatGPT 卡片。
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请注意,虽然这些步骤为您提供了一个良好的开始,但您可能需要根据具体的数据和分析需求,调整配置,例如过滤数据或更改聚合方法。
让我们看一下其他的一些建议,帮助您为 Power BI 可视化提供 ChatGPT 洞察。
要将 ChatGPT 洞察导入 Power BI 可视化,您需要使用 Power BI 运行 Python 脚本的功能,以及一个自定义函数,该函数使用 GPT API 根据您的数据生成洞察。我们已经提供了一个逐步指南来帮助您实现这一目标。
前提条件
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确保您的计算机上已安装 Python。
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安装
openai
Python 包,该包将用于与 ChatGPT API 进行交互。您可以使用 pip 安装:pip install openai
确保您从 OpenAI 获取了 API 密钥,以访问 GPT API。
请按照以下步骤操作:
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在 Power BI 中添加 Python 脚本:
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打开 Power BI 桌面并转到主页选项卡。
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点击数据部分的Python 脚本。
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在弹出的 Python 脚本编辑器中,粘贴以下代码:
import openai # Your OpenAI API key openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY" def get_chatgpt_insights(data): openai.api_key = openai_api_key prompt = f"Provide insights for the following data: {data}" response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=100 ) insights = response.choices[0].text.strip() return insights # Test the function print(get_chatgpt_insights("Sample data for testing"))
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点击确定以运行脚本。
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创建一个新的卡片可视化:
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在设置完 Python 脚本后,转到 Power BI 画布。
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点击卡片下的可视化。
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在字段窗格中,将此卡片绑定到一个度量,该度量将调用您的 Python 函数以获取洞察。您可能需要在 DAX 中创建一个新的度量,以便与 Python 函数交互。
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通过在现有的可视化中设置穿透分析或点击操作,增加更多的互动性,例如股票价格折线图中的预测区域。
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转到可视化下的操作,启用穿透分析,或设置点击操作,在点击时触发 ChatGPT 洞察卡片。
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根据需要将您的可视化内容排列到画布上。
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保存您的 Power BI 文件。
设置完成后,每当你或用户与可视化数据进行交互时,ChatGPT 的洞察应基于底层数据进行更新。由于 Power BI 的 Python 集成存在限制,你可能需要刷新数据或 Python 脚本才能查看更新后的洞察。
这种互动性强、富有洞察力且视觉吸引力十足的仪表盘,不仅能使投资交易监控更加轻松,还能更好地理解不同因素如何相互作用,影响 Moderna 的市场表现。这是金融分析的未来,将创新的 AGI 技术与人类智慧相结合,带来前所未有的洞察。
接下来,准备迎接前所未有的医疗保健和监管监督的未来!在接下来的部分,我们将介绍 FoodandDrugAdminGPT,一款革命性的 AI 角色,它将彻底改变我们处理药物开发和审批的方式。凭借无与伦比的分析能力和创新的方法,这一系统有望重新定义制药研究的边界,让挽救生命的治疗方案更快、更高效地送到患者手中。欢迎来到一个技术与医疗保健融合、创造曾经遥不可及的可能性的新时代!
介绍药物开发和监管审批的未来——FoodandDrugAdminGPT,一款 AI 角色
与 FoodandDrugAdminGPT 一起走进未来,这个 AI 角色将彻底改变药物开发和监管审批!如果你对 ChatGPT 感兴趣,那就等着看看这个专门的 AI 模型如何利用生成语言能力预测药物获得 FDA 批准的几率吧。我们将探讨 FoodandDrugAdminGPT 如何成为制药投资组合管理的关键工具,为你提供预测性优势。对于 Power BI 爱好者,我们还将探索如何将 AI 的洞察集成到互动仪表盘中,助力实时决策。如果你热衷于 ChatGPT、对投资充满热情,或者是 Power BI 可视化的粉丝,这一部分你绝对不容错过。
FoodandDrugAdminGPT 是一个创新的 AI 角色,专为药物开发和监管审批领域而设计。作为一个智能模型,它可以在药物提交 FDA 之前预测潜在的挑战和机会,帮助制药公司评估其产品的审批可能性,识别改进领域,从而加速整体开发和审批过程。
以下关键指标已经由 FoodandDrugAdminGPT 评估:
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药物组成与作用机制:分析药物的功能和化学结构。
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临床前数据:审查非人类试验结果的安全性和有效性。
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临床试验设计:评估人体试验的完整性和伦理考量。
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统计分析计划:确认计划中的统计方法的有效性。
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患者群体:确保药物的预期用户在试验中得到充分代表。
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不良事件监测:审查监测副作用和风险的程序。
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药物生产和质量控制:确保生产符合 FDA 标准。
能够以用户友好的方式传达复杂的评估
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背景:旨在模拟 FDA 的评估专长,核心聚焦于药物的安全性和有效性。
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技能:
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药物开发、临床试验和监管流程的专业知识
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能够分析复杂的科学数据和试验设计
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Skill in recognizing potential risks and regulatory obstacles
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现在,让我们来看一下 FoodandDrugAdminGPT 的概况:
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动机:旨在帮助制药公司加快药物开发和批准,努力简化监管流程,促进患者更快获得治疗。
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方法:提供对药物开发各个重要方面的全面评估,将其置于当代科学理解和监管规范的背景中。
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个性:以彻底性、客观性和洞察力闻名,将复杂的评估转化为易于理解的语言。
While FoodandDrugAdminGPT provides invaluable evaluations, it’s essential to note that the final decision-making resides with the drug manufacturers and the FDA. Its guidance is meant to supplement professional judgment and inform – not prescribe – strategic choices in drug development and regulation.
FoodandDrugAdminGPT heralds a new era in drug development and regulation, embodying a revolutionary system that leverages Generative AI. This AI persona builds upon the ChatGPT framework to present the next evolution in AI assistance across diverse aspects of food and drug administration. It encapsulates a forward-thinking approach that anticipates the future landscape of regulatory oversight, offering a new tool in the continuous quest for innovation in healthcare.
我们刚刚踏上了一段激动人心的旅程,探索了 FoodandDrugAdminGPT 的世界,这是一个在药物开发和监管批准中颠覆性的 AI 角色。我们看到它不仅仅是为医务人员而设;投资者和数据分析师也可以利用其预测能力做出更智能的决策并创建有吸引力的仪表板。它是 AI 未来与金融和数据可视化的激动人心的交汇点。如果你曾经对 ChatGPT 感到着迷,对股市充满兴趣,或者对 Power BI 的可能性感到兴奋,那么这是一个所有这些世界碰撞的关键时刻。
在接下来的部分中,我们将深入探讨微软 JARVIS(HuggingGPT)的未来能力,这个 AI 系统突出了协同智能和使用生成 AI 的多面卓越。你将了解到,这项尖端技术不仅能完成复杂任务,还能为投资者提供预测性见解,为分析师提供动态的 Power BI 可视化。那么,为什么值得你花时间了解?因为我们正处在一个正在重塑行业的 AI 革命的边缘。无论你是 ChatGPT 的爱好者、精明的投资者,还是 Power BI 专家,这里正是你技能汇聚,解锁前所未有的机会的地方。
释放协同智能——微软 Jarvis(GitHub)
认识微软 JARVIS,这是一个先进的 AI 系统,它将协作提升到新的高度。托管在 Hugging Face 平台上的 HuggingGPT,JARVIS 连接了多达 20 个 AI 模型,包括多个开源的大规模语言模型(LLMs),涉及图像、视频、音频等多个领域。由 ChatGPT 领导,JARVIS 无缝集成这些模型,执行复杂任务,任何人都可以立即探索其功能。
这个动态系统通过四个不同的阶段来运作:
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任务规划:ChatGPT 分析用户请求,理解其意图,将其拆解为可管理的任务。
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模型选择:然后,它选择 FDA 策划的最合适的专家模型,针对每个任务,包括图像分析、药物相互作用检查等 AI 专家模型。
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任务执行:这些专家模型执行各自的任务,并将结果反馈给 ChatGPT。
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响应生成:ChatGPT 整合预测结果,并将协调一致的响应反馈给用户。
被称为 FoodandDrugAdminGPT 的这一集成系统提供了多种功能的网络。它不仅限于处理单一模态的输入,还能够处理各种模态,解决一系列复杂的 AI 任务。通过相应的模型描述,FoodandDrugAdminGPT 连接并整合了各个专家模型,充当中央大脑,精准回答用户的查询。欢迎进入一个互联智能的新纪元,在这个时代,整体的智慧确实大于各部分的总和。
AI 的新纪元——HuggingGPT 的多面卓越以及与 Gradio 模型的集成
在快速发展的 AI 领域,HuggingGPT 凭借其大规模语言模型(LLMs)的能力脱颖而出。通过整合数百个 Hugging Face 模型,HuggingGPT 是一个多功能工具,能够在 24 种不同任务中表现出色,如文本分类、图像生成、物体检测、问答,甚至文本到视频转换。它处理多模态信息的能力使其成为解决复杂 AI 挑战的突出方案。
然而,像任何突破性的技术一样,HuggingGPT 也面临一些挑战。其性能有时可能会受到与大型语言模型(LLMs)频繁交互所带来的效率和延迟问题、最大令牌限制影响上下文长度的约束以及偶尔由于 LLM 未遵循指令所导致的不稳定性问题的影响。
然而,这些局限性被 HuggingGPT 的诸多优势所掩盖:
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最先进的表现:通过在众多自然语言处理(NLP)任务中设立新基准,它为那些需要复杂 NLP 能力的 AI 挑战提供了最佳解决方案。定制化微调甚至可以带来与业内最佳模型相当或超越的结果。
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经济的数据需求:得益于在大量文本数据上的预训练,HuggingGPT 大幅减少了对标注训练数据的需求,从而节省了时间和费用。
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可定制性与多功能性:从法律和医学到摘要任务,HuggingGPT 的适应性允许将模型定制到特定领域,涵盖了广泛的应用,如聊天机器人、语言翻译和文本摘要。
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可解释性:特别是在法律或医学 NLP 等高风险领域,HuggingGPT 的可解释性有助于清晰理解模型的决策过程,辅助调试和优化。
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开源可访问性:基于开源技术构建,HuggingGPT 可供广大的开发者和研究者社区使用,无需支付任何许可费用或成本。
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集成与可扩展性:它与各种工具和平台的无缝兼容性,以及通过云计算服务的规模化部署,提供了实时处理大量文本数据的能力。
尽管存在一些限制,HuggingGPT 依然以其创新的表现、适应性、透明性和可扩展性让 AI 社区感到惊叹。它的贡献证明了它在 AI 领域作为强大力量的地位。
用 Gradio 释放创意——为 Hugging Face 模型提供简化演示和 GUI 的门户
Gradio,作为机器学习生态系统中的一款革命性库,使开发者能够轻松地为机器学习模型创建演示和图形用户界面(GUI)。它的简单性类似于在 Google Docs 中分享文档链接。随着 Gradio 2.0 的问世,将几乎任何 Hugging Face 模型与 GUI 集成,只需一行代码。让我们来探讨 Gradio 与 Hugging Face 模型协同的显著优势:
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from_pipeline()
函数。此外,借助gr.load()
函数,你可以高效地围绕推理 API 构建一个演示,而无需加载模型。 -
托管解决方案:Gradio 演示可以托管在 Hugging Face Spaces 上,既可以通过图形用户界面(GUI),也可以完全通过 Python 进行。此外,托管在 Hugging Face Spaces 上的 Gradio 演示可以无缝嵌入到你的网站中。
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释放灵活性:Gradio 的设计促进了多个模型的并行加载或顺序对齐
选择合适的 AI 模型——HuggingGPT(Jarvis)与 GPT-4 在领域专业知识中的选择
选择 HuggingGPT(Jarvis)与通用 LLM(如 GPT-4)之间的差异在于它们的基础设计、目的和任务处理能力。这些差异在各种应用中的效果可能产生显著影响。
HuggingGPT(Jarvis)——领域专家
HuggingGPT(Jarvis)作为一个集成系统,独特地设计用于与多个领域特定模型协作。在药物开发等专业领域中,它包含了经过专门训练的专家模型,这些模型涵盖药物相互作用、临床试验设计、FDA 法规等任务。当面临具体问题时,HuggingGPT(Jarvis)会评估问题,并召唤最合适的专家模型进行回应。这种专业化使得它提供的见解既详细又准确地符合该领域的独特需求。
GPT-4——通才
相比之下,GPT-4 作为一个单一的通用大型语言模型(LLM),能够处理广泛的任务和问题,而无需依赖外部模型。它在多样化数据集上的训练使其能够在多个领域提供富有信息性和创造性的回答。尽管其功能极其多样,但它缺乏像 HuggingGPT(Jarvis)那样的专家模型在特定领域的深刻洞察力。
做出正确的选择
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对于深度、领域特定知识:HuggingGPT(Jarvis)是需要深厚专业知识的任务的首选。在药物开发等领域,其能利用药理学、生物化学或 FDA 法规等具体知识,使其成为不可或缺的工具。
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对于广泛的理解和创造力:当任务需要跨多个学科的综合知识或创造力时,GPT-4 展现出色的表现。它的全面训练使其能够以创造性和广泛的理解来解决跨领域的问题。
为什么我们为 FoodandDrugAdminGPT 人物选择了 HuggingGPT(Jarvis)
在我们即将展示的例子中,精确的领域聚焦型见解需求使我们选择了 HuggingGPT(Jarvis)来实现 FoodandDrugAdminGPT 人物。这一选择与手头任务的复杂性和专业化特性相吻合,仅凭通用知识或创造力是不足以完成的。Jarvis 利用特定领域专家模型的能力,确保了准确性和深度,使其成为该应用的最佳解决方案。
利用专业化智能——HuggingGPT 在监管领域中提供的多模态解决方案应用于 FoodandDrugAdminGPT
FoodandDrugAdminGPT 系统的一个突出特点是其战略任务规划。通过将用户请求拆解为可解决的任务,并将它们匹配到适当的专家模型,它制定了一个连贯的行动计划。这种深思熟虑的分析和分配使 FoodandDrugAdminGPT 能够生成智能计划,使用外部模型,并无缝整合多模态感知能力,以应对复杂的 AI 挑战。
FoodandDrugAdminGPT 系统的全面贡献如下:
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将通用 AI 与专门知识结合:该系统将大语言模型(LLMs)与专门的专家模型结合,呈现出一个创新的生成式 AI(GAI)解决方案框架。利用 LLMs 进行规划和决策,FoodandDrugAdminGPT 根据不同任务选择性地部署专家模型。
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提供多模态和可靠的服务:通过在 FDA 网络中协调多个特定任务模型,FoodandDrugAdminGPT 能够熟练地管理跨多种模态和领域的 AI 任务,提升了系统的适应性。
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强调任务规划的重要性:在 FoodandDrugAdminGPT 中,规划的关键作用被突显,系统通过方法论评估,旨在衡量大语言模型(LLMs)在制定有效策略方面的能力。
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展示跨模态的多样性:在语言、视觉、语音和跨模态的全面实验中,系统展现了在理解和解决食品和药品管理领域复杂任务方面的能力。
这个创新系统为广泛的 AI 挑战提供了一个优雅的解决方案,超越了多种模式和领域。它预示着一个未来,在这个未来中,AI 的能力可以被用于提升食品和药品管理领域的效率和准确性,为其他各个行业的潜在应用打开大门。通过将通用 AI 和专用 AI 的优势结合起来,FoodandDrugAdminGPT 展示了一种创新的方法,可能会重新定义我们如何利用 AI。
在这里,你将发现如何将 Gradio 的革命性功能与 Hugging Face 的机器学习模型结合的巧妙方法。我们将指导你完成关键步骤,从获取 OpenAPI 密钥到使用from_pipeline()
函数构建自己的 Gradio 演示。为什么这篇文章必读?通过掌握这些技术,你将掌握如何轻松地创建、托管和嵌入先进的机器学习演示,整个过程只需几分钟。所以,准备好你的开发环境吧,因为一个简化而强大的机器学习演示世界正等待着你!
