ChatGPT 和 PowerBI 之未来金融（二）

原文：zh.annas-archive.org/md5/6b4e4917b052f734ea7b231402da7e7c

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

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：

• 高级财务分析技术：深入探讨财务比率、指标和估值方法

• 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

• 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

• 介绍 AutoGPT：探索这一自主人工智能在财务分析领域的应用

• 财务分析的 Python 代码示例：提供财务任务编程的实操经验

• 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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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
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
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：

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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：

• 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

• 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

• 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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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）。

• 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：

1. 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']
   

2. 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()
   

3. 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']
   

4. 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
   

5. 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
   

6. 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

• 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。

• 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。

• 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：

1. 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

   • pip install yfinance

   • pip install numpy

   • pip install pandas-datareader

2. 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：

• 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。

1. 步骤 2 – 导入数据到 Power BI：

   • 打开 Power BI。

   • 点击主页选项卡，然后点击获取数据选项。

   • 从下拉菜单中选择文本/CSV。

   • 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。

   • 点击加载将数据加载到 Power BI 中。

2. 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：

   1. 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。

   2. 将日期字段拖放到轴字段中，位于可视化窗格中。

   3. 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。

   4. 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。

   5. 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。

   6. 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。

   7. 将信号字段拖放到图例字段中。

   8. 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：

      • 选择散点图：点击你刚创建的散点图进行选择。

      • 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。

      • 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。

      • 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。

   9. 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。

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：

• **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。

• **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。

• 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。

• **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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 条形图 – 全球精准农业市场的预计增长：

  • 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。

  • 约翰迪尔的潜在收入：计算为全球市场收入的 10%

• CSV 文件结构：

  • 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

    • 2023,5000,500

    • 2024,6000,600

在 Power BI 中创建条形图可视化

按照以下步骤操作：

1. Precision_Farming_Market_Growth.csv。

2. 创建条形图：从Visualizations窗格中选择Bar chart。

3. 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：

• 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

  • 研发,200

  • 营销,100

  • 并购,150

要在 Power BI 中创建树状图可视化，请按照以下步骤操作：

1. Expenses_Breakdown.csv。

2. 创建树状图：从Visualizations窗格中选择Treemap。

3. 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：

• 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：

1. DCF_Intrinsic_Value.csv。

2. 创建仪表盘图表：从可视化窗格中选择仪表盘图表。

3. 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

• 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。

• 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：

• 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：

1. Vertical_Farming_Market_Growth.csv。

2. 创建折线图：从可视化窗格中选择折线图。

3. 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：

• 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：

1. Vertical_Farm_Expenses_Breakdown.csv。

2. 创建堆积柱状图：从可视化窗格中选择堆积柱状图。

3. 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：

1. Vertical_Farm_DCF_Intrinsic_Value.csv。

2. 创建仪表图：从可视化窗格中选择仪表图。

3. 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：

1. Renewable_Energy_Market_Growth.csv。

2. 创建区域图：从可视化窗格中选择区域图。

3. 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：

1. Renewable_Energy_Expenses_Breakdown.csv。

2. 创建饼图：从可视化窗格中选择饼图。

3. 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：

1. Vertical_Farm_DCF_Intrinsic_Value.csv。

2. 创建仪表盘图表：从 可视化 面板中选择 仪表盘图表。

3. 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：

• 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：

• 优点：

  • 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。

  • 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。

• 缺点：

  • 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。

  • 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：

• 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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：

1. 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。

2. 完成 CAPTCHA 验证：您可能需要完成 CAPTCHA 验证，以证明您不是机器人。

3. 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。

4. 点击注册：填写所有详细信息并同意条款后，点击 注册 按钮。

5. 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。

6. 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

1. 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
   

2. ai_goals:

3. • 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
4. • 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
5. • 自主开发和管理 John Deere 股票的买卖
6. • 作为ai_name，发挥其优势：JohnDeere50_200MovingAverage-GPT

7. 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。

1. 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：

1. 按照前述 AutoGPT 示例中的 步骤 1 到 步骤 8 进行操作。

2. ai_goals：

3. 对约翰·迪尔股票进行蒙特卡罗模拟

4. 分析模拟结果，并根据结果建议交易操作

5. ai_name：JohnDeereMonteCarlo-GPT

6. 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。

1. 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：

1. 按照前述 AutoGPT 示例中的 步骤 1 到 步骤 8 进行操作。

2. 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。

3. 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：

1. 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？

   • 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

   • 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

   • 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（$470/月）或 Enterprise（$2,000/月）。为什么选择 Professional 或 Enterprise？让我们来看一下：

