从零开始的AI炒股教程：ChatGPT助力金融数据分析

近日，德州大学近期发布了一篇关于ChatGPT-4o在金融数据分析中的研究论文《A First Look at Financial Data Analysis Using ChatGPT-4o》，展示了该模型在金融数据处理、分析和预测中的惊人表现。本文将带您了解如何利用ChatGPT进行金融数据分析，帮助用户更好地进行股票分析和筛选。

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1. ChatGPT-4o的研究背景

德州大学的研究主要探讨了ChatGPT-4o在金融数据分析中的表现，包括从零样本提示、时间序列分析、风险和回报分析到复杂的ARMA-GARCH模型估计等多维度评估。这一研究填补了当前金融数据分析领域的关键空白。

研究方法

研究团队从2019年至2023年的道琼斯工业平均指数（DJIA）30只成分股的每日收益率数据出发，让ChatGPT-4o对这些数据进行分析。模型被指示以“金融教授”的身份工作，生成学术级别的分析结果。研究重点涵盖了以下几个方面：

零样本提示：无需预训练数据，ChatGPT-4o就能对金融数据进行初步分析。
统计数据对比：与专业统计软件Stata生成的数据进行比对，以评估ChatGPT-4o的准确性。
风险和回报分析：包括COVID-19疫情前后股票的收益变化。
高级统计模型估计：通过ARMA-GARCH模型捕捉市场波动和杠杆效应。

2. ChatGPT-4o在实际金融分析中的应用

（1）描述性统计与数据预处理

使用ChatGPT-4o，用户可以轻松完成描述性统计，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。这些统计数据在股票基本面分析中十分关键，能够帮助用户了解每只股票的基本表现。

研究发现，ChatGPT-4o生成的描述性统计数据与Stata的结果相差不大，但在处理某些复杂数据时，仍需进一步验证。例如，在股票回报和成交量的计算上，模型在特定情况下可能出现细微误差。这提醒我们在使用ChatGPT进行复杂数据分析时，最好结合传统的统计工具以确保数据准确性。

（2）时间序列分析与趋势预测

ChatGPT-4o可以在时间序列分析中帮助用户进行股票趋势预测，包括分析股价波动、寻找趋势和异常点。这在短期投资决策中尤其有用。然而，值得注意的是，研究指出ChatGPT-4o在绘制时间序列图表时存在一定困难，但它能够提供详尽的文字描述，帮助用户理解市场趋势。

（3）风险与回报分析

研究团队还利用ChatGPT-4o进行了详细的风险与回报分析，特别是对COVID-19疫情前后的市场变化进行分析。通过提取不同时间段的股票收益率，计算出每只股票的总回报和平均回报，并进一步计算夏普比率（衡量风险调整回报率）和市场贝塔值（衡量股票对市场波动的敏感性），为投资者提供更丰富的决策信息。

ChatGPT-4o在风险分析中表现优异，并能够生成Python代码，帮助用户自动化地处理数据。例如，以下是研究团队使用的代码片段，用于提取COVID-19疫情封锁前后的股票日收益率：

import pandas as pd

# 导入数据
file_path = 'path/to/Dow 30 Daily Returns.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

# 日期处理
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
lockdown_date = pd.to_datetime('2020-03-15')

# 筛选数据
trading_day_before = data[data['date'] < lockdown_date]['date'].max()
trading_day_after = data[data['date'] > lockdown_date]['date'].min()

data_before_after = data[(data['date'] == trading_day_before) | (data['date'] == trading_day_after)]
data_before_after['total_return'] = data_before_after.groupby('TICKER')['RET'].sum()
data_before_after['average_return'] = data_before_after['total_return'] / 2

print(data_before_after[['TICKER', 'total_return', 'average_return']])

import pandas as pd # 导入数据 file_path = 'path/to/Dow 30 Daily Returns.csv' data = pd.read_csv(file_path) # 日期处理 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) lockdown_date = pd.to_datetime('2020-03-15') # 筛选数据 trading_day_before = data[data['date'] < lockdown_date]['date'].max() trading_day_after = data[data['date'] > lockdown_date]['date'].min() data_before_after = data[(data['date'] == trading_day_before) | (data['date'] == trading_day_after)] data_before_after['total_return'] = data_before_after.groupby('TICKER')['RET'].sum() data_before_after['average_return'] = data_before_after['total_return'] / 2 print(data_before_after[['TICKER', 'total_return', 'average_return']])

该代码帮助用户轻松计算疫情前后的股票回报情况，虽然在初始阶段需进行一些调整，但整体而言，ChatGPT-4o表现出强大的数据处理能力。