HuggingGPT 模型和 Gradio 演示
按照以下步骤操作:
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如果你还没有 OpenAPI 密钥,请获取一个。
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在 Hugging Face 上注册一个免费账户 – huggingface.co。
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在 Hugging Face 网站的左侧栏点击链接,进入设置 > 访问令牌。
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在 Hugging Face 网站上点击新建令牌。
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给令牌命名(可以随意命名),选择写入作为角色,然后在 Hugging Face 中点击生成。
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复制 API 密钥并将其存放在你能轻松访问的位置。
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将你的 OpenAPI 密钥和 Hugging Face 令牌粘贴到相应的字段中。然后,点击每个字段旁边的提交按钮。
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在查询框底部输入你的提示,然后点击发送。
在下一节中,我们设计了一个多节的路线图,旨在帮助你深入了解生物技术投资,特别是在药物开发和监管批准的领域。让我们来解析为什么每一节都至关重要,你将学到什么,以及它如何影响你的投资决策。
第一部分 – 使用 FoodandDrugAdminGPT 获取投资洞察 – 一份全面的查询指南
第一部分作为一个入门平台,适合经验丰富的华尔街分析师和对生物技术行业感兴趣的个人投资者。我们将通过引入有针对性的问题,解构药物审批和市场策略的复杂迷宫,这些问题能够提供药物开发生命周期的全景视图。本节中的问题将帮助你识别关键要素,例如市场批准时间表、潜在市场规模、竞争格局和监管风险。FoodandDrugAdminGPT 的指导将作为你专业知识的补充工具,填补知识空白,并指引你做出明智的投资选择。
为什么它很重要
从这些查询中获得的理解不仅会揭示审批过程,还将帮助你将投资焦点对准真正影响药物商业可行性的因素。这就像是在一个充满机遇与陷阱的领域里,带着一把精准的指南针。
第二部分 – Moderna 的药物管线 – 为投资和华尔街分析量身定制的洞察
在这一节中,我们将重点提供一份面向投资的 Moderna 现有产品及其管线中药物的分析。问题将会聚焦于关键问题,如紧急使用授权、各种疫苗的临床试验,以及监管里程碑。通过使用像 HuggingGPT 这样的 AI 工具,我们将使这些问题更加专门化,以符合最新的 FDA 指南和市场信息。
为什么它很重要
了解 Moderna 现有的投资组合将帮助你做出明智的短期投资决策。通过了解每种药物在批准和市场准备方面的进展,你将更好地评估即时回报和风险因素。
第三部分 – 解锁 Moderna 的管线 – 使用 HuggingfaceGPT 为投资者提出的关键问题
第三部分接续了第二部分的内容,但深入了一个层次。在这一部分,我们将专注于仍处于开发或临床试验阶段的特定药物。本部分采用更复杂、定向的问题,使用 AI 工具,帮助你评估关于 Moderna 药物管线的长期前景。问题将深入探讨药物的推出时间表、疫苗的竞争格局,以及 Moderna 的战略合作伙伴关系和资金支持。
为什么这很重要
如果你正在考虑一个长期的投资策略,理解一家公司药物管线的未来潜力至关重要。本部分将帮助你更深入地了解未来可能成为市场重要玩家的药物,从而帮助你理解长期增长轨迹及其相关风险。
总体影响
我们指南的目标是将你对生物科技投资的基本理解转化为一项专业的、全方位的技能。通过将学习分为这三个不同但互补的部分,我们为你提供了一个全面的工具包,帮助你在短期和长期内驾驭投资领域。从本质上讲,你将能够做出深思熟虑的决策,既能抓住眼前的机会,又能为未来的市场变化做好准备。
第一部分 – 与 FoodandDrugAdminGPT 的投资洞察 – 全面查询指南
投资者和华尔街分析师可能会关注药物开发过程中,如市场批准、批准后的变化、市场潜力、竞争和监管风险等方面。以下是一套简化的问题:
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市场批准时间表:考虑到 IND 阶段,我们的药物预计何时能够上市?
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潜在市场规模:我们的胰腺癌药物候选产品可能的市场规模是多少?
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竞争格局:我们如何分析胰腺癌药物的竞争格局?
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监管风险:在药物开发过程中,我们应考虑哪些潜在的监管风险?
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成本效益分析:我们应如何进行成本效益分析,以确定潜在的定价?
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国际扩展:在规划国际市场时,我们应该考虑哪些因素?
这些问题提供了一个全面的药物批准视角,重点关注投资方面,同时记住 FoodandDrugAdminGPT 在此过程中引导和补充专业知识。
第二部分 – Moderna 的药物管线 – 专为投资和华尔街分析定制的洞察
HuggingGPT 可以帮助将问题聚焦于与投资者和华尔街分析师相关的 Moderna 药物管线。以下是一个示例:
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紧急使用授权:FDA 是否已授予 Moderna 下一代 COVID-19 疫苗 mRNA-1283 的 EUA?
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流感疫苗的临床试验:根据 FDA 的要求,流感疫苗 mRNA-1010、mRNA-1020、mRNA-1030、mRNA-1011 和 mRNA-1012 分别处于哪些阶段?
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RSV 疫苗的监管洞察:FDA 是否对 Moderna 的 mRNA-1345 的审批过程做出了任何公告?
第三部分——解锁 Moderna 的产品管道——使用 HuggingfaceGPT 为投资者提供的关键问题
这是一个专注的问题集,旨在从投资者的角度深入探讨 Moderna 的产品管道:
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COVID-19 疫苗时间表:mRNA-1283 的商业化推广时间表是什么?Moderna 可能会面临哪些监管障碍?
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流感疫苗市场格局:你能评论一下 Moderna 流感疫苗的竞争格局以及其差异化策略吗?
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联合疫苗:Moderna 针对 COVID 和流感的联合疫苗(mRNA-1073 和 mRNA-1083)在临床试验中的进展如何?
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财务合作:你能详细说明 Moderna 与默克公司在 mRNA-4157 上的 50-50 全球利润共享的财务影响吗?
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兹卡疫苗开发:来自 BARDA 的外部资金如何影响 mRNA-1893(兹卡疫苗)的开发?
这些量身定制的问题提供了对 Moderna 产品组合的全面理解,考虑了投资社区的特定关注点。通过使用像 HuggingGPT 这样的工具,问题可以进一步调整,以满足特定的 FDA 法规或投资兴趣,从而增强对 Moderna 资产的详细分析。
接下来的部分展示了 GPT-4 和未来的 LLM 如何通过帮助像 Moderna 这样的公司更快速、更准确地开发新药和治疗方法,可能对医疗保健和生物技术公司产生的影响。
通过 GPT-4 革命化生物技术——Moderna 加速药物发现的路径
在动态的医疗保健和生物技术领域,像 Moderna 这样的公司正处于一个激动人心的时代的边缘,这个时代的标志是像 OpenAI 的 GPT-4 这样的 LLM(大型语言模型)的整合。这一转变对药物发现和开发具有重大影响,有望重新塑造行业。
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在生物技术领域引入 GPT-4:由 OpenAI 创建的 GPT-4 不仅仅是另一个语言模型。它有潜力通过执行复杂的组合和翻译任务加速药物发现。GPT-4 可以分析化学结构、性质和反应,识别与已知药物具有相似属性的化合物。通过修改这些化合物,确保它们不受专利保护,从而可以显著节省时间和资源。
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Moderna 与 GPT-4 的战略:Moderna 处于独特的地位,可以利用 GPT-4 在革命性地推进药物发现方面发挥作用。通过关注最有前景的化合物,GPT-4 可以减少开发过程中的成本和时间。当前越来越流行的做法是“药物再利用”,GPT-4 可以帮助将现有药物转用于新的用途,从而突破新药开发过程中传统上高昂的成本和漫长的时间线。
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与 AGI 的未来:AGI 在药物开发中的潜力更为广泛。它可以帮助研究人员更快速、更准确地找出新的药物和治疗靶点。尽管关于 AGI 在药物开发中的安全性存在担忧,但 OpenAI 致力于确保 AGI 与人类价值观对齐,具备强有力的控制、安全性、透明性、公平性和隐私保护,这些都为使命奠定了基础。
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医疗健康的新视野:如 GPT-4 这类大语言模型的整合预示着一场变革,它可能重新塑造制药行业,使其更加高效和资源丰富。对于 Moderna,甚至整个生物技术行业而言,拥抱这些先进的 AI 模型有可能为前所未有的进展铺平道路,塑造一个更加光明健康的未来。
OpenAI 在科技巨头中的巅峰地位
本章的结束语是一个重大问题:OpenAI 如何凭借仅仅 250 人,超越了领先科技公司庞大的研发团队,创造出了 ChatGPT?OpenAI 成功的关键在于以下几个方面:
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以使命为驱动的专注:OpenAI 致力于使 AGI 造福人类,优先推动 ChatGPT 等突破性项目
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前沿研究:不断推动 AGI 的边界,并公开分享发现
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风险接受:大胆地接受风险带来了显著的进展
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合作文化:与全球机构对接,共同应对 AGI 的挑战
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战略性人才引进:吸引顶尖人才,推动具有深远影响的进展
OpenAI 的成功不仅仅是一个技术现象,它展示了 AI 在各个领域的变革力量。随着 AI 领域的发展,像 OpenAI 这样的小型创新者能够挑战现状,尽管拥有巨大资源的科技巨头依然是强大的竞争者。
OpenAI 与 Moderna——药物发现的新前沿
OpenAI 与 Moderna 的合作潜力为制药领域带来了激动人心的前景:
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RAD 合作:
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数据分析与化合物识别:Moderna 可以利用 GPT-4 分析大量科学数据,识别并修改化合物
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重塑现有药物:GPT-4 的模式识别能力可以帮助重塑现有药物的用途
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协同研究:可以与 OpenAI 合作,利用 Moderna 在 mRNA 方面的专业知识开发量身定制的 AI 解决方案
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道德对齐:
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安全性与透明性:两者都优先考虑道德实践,确保负责任的开发和严格的测试
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公平与隐私:OpenAI 的原则可以指导 Moderna 的临床试验和患者数据管理
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未来机会与全球影响:
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AGI 在药物开发中的应用:AGI 的到来可能会彻底改变 Moderna 的流程,以无与伦比的精确度进行药物定向和优化试验
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拓展全球影响力:AI 驱动的洞察力可以扩展 Moderna 应对全球多样化健康挑战的能力
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OpenAI 的创新技术,特别是 GPT-4,为 Moderna 开辟了新天地。整合这些 AI 技术可以加速研究,符合伦理原则,并为合作和创新铺平道路。Moderna 与 OpenAI 之间的潜在协同效应有望重新定义药物发现,推动全球性的突破,从而造福人类。当我们过渡到下一部分讨论 AGI 的更广泛影响时,这一伙伴关系将成为在医疗健康领域中伦理与创新应用 AI 的无限可能性的见证。
OpenAI 的历史及其对 AGI 的关注
OpenAI 于 2015 年 12 月成立,作为一个非营利组织,旨在确保 AGI 造福人类。创始人包括埃隆·马斯克、山姆·奥特曼等人,他们启动了一个如今处于 AGI 前沿的组织。
这是 OpenAI 的简要时间轴:
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2015:OpenAI 的创立,承诺利用对 AGI 的所有影响力,避免其被用于有害目的。
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2016-2018:OpenAI 发布了具有重大影响的研究论文,并开发了人工智能技术,强调合作的方式。
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2019:OpenAI 转向“限利”模式,以吸引更多资金并与盈利性 AI 企业竞争。
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2020:推出了 GPT-3,这是一款语言预测模型,吸引了广泛关注。
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2021:推出 GPT-3 API,允许开发者在各种应用中使用该模型。
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2022:发布了 DALL-E 和 CLIP 神经网络,并提供了 ChatGPT 的免费预览。
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2023:发布了 GPT-4,并提供了十个 $100,000 的资助,用于构建民主化过程的原型,以引导 AI 发展。
