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[心得] 用GPT分析美股個股公司網站

看板Stock標題[心得] 用GPT分析美股個股公司網站作者
zmcx16
(zmcx16)
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部落格完整文章:
https://blog.zmcx16.moe/2024/10/gpt-norn-stockscreener.html


以前有嘗試用GPT幫忙給個股投資建議, 不過測試了一下發現意義不大, 基本上給的分數或建議都沒有參考價值, 畢竟GPT的model資料大概都是一兩年前的, 所以真的問GPT給一間公司是否適合投資, 他能回答你的也只有根據那一兩年前的資料生成的建議, 有種
garbage in garbage out的感覺, 後來就放棄這個想法了...。

而最近又想到, 我最常用GPT做的事是修英文文法, 效果也很不錯 (不過還是得人工校
稿, 有時會修出不得了的東西出來...), 就想到GPT如果單純問問題, 他會用他的知識庫回答你, 但如果我把所有需要的參考資料都給GPT, 讓GPT幫我生成投資分析報告的話那是不是就有參考價值了呢? 這樣GPT提供的功能就像修英文文法一樣, 靠的不是GPT資料庫內過時的公司財報資料, 而是只要GPT提供過去到現在都適用的分析公司&投資方法就好, 由我這邊負責提供最新的資料, 讓GPT幫我整理結果, 感覺這個功能就有點價值。


做好的功能如下:
https://i.imgur.com/3S4JwSW.png



Norn-StockScreener投資網站:
https://norn-stockscreener.zmcx16.moe/gpt-investing-assistant/

Github:
https://github.com/zmcx16/Norn-StockScreener


這個頁面的功能參數如下:

* Symbol: 美股股票代號

* GPT Model Name: 選要使用的GPT的model name, 預設是目前功能最強的gpt-4o, 如果選gpt-3.5-turbo的話產出的報告就會簡單不少, 另外也支援使用者自己輸入OpenAI其他支援的model, 不過不一定能用, 只有ChatGPT相關的model才能跑。

* OpenAI API Key: 考慮到自己的錢包, 有想使用的人得輸入自己的OpenAI API Key, 我想會有人擔心輸入了API Key會不會被我偷偷拿去用, 我說不會也拿不出證明, 所以真的有想用這功能的話, 建議申請5美元免洗帳號的API Key, 或是用自己帳號新產生的key,
用完就趕緊銷毀吧~ 申請API Key可以參考這個文章:

如何免費申請ChatGPT (OpenAI) 的API Key
https://today.line.me/tw/v2/article/mWE3Ylm

* Key Statistics: 你想讓GPT分析的公司基本資料, 有選到的參數會從我的DB直接撈出數據餵給GPT, 目前提供的Key Statistics如下:
['P/E', 'EPS (ttm)', 'Insider Ownership', 'Shs Outstand', 'Perf Week',
'Market Cap', 'Forward P/E', 'Insider Transactions', 'Shs Float', 'Perf
Month', 'PEG', 'EPS next Q', 'Institutional Ownership', 'Short Float', 'Perf
Quarter', 'P/S', 'EPS this Y', 'Institutional Transactions', 'Short Ratio',
'Perf Half Y', 'Book/sh', 'P/B', 'EPS next Y_%', 'ROA', 'Perf Year',
'Cash/sh', 'P/C', 'EPS next 5Y', 'ROE', 'Perf YTD', 'P/FCF', 'EPS past 5Y',
'ROI', '52W High', 'Beta', 'Quick Ratio', 'Sales past 5Y', 'Gross Margin',
'52W Low', 'ATR (14)', 'Current Ratio', 'EPS Y/Y TTM', 'Oper. Margin', 'RSI
(14)', 'Debt/Eq', 'Sales Y/Y TTM', 'Profit Margin', 'LT Debt/Eq', 'EPS Q/Q',
'Rel Volume', 'Sales Q/Q', 'Price', 'SMA20', 'SMA50', 'SMA200', 'Dividend %','Quarterly EPS Data']

