今天我与大家分享AI大模型技术在金融分析与量化交易方面的应用,基于阿里通义千问最新推出的Qwen2大模型,我构建了一个股票自动化技术分析与可视化系统。
导入库
首先,我们需要导入多个库,每个库都有其特定的用途:
yfinance帮助我们实现股票数据获取,tablib是一个处理股票数据并进行技术指标计算的Python库、streamlit可以实现API交互以及Web界面展示等功能。
定义大模型API与AI分析函数
我们可以通过SiliconFlow这个平台调用Qwen2大模型,这个平台最近公测上线,可以免费获取 42 元的配额,约 3 亿 token的调用量。它与OpenAI接口适配,安装 OpenAI Python 库后即可使用。之后我们可以直接通过OpenAI的相关接口进行调用,目前平台支持了 OpenAI 相关的大多数参数。把base_url、model、api_key参数修改就可以直接用了。支持的model参数如图所示。
为了与SiliconFlow API进行交互,我们定义了一个函数:siliconflow_run,这个函数通过API密钥与SiliconFlow进行通信,发送请求并接收响应:
用户输入与股票数据的获取
通过Streamlit的侧边栏,我们获取用户输入的股票代码和日期。这部分代码允许用户通过Web界面输入参数。我们定义函数获取股票名称和股票数据,这些函数通过API获取股票名称和股票数据,并实现了重试机制。
技术分析数据分析与展示
获取数据后,我们进行技术指标计算并调用AI分析函数,然后在Web界面展示结果:
通过这个系统,我们能够实时获取股票数据,计算多种技术指标,并结合最新的AI大模型进行智能分析。它可以为我们的投资决策快速提供智能化支持,特别是对于那些不太理解复杂金融指标的投资者来说,可以辅助他们更好地理解市场动向,但是在实际操作中,我们还需要结合基本面等各种因素来进行全面的分析,然后进行科学的投资决策。
本文链接:https://bijiaokuai.com/gupiao_31.html
人工智能炒股怎么做怎样人工智能炒股人工智能用于炒股人工智能 炒股人工智能炒股模式ai人工智能帮你炒股真的能躺赚吗人工智能帮忙炒股吗人工智能炒股骗术大全书籍
网友评论