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2023 年 8 月:
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第一宗收购发生在 8 月 16 日,通过总部位于纽约的 Global Illumination 公司。该公司专注于在线游戏制作的开源技术。这是一项基于该公司在创意工具和数字体验方面专长的收购与雇佣交易。
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ChatGPT 于 8 月 28 日发布企业版。它具备企业级安全性和隐私保护、更高的访问速度、更长的上下文窗口和定制选项。
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2023 年 9 月:
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Dall-E 3 于 9 月 20 日宣布,并于 2023 年 10 月发布。
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ChatGPT 在移动设备上的语音启用
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ChatGPT 图像识别
下一部分概述了 OpenAI 在 AGI 方面的进展及其对齐工作,接着是其在金融行业的潜在未来应用。本部分强调了 AGI 的重要性,并进一步强化了与金融领域的联系。
OpenAI 的 AGI 计划——迈向智能革命的开创性旅程
OpenAI 的重要举措,如 GPT 模型的开发,正在引领 AGI 革命。从 GPT-3 的类人文本生成,到探索 GPT-4 可能的万亿参数,这些语言模型正在改变人工智能的格局。
以 Dactyl 和 OpenAI Five 等模型为例,强化学习的关注也具有开创性。通过强化学习对人类对齐和政策合规的微调过程,确保了 GPT-4 的表现符合人类的价值观。
在合作中,OpenAI 正在与微软及全球研究机构建立合作伙伴关系,致力于建设一个合作的 AGI 社区。他们的目标?确保 AGI 始终是人类的盟友,而非威胁。
AGI – 对齐及其重要性 – 指挥智慧的交响乐。
想象一个 AGI 反映我们精神和理念的世界,并增强我们的能力。OpenAI 的对齐团队确保 AGI 这一能够超越人类认知的奇迹,始终忠实于我们的目标。
他们的职责包括可扩展的监督、泛化、自动可解释性、稳健性和对抗性测试。把这些看作是保持 AGI 在金融这个不可预测领域中的表现道德、可靠和韧性的指导原则。
AGI 在金融中的原则和未来场景 – 你未来的金融伙伴。
随着 AGI 成为我们金融生态系统的核心支柱,了解对齐团队的工作确保了 AGI 在金融应用中的可靠性和透明度。以下是 AGI 可能征服的激动人心领域的简要概述:
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AGI 驱动的商业智能:想象 AGI 充当一个神谕,为商业提供实时洞察,预测机会和瓶颈,前所未有。
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AGI 增强的金融市场预测:AGI 可能彻底改变金融分析和交易,解读隐藏的模式并制定创新的交易策略。
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革新性的金融咨询:AGI 可以提供超个性化的金融建议,考虑到个人的完整生活状况,提供真正量身定制的建议。
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实时风险管理:AGI 可能充当一个警觉的守护者,扫描数据以识别潜在风险,并提供及时干预的建议。
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金融服务的民主化:AGI 可以使高质量的金融服务大众化,促进全球范围内的金融素养和独立性。
然而,当我们航行向这些激动人心的前沿时,AGI 巨大的潜力与伦理考虑(如工作岗位流失、隐私和公平访问)之间的平衡必须始终摆在最前面。进行开放对话将是制定一个不仅创新,而且包容且负责任的 AGI 驱动的未来的关键。
总结
本章是一次激动人心的历程,带领我们深入了解人工智能、金融和生物技术的多维世界。我们从探索 GPT-4 在加速 Moderna 药物发现中的作用开始。接着,我们进入了充满刺激的动量交易领域,并探讨了 Power BI 可视化的精准性。我们还揭示了 Moderna 与 IBM 和卡内基梅隆大学的雄心勃勃的合作,聚焦于抗癌、未来的疫情防控,以及外包生产的创新方法。接下来,我们深入探讨了自动化机器人与 Jarvis 和 HuggingGPT 之间迷人的交汇点。我们回顾了 OpenAI 朝着通用人工智能(AGI)迈进的历程,以及人工智能与量子计算的突破性融合。最后,我们思考了 AGI 的伦理对齐问题,强调了人类价值观的重要性。本章为创新、合作、雄心和伦理责任提供了一个万花筒般的视角,为未来的发展奠定了基础。
在上一章,第八章,Crowdstrike:深伪技术时代的网络安全,我们将深入探索 CrowdStrike 的迷人世界——一家全球领先的网络安全公司。通过 Power BI 可视化的视角,我们将探讨激进与保守的交易策略,揭示技术、金融和创新的精彩交响曲。从网络保险的脉动节奏到量子计算的悠扬旋律,我们的旅程将引起投资者、科技爱好者以及任何对网络安全未来感兴趣的人的共鸣。
在下一章中,准备好被吸引,我们将深入探讨以下主题:
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CrowdStrike 的优势与劣势:通过 SCORE 分析揭示该公司在数字领域的地位。
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创新的交易策略:学习如何利用网络安全领域的期权和股票,并借助 Power BI 可视化图表进行指导。
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HackerGPT 的专业能力:探索一款高度智能的模型,能够监控网络安全法规变化和漏洞。
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深伪技术与 AI 的力量:揭示深伪技术背后的真相,以及 ChatGPT 等 AI 工具如何保护数字完整性。
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通向 AI 未来的护照:踏上 AI 学习之旅,改变交易、投资和财务报告的方式。
第八章:CrowdStrike:深度伪造时代的网络安全
第七章为我们打开了一扇引人入胜的世界大门,展示了 AI、金融和生物技术的交汇点,以 GPT-4 对 Moderna 药物发现的变革性影响为例。我们见证了 Power BI 在金融分析中的魔力,揭开了 Moderna 的广泛合作和雄心。我们还探讨了自动化机器人如 Jarvis 和 HuggingGPT 的应用,OpenAI 的 AGI 计划,以及 AI 和量子计算未来带来的可能性。当我们进入第八章时,第七章的见解为我们打下了坚实的基础,为进一步探索 AI 日益发展的宇宙及其在保护金融信息方面的应用做好了准备。
欢迎来到第八章,在这里我们解码网络安全的迷宫般的走廊,探讨它与人工智能的互动,并审视其对金融信息的影响。随着数字交易和数据交换无处不在,暴露风险极大。
想象参加一场艾德·希兰的音乐会:音乐会场地代表您的数字网络,观众是您的数据,而艾德·希兰——这场演出的明星——是您的关键信息或服务器。系好安全带,我们将解码 CrowdStrike 的复杂性,深入探索深度伪造技术的黑暗世界,并理清金融交易中的复杂问题——所有这些都通过 GPT-4 等先进 AI 技术的视角进行。您将在这里发现通过 Power BI 可视化呈现的投资策略,解决伦理困境,并提升您的 AI 素养。
本章涵盖的主要主题如下:
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GPT-4、多模态活动与财务暴露:了解将 GPT-4 融入金融领域的诱人前景与潜在风险。
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了解 CrowdStrike:揭开 CrowdStrike 云原生安全云平台背后的秘密。
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激进与保守的交易策略:通过 Power BI 可视化展示的生动示例,让您的金融之旅飞速前进,激发您的交易策略。
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HackerGPT 与监管变化:认识 HackerGPT,您的新神谕,帮助解析网络安全变化及其财务影响。
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FinGPT——金融分析的革命:探索 FinGPT 如何成为金融数据分析、风险评估和预测分析的首选 AI 模型。
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MetaGPT——多代理系统的奇才:深入了解 MetaGPT,这一新兴的 AI 解决方案,通过协调多个 GPT 模型提供前所未有的金融洞察。
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现实世界中 LLM 的间接提示注入——风险与伦理困境:揭示现实世界大型语言模型(LLM)应用中常被忽视的间接提示注入风险,并深入探讨随之而来的伦理迷局。
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深度伪造和 AI 素养——金融领域的风险与韧性:踏上令人着迷的旅程,探索深度伪造的不安世界,揭示它们在金融领域的风险与机遇。通过这章内容,武装自己以掌握关键的 AI 素养技能,这是你在应对这些险恶技术挑战时的第一道防线。
在网络安全的世界里航行,可能会让人感觉像是在穿越一座复杂的数字迷宫。但如果理解它像参加一场艾德·希兰的音乐会一样——一场你可以想象并欣赏的激动人心的现场体验,那该多好?这正是我们通过音乐会和网络安全的类比,提供了一种通用语言,简化了数字安全的复杂领域。像 GPT-4 这样复杂的工具,可以为你提供财务策略建议,并生成动态的 Power BI 可视化。然而,一次网络失误可能会让一切付诸东流。准备好迎接一场激动人心的旅程,穿越一个高科技真正与高风险相遇的领域,并学习如何像艾德·希兰保护他的音乐会一样精确地保护你的数字世界。
音乐会与网络安全的类比——数字舞台的音乐会安全
作为一个类比,想象你正在参加一场艾德·希兰的音乐会:这是一场规模宏大、备受瞩目的活动,吸引了成千上万的粉丝。音乐会代表了一个数字网络,观众是数据包和用户,而舞台(与表演者)则是核心数据或主服务器:
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入场时的票务检查代表了防火墙。 在进入会场之前,你的票会被检查。这确保只有授权的观众才能进入。同样,防火墙作为防御的第一道防线,只允许合法的流量通过。
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包包和身体扫描就像是防病毒和恶意软件扫描。 安保人员会检查包包,并有时使用金属探测器,确保没有有害物品进入音乐会。类似地,防病毒和恶意软件扫描会寻找试图进入系统的有害软件或文件。
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VIP 区域和后台通行证代表了分级访问控制。 不是每个观众都可以进入后台或访问 VIP 区域,只有持有特别通行证或腕带的人才能进入。在数字世界中,分级访问控制确保只有特定的人可以访问网络的敏感部分或特定数据。
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监控可疑活动就像使用入侵检测系统。 在音乐会上,安保人员会扫描人群,寻找任何破坏秩序的行为。类似地,入侵检测系统会持续监控网络活动,标记任何异常情况。
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快速响应小组代表了事件响应小组。 如果发生扰乱,音乐会的专业安保团队会迅速介入处理。类似地,当检测到网络威胁时,专业团队会立即采取行动,保护数字世界。
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持续监控就像是连续监测。 在音乐会场地内布满了监控摄像头,时刻关注着一切。在网络安全中,持续监控确保任何恶意活动都会在发生时被及时发现。
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音乐会前的安全简报就像员工培训和威胁情报。 在音乐会开始之前,安全团队会被简报,了解潜在的已知威胁或问题,就像公司会向员工通报潜在的网络钓鱼邮件或诈骗一样。
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紧急出口和疏散计划代表了备份和恢复过程。 音乐会场所有明确的紧急出口,并且如果需要疏散,还有详细的计划。同样,在网络安全中,备份和恢复计划确保在发生安全漏洞或系统故障时,数据可以恢复,操作可以继续。
想象一下 GPT-4,一台如此聪明的机器,它可以为你提供股票建议,并创建动态的 Power BI 可视化。这听起来像是梦想,但其中有个陷阱。你是否考虑过潜藏在背后的网络安全风险?如果黑客操纵了你的 AI 生成的金融建议怎么办?
在这个激动人心的章节中,我们将深入探讨 GPT-4 的能力与陷阱,了解它的多模态才能,并面对可能影响你金融策略的网络安全威胁。所以,准备好吧,这里是高科技与高风险的交汇点!
GPT-4、多模态活动与金融风险——一则警示故事
AI 技术的进步,如 GPT-4,这一能够接受图像和文本输入的多模态模型,既令人着迷又充满风险,尤其是在金融领域。随着这些系统越来越多地融入我们日常生活的各个方面,了解其风险尤为重要,特别是与网络安全相关的风险,以及它对投资、交易和金融分析的影响。
GPT-4 的多模态能力
GPT-4,OpenAI 最新的深度学习技术,在各类专业和学术基准测试中表现出色,包括在模拟律师资格考试中名列前 10%。该模型甚至通过对抗性测试程序进行了优化,以在事实准确性和可引导性方面取得迄今为止最好的结果。
亚马逊 One 与生物识别技术的时代
为了举个例子,我们来看一下亚马逊 One,亚马逊推出的基于生物识别的支付系统。只需挥动手掌,这项服务便可以完成购买,号称具有高度安全性。然而,网络安全专家警告称,人工智能可能被用来生成虚假的生物识别数据。类似于 GPT-4 能够生成令人信服的人类文本,生物识别伪造数据也可能被用来欺骗亚马逊 One 的安全机制。
金融领域的网络安全风险
金融决策高度依赖准确的信息和安全的平台。想象一下,GPT-4 被集成到你的金融分析工具中,用于生成投资洞察或创建 Power BI 可视化。如果黑客控制了该模型,他们可能会操控生成的建议或数据可视化,导致你做出错误的投资决策。在交易领域,这可能导致巨大的财务损失。
数据可视化的影响
此外,这些操控可能会扭曲决策者常依赖的 Power BI 可视化数据。不准确的视觉数据可能会扭曲从趋势分析到资产配置的一切,不仅影响个人投资组合,甚至可能使市场细分出现不稳定。
保护敏感信息
与生物特征数据一样,像 GPT-4 这样的模型生成或输入的数据流需要严格保护。考虑到金融数据的敏感性以及错误的金融决策可能带来的连锁反应,实施强有力的网络安全措施至关重要。
像 GPT-4 这样的多模态 AI 模型以及像 Amazon One 这样的生物识别支付系统的兴起,预示着一个便利时代的到来,但也揭示了新的安全漏洞。在金融领域,这意味着面临更高的风险,这些风险可能改变你的投资环境、扭曲你的金融分析,并影响数据可视化的可靠性。在这个快速发展的技术时代,谨慎和尽职调查不仅是建议,而是绝对必要的。
紧握你的座椅,因为我们即将深入探讨 CrowdStrike 在金融网络安全领域的未来。CrowdStrike 是一家正在革新我们对数字安全认知的公司。想象一下:你是一位拥有宝贵资产和数据的投资者,需要加以保护。在这一部分,我们将解析 CrowdStrike 的开创性 Falcon 平台,揭示其 AI 驱动的武器库,并探讨其实时威胁预测如何成为金融行业的游戏规则改变者。你将深入了解那些塑造未来安全金融交易和投资的创新技术。继续阅读,揭开 CrowdStrike 所带来的网络安全奇迹!
