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。
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