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3分钟用字节“扣子”打造股票AI分析工作流

发布日期:2024-06-17 22:10:04 浏览次数: 6630
作者:开发者阿橙

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首先,什么是工作流?
Coze扣子的工作流功能允许用户通过可视化界面,将大语言模型、代码块、插件等元素组合,编织成复杂的工作流程,扩展大模型的应用范围。在这个股票分析的工作流中,我的目的就是用户输入股票名称,能够获得对这支股票最新市场行情数据和财报的专业解读。其中在解读的环节就必须用到大模型。

下面我来一步步介绍股票分析工作流的创建过程:
1、Coze分为国内版(coze.cn)和海外版(coze.com),这里我用国内版作演示。注册好Coze平台后,进入个人空间,点击右上角创建工作流。

2、填写工作流名称和描述,点击确认。

3、在开始节点填写用户输入股票的参数

4、添加插件节点,这里我选择的是新浪财经插件,通过它可以获取股票行情和财报等数据。

5、填写新浪财经插件的参数,keyword参数需要引用开始节点的stock_name参数,在输出的数据中我们需要获取Symbol(股票名称)、finance_info(财务数据)、market_info(市场数据)。

6、创建大模型节点,用prompt和获取的参数将数据传递给大模型,并进行智能化解读。

7、在智能分析的过程中,目前国内版Coze支持下面的几个大模型

8、输出内容,引用大模型分析的结果。

9、测试工作流并验证结果

10、点击右上角发布按钮,发布到工作流商店,然后在个人空间就可以看到我们创建的工作流了。

我们可以将这个股票分析工作流配置到Bot机器人中,一个股票AI分析应用就创建好了,是不是很简单?当然这个工作流也有很多局限性,比如它目前只能分析A股股票、获取的财务和市场数据也比较单一,并且仅支持少量的几个大模型。
如果你想不受限制地对各种市场进行分析,比如美股、Crypto、期货,并且随意更换任何大模型,对大模型输入各种技术分析指标数据。你可以看一下替代分析师?用AI大模型炒股到底靠谱吗?这篇文章,用Python代码编写的基于Qwen2大模型的股票AI技术分析系统,利用talib库一键获取100多种技术指标,你可以配置任何大模型进行智能分析。


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