了解 CrowdStrike 的安全能力
CrowdStrike 成立于 2011 年,总部位于加利福尼亚州的桑尼维尔,旨在重新定义网络安全领域。它采用云原生的 Security Cloud 平台来应对各种网络威胁,主要关注端点、云工作负载、身份验证和数据保护。该平台,名为 CrowdStrike Falcon®,利用一系列实时指标、威胁情报和遥测数据来增强检测和保护能力。
值得注意的是,Falcon 平台的主要特点:
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实时攻击指标:这些可以实现主动的威胁检测
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自动化保护与修复:这减少了人工工作并加快了响应速度
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威胁狩猎:专业人员使用平台进行复杂威胁的有针对性识别
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优先级漏洞可视化:这引导安全专业人员首先关注最关键的领域
CrowdStrike 因其在网络安全行业的努力而获得认可,获得了《福布斯》和《Inc.》等多个媒体的表彰。虽然这些荣誉证明了公司在行业中的影响力,但也强调了 CrowdStrike 为了应对现代安全挑战而不断发展的速度。
CrowdScore——威胁管理的范式转变
CrowdStrike 的最新产品 CrowdScore 旨在简化组织如何感知和应对威胁。与传统指标不同,CrowdScore 提供了一个统一的、实时的威胁态势视图,协助高层决策。
CrowdScore 的实用性体现在多个方面:
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即时威胁级别指示:这帮助组织更有效地分配资源
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历史趋势分析:通过将当前数据与过去的趋势进行比较,团队可以做出更明智的决策
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优先级事件:这简化了分诊过程,加快了响应速度
CrowdScore 中的事件工作台功能提供了视觉辅助,帮助快速分析和修复。这标志着安全专家可以更高效地分配资源以应对威胁的战略转变。
总结来说,CrowdScore 旨在为组织提供及时的网络威胁态势洞察,促进更快速、更明智的响应。这体现了 CrowdStrike 不仅提供强有力保护,还推动整体网络安全框架发展的承诺。
CrowdStrike 的 SCORE 分析——驾驭金融网络风险与机遇
欢迎来到金融与网络安全的交汇点!认识 CrowdStrike,这个正在改变我们如何保护金融资产的巨头,在这个数字威胁不断升级的时代。通过我们的 SCORE 视角,我们将剖析 CrowdStrike 的优势、挑战、机会、风险和效率。准备好迎接有关 AI 驱动的威胁预测、抗量子算法等内容的直观分析——这些是任何在高风险金融网络世界中航行的人的必备洞察。
以下是 CrowdStrike 的优势:
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AI 驱动的预测分析:CrowdStrike 的 Falcon 平台利用人工智能来预测并防止潜在的安全漏洞,使其始终走在新兴威胁之前。这种方法可能重新定义现代网络安全的应对方式。
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研发投入:CrowdStrike 将大量收入用于研发,持续推动创新并保持其技术领先优势。
以下是它的挑战:
- 并购整合:CrowdStrike 的增长战略包括收购具有创新技术的小型公司。如何在不失去灵活性或焦点的情况下将这些公司整合进现有结构中,可能是一个重大挑战。
以下是其机会:
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5G 和物联网安全:随着 5G 和物联网(IoT)设备的普及,网络威胁的攻击面迅速扩大。CrowdStrike 的专业技术使其在保护这些创新技术方面处于领先地位。
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与新兴技术公司合作:与新兴技术公司进行合作可以进一步多样化 CrowdStrike 的产品供应,并将其拓展到新市场。
以下是其风险:
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依赖第三方技术:CrowdStrike 对第三方平台和技术的依赖可能引入它们无法控制的漏洞,给其运营增加额外的风险层。
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潜在的监管变化:全球各国政府正在考虑关于数据隐私和网络安全的新法规。任何意外的变化都可能影响 CrowdStrike 的运营和成本结构。
以下是其效率:
- 威胁响应自动化:通过将更多自动化的响应措施引入常见的威胁,CrowdStrike 可以进一步简化其运营,减少人工干预和成本。
以下是未来的潜在机会:
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抗量子算法:随着量子计算的成为现实,传统的加密方法可能会变得过时。开发抗量子算法有可能将 CrowdStrike 定位为下一代网络安全的开路先锋。
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与 Power BI 的行为分析整合:利用机器学习分析行为模式,然后通过 Power BI 可视化这些洞察力,可以为主动威胁管理提供无与伦比的见解。
CrowdStrike 的旅程代表了创新、战略规划和适应性的电气化交汇点。通过 SCORE 分析的视角,结合这些具体的例子和机会,投资者和分析师不仅可以了解 CrowdStrike 今天的状况,还可以洞察这个网络安全巨头在数字安全这个充满刺激和不可预测的未来中可能的走向。通过把握这些动态,人们能够做出明智的决策,利用我们数字时代的精神气质。
在这里,我们将探索网络安全与金融的交集,这是一个技术与保护金融资产和数据的严格要求相遇的关键领域。在这一领域的关键玩家之一是 CrowdStrike。
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面向金融机构的云保护:CrowdStrike Falcon 确保在此处阻止数据泄露,为跨终端、云工作负载、身份等的金融数据提供强有力的保护。
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实时威胁预测:在交易和投资的快速变化的世界中,CrowdStrike 的自动预测和预防功能充当守卫,实时检测潜在威胁。
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人工智能驱动的洞察:CrowdStrike 的威胁图谱展示了人工智能在金融行业网络安全中的实际应用。CrowdStrike 运用专门的人工智能算法筛选万亿级数据点,识别新兴威胁和对金融机构可能特别具有破坏性的敌对策略变化。这些 AI 驱动的洞察与人类专业知识相辅相成,增强了这些公司网络防御,确保它们始终走在潜在风险的前面。
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金融行业的整体安全:CrowdStrike 的方法不仅仅是为了防止攻击;它还旨在构建一个安全的金融环境。从精英级的威胁狩猎到优先级漏洞管理,CrowdStrike 确保金融行业的关键风险领域得到充分保护。
CrowdStrike 的创新技术是网络安全领域的一盏创新灯塔,特别与金融行业密切相关。随着我们深入金融、投资和交易领域,了解像 CrowdStrike 这样的解决方案如何保护并赋能企业至关重要。该平台不仅仅是一个安全工具;它是任何金融机构在日益互联且充满风险的数字世界中保护运营的战略资产。
准备好迎接挑战吧,因为我们将深入探讨 CrowdStrike 与 Dell Technologies 之间的重大联盟——这一合作关系有望重新定义中小型企业(SMB)领域的商业网络安全规则。想象一下:CrowdStrike 的最先进 Falcon 平台与 Dell 的广泛技术体系无缝整合。结果?一个不仅防范威胁,还重新定义我们在金融领域如何应对数据安全的网络安全堡垒。
从数百万美元的交易到颠覆性的 Power BI 可视化,本节将带你进行一段引人入胜的旅程,探索为什么这一联盟是技术领域的完美结合。
CrowdStrike 与 Dell Technologies:商业网络安全领域的战略联盟
准备迎接商业网络安全领域的重大变革!进入 CrowdStrike 与 Dell Technologies 之间的战略联盟——一个行业定义性的合作关系,旨在为网络防御提供超级动力,特别是在金融领域这个高风险的世界中。想象一下,最前沿的 CrowdStrike 解决方案与 Dell 的广泛技术套件相结合,并通过如 Power BI 这样的实时数据仪表盘进行可视化。这不仅仅是一个联盟;它是一场革命,开启了网络安全领域的机会洪流,将赋能银行、交易平台和金融分析服务。
联盟:构建全面的网络防御
CrowdStrike 与戴尔科技(Dell Technologies)建立了战略联盟,专注于提供无缝且具有成本效益的解决方案,以应对网络威胁。CrowdStrike 的 Falcon 平台现在已集成到戴尔的广泛技术产品中。
金融影响与网络安全
这一联盟为 CrowdStrike 开辟了重要的机会,特别是在金融领域。随着银行、交易平台和金融分析服务日益紧密地相互连接,对强大网络安全解决方案的需求也在不断增加。CrowdStrike 增强的能力使其在这一领域处于领先地位。
数据可视化的力量
这一联盟所产生的安全指标可以通过实时威胁仪表盘或预测分析进行展示,通过像 Power BI 这样的工具进行可视化。这将为金融机构提供更深入的网络安全状况洞察,帮助其进行数据驱动的决策。
结论:网络安全与金融的未来
这一联盟的早期成功——体现在与一家大型地区性医疗保健提供商达成的七位数交易——为未来树立了一个有希望的先例。它强调了该联盟在推动创新、效率和网络安全领域增长的潜力,而网络安全在保护金融行业中的重要性正日益增加。
本节将带你体验一场过山车般的旅程,深入解析 CrowdStrike 的财报电话会议记录,所有这些都通过创新的人工智能和自然语言处理(NLP)工具进行解码。通过 Python 库和 TextBlob 驱动的情感分析,我们将剖析 CrowdStrike 最近的表现,并对公司的未来进行一瞥。如果你渴望了解 CrowdStrike 的财务健康状况和潜在风险,同时探索人工智能如何革新投资策略,那你绝对不容错过。所以,坐稳了,表演即将开始!
使用人工智能和自然语言处理分析 CrowdStrike 的财报电话会议记录
从财报电话会议记录中挖掘出的宝贵洞察,到通过情感分析解码公司市场情绪的过程,本节将为你提供了解 CrowdStrike 在日益发展的网络安全领域中的地位的路线图。我们将迅速浏览这些记录的重要性、数据提取的技术工作流程和情感分析。最后,我们将放眼全局,看看这一切如何与更广泛的网络安全环境契合。
财报电话会议记录在金融中的作用
财报电话会议记录是重要的财务文件,揭示了公司业绩、战略和前瞻性声明。对其分析可以为投资者和金融分析师提供宝贵的洞察。
技术工作流程
使用 Python 的 docx 库,可以在毫秒级别内访问每一份三份转录文本。这为更深入的数据分析奠定了基础。
使用 TextBlob 进行情感分析
这些记录的“问题与答案”部分尤为重要。利用 TextBlob 库,针对每个季度计算了情绪分数:
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2023 年第三季度:0.172(略微看涨)
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2023 年第四季度:0.181(略微看涨)
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2024 年第一季度:0.184(略微看涨)
这些分数的范围从-1(负面)到 1(正面),为情绪提供了一个全局视角,显示出持续的正面情绪。
与 CrowdStrike 及网络安全的相关性
这种情绪分析可以帮助投资者和金融分析师了解 CrowdStrike 的市场地位及潜在风险,尤其是在与网络安全指标结合时。类似的 AI 模型也嵌入了 CrowdStrike 等网络安全平台,提升了其预测和适应新威胁的能力。
我们即将飞入激进交易策略的高能世界!想象一下,你可以通过一个结合了网络保险快速增长与对过高估值的精心对冲的交易,快速提升你的投资组合。让我们深入了解这种双重策略:购买保险行业领导者 Beazley 和 Hiscox 的看涨期权,同时卖出网络安全巨头 CrowdStrike 的看跌期权。
如果你对最大化收益并有应对风险的备选方案感到兴奋,那么你来对地方了。无论你是经验丰富的交易员,还是希望提升交易技能的爱好者,准备好释放激进期权交易的力量了吗?
激进交易(使用期权)——购买 Beazley 和 Hiscox 的看涨期权,并卖出 CrowdStrike 的看跌期权
在这一激进交易策略中,我们购买 Beazley 和 Hiscox 的看涨期权,表明我们对这些保险公司的看涨。同时,我们卖出 CrowdStrike 的看跌期权,表达更为谨慎的看法。此策略旨在利用预期的网络保险增长,同时可能利用 CrowdStrike 的过高估值:
-
使用
pip
命令安装yfinance
包:pip install yfinance
-
运行以下 Python 代码:
# Import necessary libraries import yfinance as yf def buy_call_options(symbol, strike, expiration, contracts): print(f"Buying {contracts} call options for {symbol} with strike {strike} and expiration {expiration}.") # TODO: Add your actual trading logic here def sell_put_options(symbol, strike, expiration, contracts): print(f"Selling {contracts} put options for {symbol} with strike {strike} and expiration {expiration}.") # TODO: Add your actual trading logic here # Define the strike price, expiration date, and number of contracts # NOTE: Replace the following values with those relevant to your strategy beazley_strike = 150 beazley_expiration = '2023-12-15' beazley_contracts = 10 hiscox_strike = 120 hiscox_expiration = '2023-12-15' hiscox_contracts = 10 crowdstrike_strike = 200 crowdstrike_expiration = '2023-12-15' crowdstrike_contracts = 10 # Place trades buy_call_options('BEZ.L', beazley_strike, beazley_expiration, beazley_contracts) buy_call_options('HSX.L', hiscox_strike, hiscox_expiration, hiscox_contracts) sell_put_options('CRWD', crowdstrike_strike, crowdstrike_expiration, crowdstrike_contracts)
示例函数与突出显示的替换区域
以下是示例函数,模拟了buy_call_options
和sell_put_options
函数的实际交易逻辑:
# Example of what buy_call_options might look like
def buy_call_options(symbol, strike, expiration, contracts):
your_trading_platform_api.buy_options(
symbol = symbol, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
strike_price = strike, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
expiration_date = expiration, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
contract_type = 'CALL',
num_of_contracts = contracts # <-- Replace with your variable or hard-coded value
)
# Example of what sell_put_options might look like
def sell_put_options(symbol, strike, expiration, contracts):
your_trading_platform_api.sell_options(
symbol = symbol, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
strike_price = strike, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
expiration_date = expiration, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
contract_type = 'PUT',
num_of_contracts = contracts # <-- Replace with your variable or hard-coded value
)
在这些示例函数中,将占位符(your_trading_platform_api、symbol、strike、expiration、contracts)替换为与你的交易策略和平台相关的实际细节。
准备好降低风险,但保持智慧吗?欢迎来到保守交易策略的领域,在这里,慢而稳可能真的能赢得比赛!在这一细致入微的策略中,我们对保险巨头 Beazley 和 Hiscox 持看涨态度,直接购买它们的股票。但这还不是全部。我们还在密切关注 CrowdStrike,等待其股价下跌 5%,然后趁机买入。
为什么要采取这种平衡的策略呢?因为在投资的世界里,时机和谨慎的结合,可能和任何高风险赌博一样刺激。如果你是一个欣赏计算风险艺术和稳定收益魅力的人,那么本节就是你的大师课程。准备好以冷静和精准的姿态驾驭金融市场了吗?让我们开始吧!