   • 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%。

   • 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。

   • 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。

2. 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
   

3. 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。

• 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：

1. 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”。

2. 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。

3. 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。

4. 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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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：

1. 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')
   

2. 步骤 2 – 将数据导入 Power BI：

   1. 打开 Power BI Desktop。

   2. 转到主页 > 获取数据 > 文本/CSV。

   3. 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。

3. 步骤 3 – 创建具有两个 Y 轴的折线图：

   1. 单击折线图可视化组件，位于可视化窗格中。

   2. 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。

   3. 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。

   4. 选择折线图后，转到格式窗格并选择Y2 轴。将开关打开。

4. 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：

   • 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。

   • 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。

   • 添加数据标签。进入格式 > 数据标签，然后将开关打开。

5. 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：

   1. 单击切片器可视化组件，位于可视化窗格中。

   2. 将您的日期字段拖放到切片器的值字段中。

   3. 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。

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：

1. 访问 platform.openai.com。

2. 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。

3. 点击左上角的个人资料，然后点击查看 API 密钥。

4. 通过点击**+ 创建新** 密钥生成 API 密钥。

5. 复制密钥。

6. 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：

1. 打开 Power BI 并进入主页选项卡

2. 点击获取数据，并从可用选项中选择Web。

3. 在Web对话框中，输入 OpenAI API 端点的 URL 并点击确定。

4. 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：

• 一条显示约翰·迪尔股票价格和重大天气事件的折线图

• 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

• 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：

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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：

• 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。

• 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：

• 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。

• 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。

• 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

• 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

• 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：

• 第五章，Salesforce 再造：探索软件与 LLMs

• 第六章，硅谷银行倒闭与伦理 AI：智能 AI 监管

• 第七章，Moderna 与 OpenAI——生物技术与 AGI 突破

• 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：

• Salesforce 的转机——市场情感视角

• 对 Salesforce 的深入分析——优势、劣势与竞争态势

• Salesforce 的战略转折点和创新战略

• 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

• 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

• 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

• 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：

• 优势：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

• 弱点：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

• 竞争者分析：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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：

• 积极因素：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

• 负面因素：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

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：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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：

1. 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
   

2. 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
   

3. 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。

4. 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。

5. 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：

   1. 导入所需的库：

      import sqlite3
      from sqlite3 import Error
      

   2. 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()
      

   3. 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)
      

   4. 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)
      

   5. 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()
   

这是存储情感分析数据的一种简单方式。

• 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：

  1. 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()
     

  2. 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)
     

  3. 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)
     

  4. 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)
     

  5. 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)
     

  6. 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)
  

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。

1. 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。

1. 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)
   

2. 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()
   

3. 将 sentiment_table 替换为你在 SQLite 数据库中表的实际名称。

4. 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。

5. 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：

1. 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
   

2. 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。

3. 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。

4. 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.
   

5. 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。

6. 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。

7. 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：

   1. 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。

   1. 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。

   1. 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。

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：

1. 将数据框保存到 CSV 文件：df.to_csv('salesforce_data.csv', index=False)。

2. 在 Power BI Desktop 中，点击首页 > 获取数据 > 文本/CSV。

3. 找到并选择 'salesforce_data.csv'，然后点击打开。

4. 在导航器对话框中，选择表格并点击加载。

5. 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：

1. 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？

2. 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？

3. 管理层计划如何在增长与盈利之间保持平衡？

4. 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？

5. 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。)

• 名称：ActivistGPT（融合了 Elliott Management、Third Point、Starboard Value、Inclusive Capital 和 ValueAct 的特征）。

• 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。

• 技能：

  • 擅长识别表现不佳的资产、低效问题以及潜在的增长领域

  • 对金融市场、公司治理和公司财务有深厚的知识

  • 擅长战略思维，能够为复杂问题提出创造性解决方案

  • 擅长解读财务报表并识别趋势或潜在问题领域

  • 能够与利益相关者互动并进行说服，利用影响力推动变革

• 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。

• 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。

• 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：

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

• 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：

1. 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

2. 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

3. 产品复杂性：Salesforce 的产品

需要注意几点：

• 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。

• 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：

• 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）：

  • 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）。

  • 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。

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：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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
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。