让ChatGPT写出量化代码

ChatGPT的最大的特点就是自然语言的联想以及翻译，这个翻译最不得了的就是能把自然语言翻译成程序语言，所以第一步是用自然语言提问，让ChatGPT用自然语言联想回答。如果答案合理，就可以让它写出代码，这次就让我来示例一下，如何让ChatGPT写出统计股票指标的代码。

第一步，用自然语言提问并让ChatGPT用自然语言回答：

自然语言编程

提示词：『写一个python程序，能统计近一个月涨幅达30%的股票在近一个月之前的市值、成交额、阳线数量、振幅和技术形态（使用TA-Lib），请把每一个维度统计的方法和参数定义出来，忽略实现的代码。』

第二步：让ChatGPT按照自然语言回答写出python代码：

ChatGPT根据自己的回答写代码

最后还是需要人来检视的，我看了一下，ChatGPT用的行情库，是tushare，印象中是要收费的，而我自己常用一个免费的库akshare，所以让ChatGPT把tushare替换成akshare：

让ChatGPT替换代码中引用的库

这样整个过程就十分的顺畅，相比一上来就让ChatGPT写代码，先用自然语言概括也方便我们人类更直观的检视整体逻辑有没有纰漏，有没有需要修补的地方。而且先用自然语言联想后再写代码，对ChatGPT来说是更加符合原理的处理过程。由于ChatGPT的对话长度有限，分解问题也是十分必要，可以参考我的另外一篇文章，让ChatGPT以思维导图的形式来回答，既提高了逻辑性又精简了文字：

ChatGPT的强大建立在使用者的知识储备上，如果一个人知识储备十分海量，那么ChatGPT可以把一个人的能力快速施展出来，想来如果达芬奇再世，应该不会感叹自己有限的人生无法实现那无限的创意了吧。

最后想说的是，二级市场是一个博弈的地方，没有一成不变的模式，没有圣杯，唯一不变的就是大家相互预判，ChatGPT不能直接给到我们一个金矿，但是在ChatGPT的帮助下，我们可以轻松的得到各种分析和统计的代码，方便我们在博弈的过程中，更多维度的分析数据，快人一步挖掘出潜在的机会或风险，因此我们自己的知识储备，尤其是金融知识的储备也要充分。本次的分享就到这里，如果你也有想法，欢迎探讨。