保守交易(使用股票)——购买 Beazley 和 Hiscox 的股票,并在 CrowdStrike 的股价从当前价格下跌 5%时购买该股票
在这种保守的交易策略中,我们直接购买 Beazley 和 Hiscox 的股票,表明我们对这些保险公司持看涨态度。与此同时,我们设置一个限价单,当 CrowdStrike 的股价从当前水平下跌 5%时购买该股票,表明我们采取更为谨慎的策略:
a). Assumes yfinance library has already been installed on the PC. If not, please complete this step first.
pip install yfinance
b). Run python code
# Import necessary libraries
import yfinance as yf
def buy_stock(symbol, num_shares):
print(f"Buying {num_shares} shares of {symbol}.")
# TODO: Add your actual trading logic here
def place_limit_order(symbol, target_price, num_shares):
print(f"Placing limit order for {num_shares} shares of {symbol} at target price {target_price}.")
# TODO: Add your actual trading logic here
# Define the stock symbols and number of shares to buy
# NOTE: Replace the following values with those relevant to your strategy
beazley_stock = 'BEZ.L'
hiscox_stock = 'HSX.L'
crowdstrike_stock = 'CRWD'
num_shares_beazley = 100
num_shares_hiscox = 100
num_shares_crowdstrike = 100
# Place trades
buy_stock(beazley_stock, num_shares_beazley)
buy_stock(hiscox_stock, num_shares_hiscox)
# Check current price of CrowdStrike
crowdstrike_price = yf.Ticker(crowdstrike_stock).history().tail(1)['Close'].iloc[0]
# Determine target price (5% below current price)
target_price = crowdstrike_price * 0.95
# Place limit order
place_limit_order(crowdstrike_stock, target_price, num_shares_crowdstrike)
具有突出替换区域的示例函数
以下是模拟实际交易逻辑中的buy_stock
和place_limit_order
函数的示例函数:
# Example of what buy_stock might look like
def buy_stock(symbol, num_shares):
your_trading_platform_api.buy_stock(
symbol = symbol, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
num_of_shares = num_shares # <-- Replace with your variable or hard-coded value
)
# Example of what place_limit_order might look like
def place_limit_order(symbol, target_price, num_shares):
your_trading_platform_api.place_limit_order(
symbol = symbol, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
target_price = target_price, # <-- Replace with your variable or hard-coded value
num_of_shares = num_shares # <-- Replace with your variable or hard-coded value
)
在这些示例函数中,将占位符(your_trading_platform_api
、symbol
、target_price
、num_shares
)替换为与您的交易策略和平台相关的实际细节。
两种投资策略都需要根据市场状况进行持续监控和调整。与财务顾问咨询,以确保这些策略与个人的投资目标、风险承受能力和财务状况相一致,也是非常重要的。
想象一下,您的交易驾驶舱仪表板;听起来很棒,对吧?当 Power BI 令人惊叹的可视化效果与 ChatGPT 直观的自然语言能力相结合时,你将获得这种体验。无论你是期权交易高手,还是股市策略师,这些仪表板就像你的个人指挥中心,提供实时洞察、提醒以及能用你的金融术语交流的对话式界面。如果你渴望获得可操作的分析和 AI 驱动的财务建议,那么请把接下来的这一节看作你的绿洲。
投资仪表板终极指南 —— Power BI 与 ChatGPT 的完美结合
进入你的财务驾驶舱,在那里,Power BI 令人眼花缭乱的可视化与 ChatGPT 巧妙的语言能力联手,带你穿越交易和投资的惊险天空。在这本终极指南中,我们将逐步拆解你梦寐以求的仪表板,首先,通过一套量身定制的可视化,展示激进交易和保守交易策略在实时中的展开。接着,我们通过实时提醒将风险提高,充当你的金融雷达。最后,欢迎 ChatGPT 的无缝集成,它为这些仪表板提供按需的财务建议和洞察。
Power BI 可视化
我们邀请你探索 Power BI 可视化世界,特别是针对使用 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 期权的激进交易策略。我们将这一部分分为三个关键部分。首先,我们提供一个精心设计的仪表板概述,展示价格变动的时间序列图、用于跟踪合同的持仓表,以及一个风险分析图表,用于评估潜在的盈利或亏损情景。接下来,我们介绍了提醒的宝贵概念,重点介绍 CrowdStrike 看跌期权,以确保你不会错过任何有利时机。最后,我们加入与 ChatGPT 的集成,你可以直接提问并获得数据驱动的见解和建议。此部分将简要概述本章前面提到的激进和保守交易策略,并提供一些建议,帮助你在 Power BI 中可视化数据并开启 Power BI 提醒。为了创建这些 Power BI 可视化,我们将从创建包含激进和保守交易数据的 CSV 文件开始,数据文件将在第 18-22 页,然后详细的 Power BI 可视化步骤将在第 22 页开始。
使用 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 的期权进行激进交易
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仪表板概述:
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时间序列图:显示 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 期权价格走势的折线图。使用不同的线条颜色来区分看涨期权和看跌期权,以便轻松区分。
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持仓表:显示当前持仓的表格,包括行使价、到期日、合同数量和当前价值。
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风险分析图表:一个散点图,展示在不同情境下期权持仓的潜在盈利或亏损。
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提醒:
- CrowdStrike 看跌期权提醒:当 CrowdStrike 的看跌期权达到价内状态(即股票价格跌破行使价)时设置提醒。这可以通知用户可能需要采取行动。
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与 ChatGPT 的集成:
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一个文本输入框,用户可以在其中查询 ChatGPT 以获取见解,例如
What is the potential risk of the CrowdStrike
put option?
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ChatGPT 可以分析可视化数据并提供可操作的见解和建议
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保守交易:在 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 股票下跌 5% 后购买股票
我们将转变方向,探索 Power BI 可视化,专注于更加保守的交易方法,特别是在 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 股票下跌 5% 后购买股票。本指南分为三个主要部分。首先是仪表板概述,展示一个时间序列图,用于追踪股票价格变动;一个持仓表,用来跟踪当前的持仓;以及一个限价单状态卡,确保你随时掌握所有必要的信息。其次,我们将向你展示如何设置提醒,比如当 CrowdStrike 的股票价格接近目标价格的 5% 时触发提醒,以便及时采取行动。
最后,我们将 ChatGPT 集成进来,针对激进的交易,提供互动式的实时洞察:
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仪表盘概览:
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时间序列图:显示 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 股价变动的折线图。
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开盘仓位表:显示当前股票持仓的表格,包括股票代码、股数、平均成本和当前价值。
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限价单状态:显示 CrowdStrike 限价单状态的卡片或部分,包括目标价格和当前价格。
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警报:
- CrowdStrike 目标价格警报:如果 CrowdStrike 的股价跌至目标价格的 5%以内,设置警报。这可以提醒用户密切监视或执行交易。
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与 ChatGPT 集成:
- 按照 Aggressive Trade Power BI 部分中强调的相同步骤操作。
Power BI 警报配置(以 CrowdStrike 设置警报为例,但也可以用于 CrowdStrike 股票警报)。
本部分是一个六步过程,向您传授如何在 Power BI 中设置适合您独特交易策略的警报。首先,您将学习如何选择合适的可视化元素,例如折线图,作为警报的基础。接下来,我们将引导您完成 Power BI 中的警报部分,完成主要设置。在这里,您将设置新的警报规则、指定条件,并选择如何接收通知。每一步都是构建块,最终形成一个配置好的警报,帮助您走在前列。通过掌握这些步骤,您不仅是在您的交易工具箱中添加了一个工具;您获得了一个警觉的伙伴,确保您永远不会错过重要的交易信号。
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点击您想要设置警报的具体可视化(例如,显示 CrowdStrike 股价与认沽期权执行价格对比的折线图)。
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前往 Power BI 服务中的警报部分。
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点击+ 新建 警报规则。
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设置警报的条件(例如,股票价格 < 执行价格)。
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选择通知方式(例如,电子邮件或移动通知)。
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保存警报。
重要提示
可视化的具体实现和外观将取决于您的数据源、Power BI 设置和特定需求。
确保遵守所有相关的法律和监管要求,特别是在集成像 ChatGPT 这样的人工智能时。
通过将 Power BI 的可视化能力与 ChatGPT 的自然语言分析结合起来,可以有效地监控和管理这些投资策略,且所提供的洞察易于理解并可付诸实践。请确保聘请财务专家,以根据个人情况调整策略。
准备好通过 Python 的动态能力来体验一场过山车般的激进交易之旅吧。想象一下,你能够快速捕捉期权头寸,跟踪实时价格,并可视化潜在风险,所有这一切仅需几行代码来创建一个 CSV 文件。欢迎来到一个 Python 成为你的交易大厅,而你则是这场金融交响乐的指挥。准备好用代码创造动态、实时的交易洞察了吗?
利用 Python 的强大功能进行激进交易:一场以代码驱动的冒险
准备好踏上激动人心的旅程——一场由 Python 驱动的激进交易之旅。本节不仅仅是一个教程;它是一门充满行动的课程,将 Python 代码转变为你交易驾驶舱的引擎室。我们首先将交易选项集成到名为 options_df 的数据框中,并将其保存为 CSV 文件以便于访问。我们的 get_option_price 函数作为获取实时期权定价的桥梁,基于股票代码、行权价和到期日拉取关键数据。接着,这些数据将整齐地组织到另一个数据框 positions_df 中,并保存为 CSV 文件。随着深入,我们还将探讨时间序列绘图和风险分析,你将学会如何可视化价格趋势并计算潜在的收益或亏损。
以下是创建 CSV 文件的 Python 代码:
a). Install yfinance and pandas first (if this has not already been done)
pip install pandas
pip install yfinance
b). Run the following Python code:
import pandas as pd
import yfinance as yf
# Define your variables here
# NOTE: Replace the '...' with actual values
beazley_stock = 'BEZ.L'
hiscox_stock = 'HSX.L'
crowdstrike_stock = 'CRWD'
beazley_strike = ...
hiscox_strike = ...
crowdstrike_strike = ...
beazley_expiration = ...
hiscox_expiration = ...
crowdstrike_expiration = ...
beazley_contracts = ...
hiscox_contracts = ...
crowdstrike_contracts = ...
# Create DataFrame for option positions
options_df = pd.DataFrame({
'Symbol': [beazley_stock, hiscox_stock, crowdstrike_stock],
'Type': ['Call', 'Call', 'Put'],
'Strike': [beazley_strike, hiscox_strike, crowdstrike_strike],
'Expiration': [beazley_expiration, hiscox_expiration, crowdstrike_expiration],
'Contracts': [beazley_contracts, hiscox_contracts, crowdstrike_contracts]
})
# Save DataFrame to CSV
options_df.to_csv('aggressive_trade_options.csv', index=False)
# Function to fetch real-time price
def get_option_price(ticker, strike, expiration, option_type='call'):
# TODO: Add your actual trading logic here
return ...