* Investment Gurus: 可以輸入你想讓GPT參考的投資大師的建議, 不過GPT畢竟是生成式模型, 參考大師資料生成的建議有幾分胡謅幾分可信, 就自己判斷了XD 目前提供的投資大師清單如下:
['Warren Buffett', 'Peter Lynch', 'Ray Dalio', 'Jim Simons', 'Philip Fisher','George Soros', 'Carl Icahn', 'Bill Ackman', 'David Tepper', 'Michael Burry','Mohnish Pabrai']
另外也可以讓使用者追加輸入自己的投資大師名單, 像是肯恩費雪或查理蒙格等等...。

使用以上參數輸入給GPT模型的Prompt範例如下:
{
"model":"gpt-4o",
"messages":[
{
"role":"user",
"content":"Analyze the following stock data for company with the
{Symbol}. Focus on key areas such as {Key Statistics} and provide an overall
analysis of the stock. Here is the data: {Stock Data, Data Source from
Norn-StockScreener DB}"
},
{
"role":"system",
"content":"Act as an Investors Group consisting of expert gurus suchas Warren Buffet, Peter Lynch, Benjamin Graham. Your task is to analyze the
stock data thoroughly and present a comprehensive analysis report in a
visually appealing Markdown format (no need code block wrapped)."
}
]
}

至於結果就像上面demo圖看到的, DIS的分析資料整理得還蠻有條有理的, 前半段會根據我提供的數據資料做文字化摘要說明, 解讀數字代表的意義 (我直接Google翻譯頁面了,比較好解釋XD):

https://i.imgur.com/KxLtwf8.png


後面則是輸入的投資大師意見跟總結, 感覺真有點像這幾位大師會說的話, 最後結論也總結得蠻有道理的, 不過老話一句畢竟這是生成式AI, 亂寫小說的成分有多少真的不好說XD

https://i.imgur.com/r7LD4xc.png


最後來看看最近宣告破產的Big Lots的分析報告吧:

https://i.imgur.com/yHln0l8.png


這次沒有投資大師的個別建議了, 不過看最後的總結也很符合提供的數據, 投資風險很
高, 透過GPT提供的投資建議值不值得參考不好說, 不過解讀數據方面我覺得做得還是不錯的, 個人是覺得有使用的價值。

在來的規劃打算繼續朝這方向開發, 提供更多Key Statistics資料給GPT幫忙做公司個股分析, 並且也想做其他的功能, 像是產業分析, 以及同產業的個股比較排序等等, 就慢慢一步一步做吧~。

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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.192.200.34 (臺灣)
PTT 網址

IScmDa 10/08 23:28

zxcvbnm2010 10/08 23:29有分享有推

jtyang888 10/08 23:31

pornpig32 10/08 23:32厲害給推

sonatafm2 10/08 23:33雖然想說點什麼但是還是給推

Swave 10/08 23:33

marke18 10/08 23:36XD ~~

erixerix 10/08 23:36推,認真的分享

sdbb 10/08 23:36謝謝

followwar 10/08 23:39

immoonlight 10/08 23:46感謝分享!

eierom 10/08 23:46我是用GPT寫預測的程式,有點難度不好搞

ko1 10/08 23:54

nfsong 10/08 23:58

Heisenberg2310/09 00:10

film12 10/09 00:18期待你做出網站~

wssw123 10/09 00:21

BlueDo87 10/09 00:25

c1951 10/09 00:27https://reurl.cc/oy6A1q 我用這網站 已很少賠大錢

hirorei 10/09 00:2899dis

maykizuki 10/09 00:35Get response fail @l@?