# Open Positions Table
positions = []
for symbol, strike, expiration, contracts in [(beazley_stock, beazley_strike, beazley_expiration, beazley_contracts),
(hiscox_stock, hiscox_strike, hiscox_expiration, hiscox_contracts),
(crowdstrike_stock, crowdstrike_strike, crowdstrike_expiration, crowdstrike_contracts)]:
price = get_option_price(symbol, strike, expiration)
positions.append([symbol, strike, expiration, contracts, price * contracts])
positions_df = pd.DataFrame(positions, columns=['Symbol', 'Strike', 'Expiration', 'Contracts', 'Value'])
positions_df.to_csv('aggressive_positions.csv', index=False)
# Time Series Plot
# TODO: Add your actual trading logic here
# Risk Analysis Chart
# TODO: Add your actual trading logic here
重要提示
将所有的 …
替换为你实际想使用的值。
你需要实现 get_option_price()
函数,以获取实时期权价格。这将取决于你使用的数据源或经纪商。
时间序列图和风险分析图部分标记为 TODO,你需要根据自己的需求添加实际的逻辑。
在混乱的股市世界中,通过掌握 Python 的保守交易策略来寻找宁静。如果你更喜欢逐步上升的稳定收益而非股市波动带来的高强度刺激,那么本节将是你的避风港。我们将运用 Python 创建一个分析仪表板,绘制交易位置,跟踪实时价格,甚至使用 CSV 文件设置限价单。准备好用代码实现可持续、风险管理的利润了吗?让我们开始吧。
保守交易的禅意:释放 Python 实现稳定收益
本节是那些寻求稳健计算方法的交易者的避风港。我们将使用 Python 代码来执行如 Beazley、Hiscox 和 CrowdStrike 等股票的保守交易策略。
首先,我们定义一些重要的变量,如股票符号、股票数量和目标价格。接着,使用 Python 的 pandas 库,我们创建一个数据框,整齐地整理这些变量。我们还将这些数据保存为 CSV 文件以备将来使用。然后,脚本进入实时模式,拉取最新的股价来填充你的未平仓头寸表格——这是我们会保存为 CSV 的另一个数据框。最后,脚本更新一个限价单状态数据框,用来监控当前股价与目标买入价格的接近程度。
以下是创建 CSV 文件的 Python 代码:
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首先安装 yfinance 和 pandas(如果尚未安装):
pip install pandas pip install yfinance
-
运行以下 Python 代码:
import pandas as pd import yfinance as yf # Define your variables here # NOTE: Replace the '...' with actual values beazley_stock = ... hiscox_stock = ... crowdstrike_stock = ... num_shares_beazley = ... num_shares_hiscox = ... num_shares_crowdstrike = ... target_price = ... # Target price for CrowdStrike # Create DataFrame for stock positions stock_df = pd.DataFrame({ 'Symbol': [beazley_stock, hiscox_stock, crowdstrike_stock], 'Shares': [num_shares_beazley, num_shares_hiscox, num_shares_crowdstrike], 'Target_Price': [None, None, target_price] }) # Save DataFrame to CSV stock_df.to_csv('conservative_trade_stocks.csv', index=False) # Function to fetch real-time stock price def get_stock_price(ticker): return yf.Ticker(ticker).history().tail(1)['Close'].iloc[0] # Open Positions Table positions = [] for symbol, shares in [(beazley_stock, num_shares_beazley), (hiscox_stock, num_shares_hiscox)]: price = get_stock_price(symbol) positions.append([symbol, shares, price, price * shares]) # Adjust to include average cost positions_df = pd.DataFrame(positions, columns=['Symbol', 'Shares', 'Current Price', 'Value']) positions_df.to_csv('conservative_positions.csv', index=False) # Time Series Plot # TODO: Add your actual trading logic here # Limit Order Status limit_order_status = pd.DataFrame([[crowdstrike_stock, target_price, get_stock_price(crowdstrike_stock)]], columns=['Symbol', 'Target Price', 'Current Price']) limit_order_status.to_csv('limit_order_status.csv', index=False)
重要说明
将所有的...
替换为你希望使用的实际值。
时间序列图部分标记为 TODO。你需要根据自己的具体需求添加实际逻辑。
你已经有了交易数据。那么接下来做什么呢?如何将这些未经处理的原始数据转化为令人惊叹、富有洞察力的可视化图表,讲述一个引人入胜的故事?欢迎来到 Power BI 可视化的艺术!从绘制激进的交易操作到勾画保守策略的禅意平静,我们将把你的电子表格转化为一场视觉交响曲。更棒的是?我们甚至会设置实时提醒,并与 ChatGPT 集成,提供 AI 驱动的见解。
可视化炼金术:用 Power BI 将原始数据转化为黄金般的洞察力
进入由 Python 驱动的保守交易领域,在这里每一行代码都是通向财务审慎和优化收益的垫脚石。我们的这一部分将通过介绍两个对数据处理和市场数据提取至关重要的 Python 库来展开:pandas 和 yfinance。脚本首先声明一些变量,比如股票符号、股票数量和目标价格,有效地为你的保守交易策略奠定基础。仅凭一小段代码,我们将这些原始变量转化为一个名为 stock_df 的结构化数据框,并将其保存为 CSV 文件,方便访问。我们的 get_stock_price 函数通过从 Yahoo Finance 拉取实时股价,使你的策略与市场现实紧密相连。这些数据滋养了另一个数据框 positions_df,它作为你实时的账本,用于跟踪股票的价值。我们还为追踪限价单的状态预留了空间,确保你不会错过任何一个最佳买入时机。
创建 Power BI 可视化图表
现在你已经有了 CSV 文件,可以按照以下步骤创建 Power BI 可视化图表:
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将 CSV 文件加载到 Power BI 中:
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打开 Power BI Desktop。
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点击“获取数据” > “文本/CSV”。
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浏览到你的 CSV 文件所在位置,并将其加载到 Power BI 中。
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创建激进交易的可视化图表:
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对于时间序列图,请使用折线图,并将日期作为x轴,将价格作为y轴绘制价格走势。
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对于未平仓头寸表格,使用表格可视化并拖动来自
aggressive_trade_options.csv
的相关字段。 -
对于风险分析图表,使用散点图并添加计算出的利润/损失字段。
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对于 CrowdStrike 看跌期权警报,你可以按照之前的消息设置警报。
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为保守交易创建可视化:
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对于时间序列图,类似于激进交易,使用折线图。
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对于未平仓头寸表格,使用来自
conservative_trade_stocks.csv
的字段进行表格可视化。 -
对于限价单状态,使用卡片可视化来显示目标价格和当前价格。
-
对于 CrowdStrike 目标价格警报,按照之前的说明设置警报。
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与 ChatGPT 集成:
- 虽然 Power BI 可以通过 API 连接到 GPT-4,但你只需要输入你的 OpenAI API 密钥,并确保你有足够的余额来支付 API 调用费用。
与 ChatGPT (GPT-4) 集成
在 Power BI 中启用 Python 脚本:
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进入 文件 > 选项和设置 > 选项。
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在 Python 脚本 下,选择你安装的 Python 目录。
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安装所需的 Python 包。
确保安装 openai Python 包,它将允许你与 GPT-4 API 通信。你可以通过 pip 安装:
Bash pip install openai
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在 Power BI 中创建 Python 可视化:
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在 Power BI Desktop 中,点击 Python 脚本可视化。
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报告中将出现一个占位符 Python 脚本可视化,编辑器将打开,你可以在其中输入 Python 代码。
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输入用于 GPT-4 API 调用的 Python 代码。
使用以下示例 Python 代码作为基础。将
'your_openai_api_key_here'
替换为你的实际 OpenAI API 密钥:import openai openai.api_key = "your_openai_api_key_here" # Your query based on Power BI data prompt = "Provide insights based on Power BI visualization of aggressive trade options." # API call to GPT-4 for text generation response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", # or your chosen engine prompt=prompt, max_tokens=100 ) insight = response.choices[0].text.strip()
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在 Power BI 中显示洞察。
你可以将生成的文本(存储在
insight
变量中)显示在 Power BI 中的文本框或其他可视化元素中。 -
测试集成
确保在 Power BI 中测试 Python 脚本,以确保它成功运行并返回预期的洞察。
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保存并应用更改。
一旦你对设置满意,点击 Power BI 中的“应用更改”以更新报告。
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添加 API 成本监控
密切关注 OpenAI API 仪表板,以监控使用情况和费用。确保你有足够的余额来支付 API 调用费用。
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设置刷新计划。
如果你使用的是 Power BI 服务,请设置计划刷新,以保持洞察的最新状态。
通过按照这些步骤,你应该能够将 GPT-4 集成到你的 Power BI 报告中,根据你的财务可视化动态生成有洞察力的文本。
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保存 Power BI 报告,并将其发布到 Power BI 服务,如果你希望与他人共享。
重要说明
确保根据需要刷新数据,以获取更新的信息。具体的字段和计算可能会根据你的交易的特定数据和要求有所不同。
通过按照这些步骤,你可以为激进和保守交易创建有洞察力的 Power BI 可视化,利用直接从你的 Python 交易代码生成的 CSV 文件。
想象一下,24/7 有一位经验丰富的网络安全专家陪伴在你身旁,帮助你穿越复杂的网络法律迷宫,并解析每一个重大安全漏洞,告诉你它对你的投资组合意味着什么。太美好了,不真实?来认识一下 HackerGPT(AI 人物)!它被设计来模仿网络安全领域最顶尖的专家,这个模型不仅仅是处理数字——它思考、分析,甚至能在快速发展的网络世界中发现投资机会。系好安全带,你即将发现一个颠覆性的工具,它可能会重新定义你对网络安全和投资的看法。
HackerGPT(AI 人物)– 监控并分析网络安全监管变化和漏洞
作为一款专注于复杂网络安全领域的高智能模型,HackerGPT 致力于识别、理解和分析监管变化、网络安全漏洞及其对各行业的潜在影响。HackerGPT 提供的洞察可以为网络保险和网络安全行业的投资决策提供指导。
以下是 HackerGPT 将评估的关键指标:
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监管环境:监控并理解各司法管辖区和行业中与网络安全相关的最新法规
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网络安全漏洞:分析重大网络安全漏洞的性质、范围和影响,包括那些影响到 AI 技术,如生成式 AI 或大型语言模型(LLMs)的漏洞
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受影响行业:考察监管变化或安全漏洞如何影响特定行业,如金融、医疗、通信、能源、技术、公用事业、材料或工业
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投资机会:根据监管或网络漏洞环境,识别网络保险和网络安全行业的潜在投资渠道
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技术分析:评估网络安全技术的稳健性、漏洞和创新性
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风险缓解策略:评估并建议缓解网络风险的策略,包括保险解决方案
准备好迎接一场激动人心的旅程,进入金融与网络安全的交汇点,由充满活力的 AI 二人组 FinGPT 和 HackerGPT 巧妙引导,敬请期待下一节内容。FinGPT 通过其数据驱动的能力打下金融基础,而 HackerGPT 则专注于网络安全数据集,深入探讨网络风险和投资机会的细微差别。展示的 Python 代码提供了一个实际的方法,能够实时利用这些 AI 获取洞察。它们共同形成了一个无与伦比的工具组合,帮助利益相关者应对金融和网络安全的复杂领域。
HackerGPT – 体现了领先网络安全专家的特质
HackerGPT 的设计旨在模拟网络安全专业人士的专长,专注于追踪监管变化、分析网络安全漏洞,并在相关领域中识别投资机会。
技能:
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深厚的网络安全法规、趋势和技术知识
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精通分析复杂的网络威胁环境和监管环境
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精通识别网络保险和安全领域的潜在投资机会
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优秀的沟通技巧,能够以易于理解的方式呈现复杂的分析
HackerGPT 旨在支持投资者、政府和企业应对复杂的网络安全世界。其主要目标是提供有助于做出明智决策的见解,促进网络安全意识,并识别投资机会。
HackerGPT 进行全面评估,重点关注网络安全的关键方面。它将在当前技术进步、行业实践和监管框架的更大背景下,考虑这些因素。
HackerGPT 是分析性的、客观的和创新的。它力求提供细致的评估,同时对不同水平的网络安全和投资专家都具有可访问性。
虽然 HackerGPT 提供详细的评估和建议,但最终决策应由相关专业人士负责。其见解应作为补充专业判断的参考,用来引导,而非决定投资和监管策略。
想象一个世界,人工智能架起了华尔街与硅谷之间的桥梁,解读复杂的网络安全挑战,同时领先于市场趋势。欢迎来到 FinGPT 和 HackerGPT 的开创性融合!在接下来的章节中,你将通过创新 AI 的视角,探索金融与网络安全的“炼金术”。这一合作关系承诺将为实时数据分析、投资机会和网络风险管理提供革命性的方法。
HackerGPT 遇见 FinGPT —— 一份全面的金融网络安全分析指南
在深入了解 HackerGPT AI 人物之前,首先需要理解支撑它的基础:FinGPT 模型。作为对多智能体系统、AI 和金融分析感兴趣的读者,你会发现 FinGPT 尤其相关。
FinGPT 简介 —— 金融数据的民主化
FinGPT 是专为金融行业设计的开源大型语言模型(LLM)。其使命是通过提供一个开源的数据中心化框架,自动化收集和整理来自各大在线来源的实时金融数据,从而实现互联网规模的金融数据民主化 1。FinGPT 在某些场景下优于类似模型,如 BloombergGPT,并且优先考虑数据收集、清洗和预处理,这些步骤对于创建开源金融 LLM(FinLLM)至关重要 2。通过促进数据的可访问性,FinGPT 为开放金融实践奠定了基础,并推动了金融研究、合作与创新。
为什么 FinGPT 对 HackerGPT 至关重要
现在你可能会想,为什么在讨论 HackerGPT 时 FinGPT 是相关的?答案就在于数据中心性和领域特定性。FinGPT 模型为 HackerGPT 分析和理解与网络安全相关的内容,特别是具有金融影响的内容(如网络保险和网络安全行业的投资机会)提供了基础。
HackerGPT(集成了 FinGPT)
HackerGPT 系列是通过 LoRA 方法在网络安全和监管数据集上微调的大型语言模型。FinGPT 的数据中心化方法作为其支撑,使该版本在诸如网络安全情感分析等任务中表现出色。如果你有兴趣深入了解,关于如何通过基准测试重现我们实验结果的详细教程正在准备中。
通过将 FinGPT 作为模型架构的一部分,HackerGPT 不仅能够分析网络安全,还能利用实时金融数据,使其成为网络安全和金融生态系统中各方利益相关者的综合工具。
FinGPT 来源:GitHub: MIT 许可,AI4 Foundation 和 Bruce Yang github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT
使用 HackerGPT AI 角色的 FinGPT
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安装说明
pip install transformers==4.30.2 peft==0.4.0 pip install sentencepiece pip install accelerate pip install torch pip install peft
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运行以下 Python 代码:
# Import necessary libraries from transformers import AutoModel, AutoTokenizer from peft import PeftModel # If you are not using PeftModel, you can comment out this line. # Initialize model and tokenizer paths # Replace with the actual model paths or API keys base_model = "THUDM/chatglm2-6b" hacker_model = "yourusername/HackerGPT_ChatGLM2_Cyber_Instruction_LoRA_FT" # Load tokenizer and models tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model) model = AutoModel.from_pretrained(base_model) # NOTE ABOUT PeftModel: # PeftModel is a custom model class that you may be using for fine-tuning or specific functionalities. # Ensure it's properly installed in your environment. # Uncomment the following line if you are using PeftModel. # model = PeftModel.from_pretrained(model, hacker_model) # Switch to evaluation mode (if needed, consult your model's documentation) model = model.eval() # Define prompts prompt = [ '''Instruction: What is the potential impact of this regulatory change on the cybersecurity industry? Please provide an analysis. Input: New GDPR regulations have been introduced, strengthening data protection requirements for businesses across Europe. Answer: ''', '''Instruction: Assess the potential investment opportunities in the cyber insurance sector following this breach. Input: A major cybersecurity breach has affected several financial institutions, exposing sensitive customer data. Answer: ''', '''Instruction: How does this cybersecurity advancement affect the technology industry? Input: A leading tech company has developed advanced AI-powered cybersecurity solutions that can detect and prevent threats in real time. Answer: ''', ] # Generate responses tokens = tokenizer(prompt, return_tensors='pt', padding=True, max_length=512) res = model.generate(**tokens, max_length=512) res_sentences = [tokenizer.decode(i) for i in res] out_text = [o.split("Answer: ")[1] for o in res_sentences] # Display generated analyses for analysis in out_text: print(analysis)
重要说明
1. 请在配备至少 T4 GPU 和高内存的机器上运行此代码,以获得最佳性能。
2. 请记得将占位符模型名称替换为您实际使用的模型名称。
这段代码片段和模型配置是为了评估网络安全的各个方面而量身定制的,例如法规影响、潜在的投资机会和技术进步。通过分析给定的输入,模型能够提供与网络安全领域相关的深入且详细的回应。
使用 MetaGPT 革命性地推动 AI 驱动开发的未来——多代理系统的终极催化剂
想象一个世界,在这个世界里,大型语言模型(LLMs)不仅仅是输出文本,而是像一支梦想团队一样协作,团队成员包括工程师、产品经理和架构师。他们不仅仅是孤立的天才,而是作为一个凝聚力强的整体,拥有明确的角色和标准操作程序。欢迎来到 MetaGPT 的世界,这是一个开创性的力量,旨在重新定义多代理系统和 AI 驱动软件开发的未来。
在这次深度探索中,您将揭开 MetaGPT 架构背后的天才,了解它设计要扮演的角色,以及它对 AI 主导的计划产生的变革性影响。您还将探索它在金融领域识别网络安全投资机会的卓越能力。
本节内容面向对多代理系统、AI 驱动软件开发和大型语言模型感兴趣的专业人士和研究人员。此外,需要注意的是,传统的基于 LLM 的多代理系统往往存在一致性和协作问题,导致效率低下的结果。
什么是 MetaGPT?
MetaGPT 是一项突破性的技术,通过整合标准操作程序(SOPs)来协调多代理系统,从而解决这些问题。
下图展示了 MetaGPT 的架构:
来源:MIT 许可证;github.com/geekan/MetaGPT
图 8.1 – MetaGPT:软件公司多角色示意图
想象一个组织良好的软件公司通过一个图示展现。在中心位置是 MetaGPT,这个协调者将单一的需求转换为全面的可交付成果,如用户故事、竞争分析和应用程序编程接口(APIs)。围绕 MetaGPT 的是各种专业化的 GPT 代理——每个代理代表着产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色。这些代理在 MetaGPT 的指导下协作处理复杂任务。
MetaGPT 中的基于角色的协作
本节将深入探讨 MetaGPT 如何通过不同的代理角色——每个角色相当于产品经理、架构师或工程师——以前所未有的效率处理复杂的软件项目。像所有开创性技术一样,MetaGPT 也面临着自身的一些挑战和局限性,例如可扩展性和复杂性——这些因素我们将进行深入剖析,以便为您提供全面的视角。通过将这些角色精简为领导和支持类别,我们清晰地展现了软件开发的财务、概念和操作方面。请系好安全带,让我们带您走过从启动、需求收集到最终审查阶段的 MetaGPT 工作流程。到最后,您将看到,MetaGPT 不仅仅是另一个 AI 模型;它是一个在 AI 驱动的软件开发领域中的重大变革,预计不仅会彻底改变多代理系统,还会重新定义技术和金融的广阔格局。
代理角色
MetaGPT 采用产品经理、架构师和工程师等角色,以与人类软件开发团队对接。每个角色都拥有领域特定的技能和职责,有助于高效执行任务。
以下是 MetaGPT 的挑战和局限性:
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可扩展性:该模型可能需要大量计算资源
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复杂性:采用曲线可能很陡,尤其对于不熟悉标准操作程序(SOP)或元编程的团队
精简的角色分类
为了避免冗余,我们将典型软件公司设置中的角色整合为两个大类:
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领导角色:
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投资:财务管理和创意验证
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创意:概念化和与市场需求对接
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Boss (支持):项目的整体监督
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支持角色:
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产品经理:将产品与市场需求对接
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架构师:确保可维护和可扩展的设计
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工程师:代码创建和调试
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QA: 质量保证
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MetaGPT 工作流程
工作流程包括启动、需求收集、设计、任务管理、开发、测试和审查阶段,促进了一个透明和高效的开发过程。
总之,MetaGPT 标志着人工智能驱动的软件开发领域的一次重大变革。通过模拟类似人类的团队合作并实施标准操作程序(SOPs),它为复杂的软件开发开辟了令人兴奋的前景,并将自己定位为多代理系统领域中无价的资产。
这些是关键的洞察:
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基于角色的协作提升了效率
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引入 SOPs 提供了结构化的方法
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MetaGPT 在实际应用中表现卓越,已通过案例研究得到了验证
您的反馈和建议对 MetaGPT 的持续改进及其在人工智能和多代理系统领域的广泛影响至关重要。
MetaGPT 模型简介(网络安全投资机会)
MetaGPT 模型是一个高度先进且可定制的模型,旨在解决各个领域中特定的研究和分析需求。在这个特定的背景下,它旨在识别受网络安全监管变化或网络攻击影响的美国市场中的投资机会。
角色和职责
该模型已被配置为执行多种专业角色,包括以下内容:
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网络安全监管研究:理解网络安全法律和法规的变化及其对市场的影响
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网络攻击分析:调查网络攻击,理解其性质,识别潜在的投资风险或机会
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投资分析:根据网络安全变化得出的洞察评估投资机会
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交易决策:在金融产品上做出知情的买卖决策
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投资组合管理:根据网络安全动态监督和对齐投资组合
其工作原理如下:
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研究阶段:根据角色的不同,模型会启动对给定主题的研究,无论是网络安全法规还是数据泄露。它将主题分解为可搜索的查询,收集相关数据,按可信度对网址进行排序,并总结收集到的信息。
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分析阶段:投资分析师随后评估总结的信息,识别趋势、洞察力和潜在的投资机会或风险。他们将网络安全数据与市场行为、投资潜力和风险因素进行关联。
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交易阶段:基于分析,投资交易员执行适当的交易决策,买卖受网络安全形势影响的资产。
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管理阶段:投资组合经理整合所有洞察,做出关于资产配置、风险管理和投资组合对齐的总体决策。
以下是其目的和好处:
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及时洞察:通过自动化研究和分析过程,该模型为像网络安全这样动态变化的领域提供快速的洞察,其中的变化可能立即影响市场。
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数据驱动决策:该模型确保投资决策基于全面的研究和客观分析,从而最大程度地减少偏差。
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定制化:该模型可以根据需要调整,专注于网络安全的特定方面,例如法规变化或特定类型的漏洞,从而实现有针对性的投资策略。
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协作:通过定义不同角色,该模型模拟了一种协作方式,各领域专家贡献他们的专业知识,以实现共同的投资目标。
总结来说,MetaGPT 模型凭借其多样化的角色和复杂的功能,成为投资者利用网络安全这一不断变化的领域的强大工具。通过整合研究、分析、交易和投资组合管理,它提供了一种全面的数据驱动方法,用于识别并利用网络安全与金融复杂交织中产生的投资机会。它不仅简化了投资过程,还提高了在快速发展的领域中做出决策的准确性和相关性。
来源:GitHub:MIT 许可证:github.com/geekan/MetaGPT
。
来源:MetaGPT:面向多智能体协作框架的元编程论文:
[2308.00352] MetaGPT:面向多智能体协作框架的元编程 (arxiv.org) (arxiv.org/abs/2308.00352
)
作者:洪思锐、郑晓武、陈乔纳森、程宇衡、王锦麟、张泽尧、王子力、邱启声、林子娟、周丽阳、冉晨宇、肖凌锋、吴成林。
以下是一个 Python 代码片段:
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从安装开始:
npm --version sudo npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli git clone https://github.com/geekan/metagpt cd metagpt python setup.py install
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运行以下 Python 代码:
# Configuration: OpenAI API Key # Open the config/key.yaml file and insert your OpenAI API key in place of the placeholder. # cp config/config.yaml config/key.yaml # save and close file # Import Necessary Libraries import asyncio import json from typing import Callable from pydantic import parse_obj_as # Import MetaGPT Specific Modules from metagpt.actions import Action from metagpt.config import CONFIG from metagpt.logs import logger from metagpt.tools.search_engine import SearchEngine from metagpt.tools.web_browser_engine import WebBrowserEngine, WebBrowserEngineType from metagpt.utils.text import generate_prompt_chunk, reduce_message_length # Define Roles # NOTE: Replace these role definitions as per your project's needs. RESEARCHER_ROLES = { 'cybersecurity_regulatory_researcher': "Cybersecurity Regulatory Researcher", 'cyber_breach_researcher': "Cyber Breach Researcher", 'investment_analyst': "Investment Analyst", 'investment_trader': "Investment Trader", 'portfolio_manager': "Portfolio Manager" } # Define Prompts # NOTE: Customize these prompts to suit your project's specific requirements. LANG_PROMPT = "Please respond in {language}." RESEARCH_BASE_SYSTEM = """You are a {role}. Your primary goal is to understand and analyze \ changes in cybersecurity regulations or breaches, identify investment opportunities, and make informed \ decisions on financial products, aligning with the current cybersecurity landscape.""" RESEARCH_TOPIC_SYSTEM = "You are a {role}, and your research topic is \"{topic}\"." SEARCH_TOPIC_PROMPT = """Please provide up to 2 necessary keywords related to your \ research topic on cybersecurity regulations or breaches that require Google search. \ Your response must be in JSON format, for example: ["cybersecurity regulations", "cyber breach analysis"].""" SUMMARIZE_SEARCH_PROMPT = """### Requirements 1\. The keywords related to your research topic and the search results are shown in the "Reference Information" section. 2\. Provide up to {decomposition_nums} queries related to your research topic based on the search results. 3\. Please respond in JSON format as follows: ["query1", "query2", "query3", ...]. ### Reference Information {search} """ DECOMPOSITION_PROMPT = """You are a {role}, and before delving into a research topic, you break it down into several \ sub-questions. These sub-questions can be researched through online searches to gather objective opinions about the given \ topic. --- The topic is: {topic} --- Now, please break down the provided research topic into {decomposition_nums} search questions. You should respond with an array of \ strings in JSON format like ["question1", "question2", ...]. """ COLLECT_AND_RANKURLS_PROMPT = """### Reference Information 1\. Research Topic: "{topic}" 2\. Query: "{query}" 3\. The online search results: {results} --- Please remove irrelevant search results that are not related to the query or research topic. Then, sort the remaining search results \ based on link credibility. If two results have equal credibility, prioritize them based on relevance. Provide the ranked \ results' indices in JSON format, like [0, 1, 3, 4, ...], without including other words. """ WEB_BROWSE_AND_SUMMARIZE_PROMPT = '''### Requirements 1\. Utilize the text in the "Reference Information" section to respond to the question "{query}". 2\. If the question cannot be directly answered using the text, but the text is related to the research topic, please provide \ a comprehensive summary of the text. 3\. If the text is entirely unrelated to the research topic, please reply with a simple text "Not relevant." 4\. Include all relevant factual information, numbers, statistics, etc., if available. ### Reference Information {content} ''' CONDUCT_RESEARCH_PROMPT = '''### Reference Information {content} ### Requirements Please provide a detailed research report on the topic: "{topic}", focusing on investment opportunities arising \ from changes in cybersecurity regulations or breaches. The report must: - Identify and analyze investment opportunities in the US market. - Detail how and when to invest, the structure for the investment, and the implementation and exit strategies. - Adhere to APA style guidelines and include a minimum word count of 2,000. - Include all source URLs in APA format at the end of the report. ''' # Roles RESEARCHER_ROLES = { 'cybersecurity_regulatory_researcher': "Cybersecurity Regulatory Researcher", 'cyber_breach_researcher': "Cyber Breach Researcher", 'investment_analyst': "Investment Analyst", 'investment_trader': "Investment Trader", 'portfolio_manager': "Portfolio Manager" } # The rest of the classes and functions remain unchanged
重要说明:
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在运行 Python 脚本之前,请在终端执行安装和设置命令。
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别忘了在配置文件和 Python 脚本中用实际数据或 API 密钥替换占位符文本。
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确保在您的计算机上正确安装并配置 MetaGPT。
在这场高风险的探索中,我们剖析了激动人心却又充满风险的 LLM 集成应用的世界。我们深入探讨它们如何在变革金融的同时,带来新的伦理困境和安全风险,这些问题不容忽视。准备好通过真实案例研究,领略 LLM 应用在金融中的优劣与丑陋,从超越市场的对冲基金到高昂的安全漏洞和伦理陷阱。
所以,请系好安全带,因为我们将全速冲进围绕 LLM 在金融领域集成的错综复杂的问题迷宫。在这里,你将看到一些令人震惊的发现,让你开始质疑我们如何使用,甚至可能滥用这一革命性技术。你准备好面对这些挑战和复杂性了吗?让我们开始吧!