遇到error可以chrome按F12開啟瀏覽器開發者模式, 看主控台log顯示的error log是什麼 我在查查看原因。

whyblu 10/09 00:38感謝分享

skyyo 10/09 00:46請問修文法修出不得了的東西能不能分享案例?我也有

skyyo 10/09 00:46類似使用需求想參考

有些情況是單字被換掉, 像是read被換成review意思就差很多, 從看文件變成審查文件, 還有一次是縮寫被曲解, 直接把縮寫轉譯成全名, 可是那個全名的意思跟我的縮寫意思 完全不一樣, 要是沒校稿就送出去就不得了了XD

OnePiecePR 10/09 01:11問一下,可以採用 RAG 嗎?另外,4o 價格好像比 3.

OnePiecePR 10/09 01:115turbo 便宜,OpenAI 就是推4o

jcaosola 10/09 01:33以推理能力來說 o1 preview 才是最強

jcaosola 10/09 01:33不知道API能不能用就是

剛剛測試了一下ol preview prompt不支援system role, 修改一下prompt之後就能用了, 功能真的比較強大, 已更新網站支援ol-preview & ol-mini model, 謝謝提醒

https://i.imgur.com/nEtpy0B.png

blackjose 10/09 01:48用gpt的問題是存在幻覺,徒增風險

qwe78971 10/09 01:54

※ 編輯: zmcx16 (123.192.200.34 臺灣), 10/09/2024 02:36:48 ※ 編輯: zmcx16 (123.192.200.34 臺灣), 10/09/2024 02:41:27

david3033 10/09 03:02

skyyo 10/09 03:11感謝回應

※ 編輯: zmcx16 (123.192.200.34 臺灣), 10/09/2024 03:28:28

RLH 10/09 03:31有趣

wei9898 10/09 04:14高手

wei9898 10/09 04:14有空來試看看

HeiSiaN 10/09 04:45推推

jackgn 10/09 04:53

tsubasawolfy10/09 05:59華爾街分析師:被你發現我們怎樣掰東西了

TFlops 10/09 06:48推弄東西出來,不過感覺比較適合拿來量產財經新聞。

TFlops 10/09 06:48有沒有嘗試模擬投資一下,讓GPT選股進場,然後跑至

TFlops 10/09 06:48少三個月跟S&P 500 比較看看?

ERIC4268 10/09 06:55

coladog529 10/09 06:56推 但o1preview流量堪憂

okah 10/09 06:56之前用如果問實際數據資料,常常一本正經的胡說八

okah 10/09 06:56

QUERER 10/09 07:21我也是覺得一本正經的胡說八道,連報價都報錯

rokman14 10/09 07:28請教一下這個錯誤是QQ?

rokman14 10/09 07:28https://i.imgur.com/MeMV6Gj.jpeg

目前只有針對invalid api key寫特別的log在UI上, 你可以用chrome按F12開啟瀏覽器開發 者模式, 看主控台log顯示的error log是什麼或看網路的API封包, 我在查查看原因。

jumber 10/09 07:54

zo6596001 10/09 08:10IB平常都寄分析師評級、交易所假日訊息,結果今天

zo6596001 10/09 08:10寄選舉賭盤(笑

bnn 10/09 08:22有點像網站自動模板生成廢文新聞 只有數據和幹話(X

longkiss061810/09 08:40優文

mike8469 10/09 08:47大大的文必推

qwe1487738 10/09 08:57

PTTpeter 10/09 09:00你會成功

mdkn35 10/09 09:26你的system prompt要排在最前面才對吧?

不知道為什麼我放後面產出的分析報告效果比放前面好, 也可能是我的system prompt太 廢的關係XDD 不過都是一口氣打給OpenAI, 而且他也有照我的system prompt描述不再給 code block wrapper, 我是想之後有空再多方嘗試調整看看了。

cosmite 10/09 09:29推分享

Cactusman 10/09 10:58沒什麼用 數據給太雜 會得到很多似是而非的分析

jim272272 10/09 12:12好強

user1625 10/09 12:24感謝大大總是無私分享研究成果,讚!

※ 編輯: zmcx16 (123.192.200.34 臺灣), 10/09/2024 12:30:04

doubleperson10/09 12:38神人

chiuweiyu 10/09 13:18感謝分享