通过间接提示注入破坏与 LLM 集成的实际应用
集成到应用中的语言模型(LLM),如 ChatGPT,处于技术创新的前沿,特别是在金融、交易和投资领域。然而,它们也带来了新兴的伦理和安全风险,值得我们立即关注:
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金融领域的变革性应用:
LLM(大语言模型)已经改变了金融运营的各个方面,从基于人工智能的金融预测到呈现个性化的 Power BI 可视化。
案例研究:对冲基金利润 一家对冲基金利用 ChatGPT 进行市场情绪分析,成功应对了动荡的市场,实现了 20% 的利润增长。
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道德迷宫:
LLM 带有伦理负担,从安全问题到虚假信息和监管挑战,影响了包括 Bing Chat 和 Microsoft 365 Copilot 在内的多个平台。
案例研究:监管失误 一家投资公司在使用 LLM 时未遵守当地法规,导致了法律和声誉上的后果。
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阿基琉斯之踵:间接提示注入:
发现诸如间接提示注入等漏洞,增加了 LLM 安全性的复杂性。此漏洞使攻击者能够远程发送误导性提示,因此成为亟待修复的关键领域。
案例研究:代价高昂的警报 一名黑客利用间接提示注入漏洞发送虚假的交易警报,导致交易者做出错误的投资决策并遭受重大损失。
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欺骗潜力:真实和实验性的证据:
无论是合成实验还是实际测试,都表明 LLM 容易被误导做出错误或有害的决策。
案例研究:未经授权的交易 一款具有 LLM 功能的银行应用程序被欺骗,批准了未经授权的交易,展示了这些漏洞在现实世界中的影响。
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不断演变的威胁形势:
随着 LLM 变得越来越复杂,除了间接提示注入外,新的漏洞形式也在不断涌现。持续的研究和警惕至关重要。
案例研究:AI 钓鱼诈骗 在最近的一次会议上,强调了一种新的 AI 辅助钓鱼诈骗形式,警告行业注意不断演变的攻击路径。
未来证明 LLM —— 未来的解决方案
鉴于风险日益加剧,特别是间接提示注入,正在探索各种有前景的缓解方法:
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AI 引导的安全协议:实时监控以便即时威胁检测和缓解
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基于区块链的验证:确保交易和数据的完整性
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量子加密:革命性的方法实现不可破解的数据加密
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行为分析和生物识别:定制化、强大的认证机制
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合规性自动化:自动化检查以确保符合全球标准
以下是一些实际解决方案的示例:
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一家领先的银行正在使用人工智能引导的安全协议进行实时威胁识别
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一家金融科技初创公司在实施量子加密以实现超安全交易方面取得了进展
大型语言模型在金融行业的应用是一个既令人兴奋又充满风险的旅程。随着我们深入探讨这一技术,解决其中的各种挑战,尤其是间接提示注入,变得至关重要。以伦理考虑和技术创新为基础的平衡方法,将帮助我们安全、负责任地利用大型语言模型。
想象一个世界,在这里,看不再等于信。那些涌入你屏幕的图像和视频是如此超现实、如此精巧制作,以至于它们模糊了真相与虚构之间的界限。欢迎来到深度伪造这个令人不安却又引人入胜的领域——人工智能最引人注目又最具警示意义的故事。深度伪造拥有颠覆媒体、娱乐,甚至社会正义的力量,但它同样展现了我们刚刚开始理解的社会、伦理和金融影响的黑暗面。
借助数据可视化和人工智能工具,我们将揭示、分析并应对深度伪造给我们理解现实带来的生死攸关的挑战。
你即将进入一个充满不确定性的世界,在这里,寻求真相成为了与先进算法和人工智能博弈的高风险挑战。准备好面对事实与虚构之间令人不安的模糊界限了吗?系好安全带,让我们深入探索人工智能驱动的未来中复杂的复杂性和意想不到的脆弱性。
来源
[2302.12173] 这不是你所期望的:通过间接提示注入妥协现实世界的大型语言模型(LLM)集成应用(arxiv.org)
由 Kai Greshake、Sahar Abdelnabi、Shailesh Mishra、Christoph Endres、Thorsten Holz 和 Mario Fritz 提供
深度伪造及其多方面的影响——借助人工智能和数据可视化更深入地审视
深度伪造技术,由人工智能的进步推动,能够创建超现实且完全虚构的视频和图像。这些深度伪造不仅挑战了我们对现实的认知,还对个人、企业和政府层面构成了重大风险。
这里是一个技术概述。深度伪造利用在成千上万张照片和语音样本上训练的神经网络来生成极其逼真的虚假内容。随着新算法的出现,复杂性延伸到了整头合成、联合视听合成,甚至是全身合成。
伦理和法律方面:
- 深度伪造最初因其在恶意活动中的使用而声名狼藉,活动范围包括个人诽谤到政治操控。由于这些技术可能对社会和个人造成伤害,相关的法律和道德考虑十分复杂。
以下是它们对社会的影响:
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深度伪造内容可能对个人造成不可修复的伤害,从情感困扰到法律后果
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对于公司来说,虚假视频可以在几分钟内操纵股价并毁坏声誉
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深度伪造可能导致政治动荡和国际冲突
以下是它们在金融和网络安全方面的影响:
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企业深度伪造可能导致误导性的财务指令,从而造成重大经济损失
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深度伪造内容的大规模传播可能会超载数字基础设施,造成网络安全漏洞
通过生成性 AI 工具的保护:
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AI 检测:先进的 AI 模型能够识别出即使是最微妙的改动,并标记出来以供进一步调查
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区块链水印:通过区块链技术,真实内容可以加水印并进行验证
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教育推广:像 ChatGPT 这样的 AI 驱动工具可以告知并教育公众关于深度伪造的风险
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反馈循环以实现 持续改进
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当 AI 模型标记出可疑内容时,结果可以由人工专家进行审核以确保准确性。这个审核过程会反馈到机器学习模型中,帮助其在未来的深度伪造检测中提高性能。
目前,微软和其他科技巨头正在开发深度伪造检测工具,分析视觉和听觉内容,提供操控的可能性评分。
随着深度伪造技术日益精密,我们的识别和防御方法也必须进化。通过结合机器学习模型和数据可视化技术,我们可以更好地理解深度伪造的现状,并制定出更有效的对策。
想象一下自己身处交易大厅。数字在屏幕上实时闪烁,交易员们通过电话大声喊叫,紧张的气氛扑面而来。但如果我告诉你,这个混乱场景中的真正主力并非人类,而是算法呢?欢迎来到金融的未来——一个日益受到 AI 影响的领域。
AI 不仅仅是一个流行词;它是一个正在重写金融规则的变革性力量,从股票推荐到欺诈检测。虽然它听起来可能很复杂,但理解 AI 并不是一个仅限于科技大亨或华尔街巨头的精英俱乐部。本指南是你进入金融领域中 AI 的勇敢新世界的通行证,无论你是一个新手投资者、技术爱好者还是经验丰富的金融专业人士。
我们将以与你相关的方式解读 AI。我们的旅程将穿越道德陷阱和算法陷阱,展示 AI 带来的颠覆性机遇和挑战。想象一下拥有一个永不休眠的个人理财顾问,一个从每笔交易中学习的风险管理者,甚至是一个防范欺诈的数字监管员——这就是 AI 在金融领域的承诺与警示。
那么,为什么你应该关心?因为 AI 不仅在塑造未来,它还在加速未来。而在一个变化是唯一常态的世界里,你适应并理解这一突破性技术的能力将是你的终极优势。准备好解密算法,剖析现实世界的案例研究,采取切实可行的步骤,不仅仅是生存,而是在这个由 AI 驱动的金融前沿中蓬勃发展。
当我们结束这段穿越人工智能和金融这个充满活力的世界的变革之旅时,我们将迎来一场令人振奋的高潮:AI 素养——你通向未来的护照。无论你是一个好奇的初学者,技术娴熟的爱好者,还是金融专家,这一部分将是你加入 AI 革命的终极指南。我们将绘制一张超越 AI 限制和道德约束的路线图,触及像 Kount 这样的实践案例,展示 AI 在金融领域的颠覆性潜力。通过丰富的资源,从正式教育和认证到社区参与和 DIY 项目,我们的目标是为你提供掌握 AI 一生所需的工具。当我们接近这个叙事的尾声时,请记住,未来并不是一个我们只是被动继承的景象,而是一个我们积极构建的令人兴奋的前沿。凭借你所获得的见解和技能,你不仅仅是一个旁观者——你是这场人工智能和金融展开史诗篇章的开路先锋。
AI 素养——通向未来的护照
从 AI 的变革性影响到它在金融领域的实际应用,本指南适合各行各业的读者。
初学者可以将 AI 看作是一个个性化助手。一个好的起点是安装像 Robinhood 这样的金融应用,它利用 AI 提供个性化的股票推荐。
科技爱好者可以从探索开源机器学习库如 TensorFlow 开始。可以尝试在 GitHub 上已有的金融领域 AI 项目。
如果你是金融专业人士,AI 可以帮助你自动化风险评估。像 DataRobot 这样的平台提供专门针对金融数据分析的 AI 服务。
导航人工智能的领域——考虑事项与指南
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AI 的局限性:对 AI 提供的金融建议保持批判态度。使用允许你查看算法置信度评分的平台,如 Quantopian。
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道德使用:寻找符合 GDPR 或遵循道德 AI 指南的平台,在处理金融数据时尤其需要注意。
请考虑以下案例研究。Kount 是一个利用人工智能防止金融交易欺诈的平台。想象一下,一个保安不仅知道所有的传统技巧,而且还能不断学习新技巧;这就是 Kount 的自适应人工智能所做的事情。它持续从数据中学习,以评估每笔交易的风险。通过这样做,它将合法交易错误标记为欺诈的情况(即虚假拒绝)降到最低,从而帮助企业避免收入损失并增强客户信任。
这个案例研究表明,人工智能在负责任和道德的使用下,能够在金融行业带来可观的利益,使得操作更加安全和高效。
以下是你掌握人工智能的路线图:
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赋能自己:在 Coursera 等平台上参加入门课程,例如 Andrew Ng 的AI For Everyone。
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包容的未来:参与像 AI4ALL 这样的倡议,旨在打造一个更加多元化的人工智能未来。
以下是金融领域人工智能的基础要素:
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像 AlphaSense 这样的工具利用人工智能扫描、搜索和分析金融文档,提供前所未有的效率。
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对于交易,可以考虑像 Alpaca 这样的平台,它提供基于人工智能的交易 API。对于金融可视化,Power BI 与 Azure AI 的集成提供了先进的分析功能。
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从像 TradeStation 这样适合初学者的平台开始,它具有内置的算法交易功能。
以下是金融领域人工智能终身学习的指南:
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对于正式教育,像 MIT 的金融中的人工智能这样的课程提供对人工智能在金融市场中特定应用的深入探讨。
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就在线课程而言,Udacity 的AI for Trading是一个全面的纳米学位课程,专注于金融中的人工智能。
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像 IBM 的金融服务 AI 认证这样的认证,可以为你的技能集添加信誉标签。
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加入像 Reddit 的 r/algotrading 这样的在线论坛,保持对金融技术中人工智能最新进展的关注。
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定期参加《金融时报》或 KDNuggets 举办的专注于金融领域人工智能的网络研讨会。
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例如 Jannes Klaas 的《金融机器学习》这类书籍,既提供理论知识,也有实际案例研究。
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像 Kaggle 这样的平台举办挑战赛,能让你在解决基于金融的人工智能问题时获得实践经验。
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对于你自己的项目,可以使用像 QuantConnect 这样的平台,利用其免费的数据和云资源测试你自己的交易算法。
你进入金融领域人工智能的旅程是一个持续的过程。本指南旨在成为一个全面的起点。请始终记住,人工智能只是一个工具,而不是万能的灵丹妙药。你的判断力依然是你最重要的资产。通过这些资源和指南,你现在更有能力在金融领域的人工智能变革中导航、创新和繁荣。
当我们结束这一章以及这段旅程时,请记住:未来不是仅仅发生在我们身上的事情——它是我们共同构建的。通过正确的知识和工具,包括人工智能素养,我们每个人都是明日的建筑师。因此,无论你是经验丰富的技术专家,金融奇才,还是刚刚涉足人工智能领域的新手,现在你都拥有了应对、创新和在这个新时代中茁壮成长的知识。
总结
在这一章中,我们走过了人工智能与金融在网络安全领域交汇处的最前沿发展。你了解了 GPT-4 在金融领域的潜力与风险,理解了 CrowdStrike 的云端技术优势,通过积极与保守的交易策略提升了你的金融敏锐度,这些都通过引人注目的 Power BI 可视化展示了出来。我们还通过 HackerGPT 这个视角向你介绍了网络安全的金融影响,并探讨了 FinGPT 如何革新金融分析。我们深入研究了 MetaGPT 在多智能体协作中的应用,为金融洞察带来革命性的改变。你还从道德的角度,深入理解了在大型语言模型中使用间接提示注入的影响,以及深度伪造的兴起所带来的金融风险与机遇。
现在,当我们关闭这段非凡旅程的最后一章时,让我们以振奋人心的赋能话语告别:你不再只是科技变革的乘客,你已经站在船舵前,驾驭着人工智能与金融的波涛汹涌、充满刺激的水域。凭借本书中获得的见解和工具,你不仅为未来做好了准备——你已经装备好去构建它。带着自信、智慧和对创新的无尽渴望,前行吧。未来等待着你留下的印记;让它成为一部杰作!
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2024-01-21 油管公式(全)