如果您还没有听说过 Auto-GPT 以及它将如何改变行业、提高生产力并为企业增加价值，请先阅读本文.
简而言之，AutoGPT 是一个强大的人工智能 (AI)、实验性开源 Python 应用程序，由 GPT-4 提供支持。它被设计成真正的自主，它可以在最少的人工指导下处理任务，甚至可以提示自己完成复杂的挑战。这种突破性的功能有可能改变任务的完成方式，从自动化重复流程、创建 Excel 宏、财务建模，甚至投资股票市场或研究新的风险投资 (VC) 交易。
如何使用自动 GPT？
要安装 Auto-GPT，请按照下列步骤操作：
- 确保您已满足上面列出的所有要求，如果没有，请根据需要安装或获取它们。
- 通过导航到计算机上的文件夹并在顶部的文件夹路径中键入 CMD，然后按 enter，打开 CMD、Bash 或 Powershell 窗口。
- 使用安装的 Git 克隆存储库。或者，您可以通过单击下载 zip 文件
但是，在本文中，我们将向您展示通过 Agent GPT 使用 Auto GPT 的 5 种简单方法。
什么是代理 GPT？
尽快开始使用 Auto GPT 的一种方法是尝试使用 Agent GPT。
AgentGPT 允许您配置和部署自治 AI 代理。
这是技术堆栈：
免责声明：请注意，本文中提供的信息不应被解释为财务建议。在做出任何投资或财务决定之前，进行彻底研究并寻求合格金融专业人士的指导非常重要。此处提供的内容仅供参考，不应被视为专业财务建议的替代品。
以下是开始使用 Auto GPT 的 5 种方法：
1. 创建一个 ESG 投资 BOT
目标提示：建议 5 只具有良好 ESG 评级的股票进行投资
该机器人旨在协助完成根据 ESG（环境、社会和治理）评级建议投资 5 只股票的任务。
它首先从可靠的数据库中检索具有高 ESG 评级的上市公司名单。
然后，它分析了名单上每家公司的财务业绩，以确定具有强大投资回报潜力的公司。它缩小了名单，并根据 ESG 评级和财务分析列出了前 5 名推荐股票。
该机器人还提供了每只推荐股票的详细报告，包括它们当前的财务表现、历史趋势，以及根据市场状况和行业趋势投资这些股票的潜在风险和机会。
请注意，在做出任何投资决定之前，应始终进行彻底的研究和分析，因为投资存在固有风险。
2. 学习Python做股票分析
在财务和会计领域，每个人都在谈论 Python，这是有充分理由的。随着数据科学、机器学习、人工智能、自动化等领域呈指数级增长的社区，Python 是一种为世界打开编程通道的语言。Python 旨在成为最容易学习的编程语言之一。
并且您可以使用 Auto GPT 来学习如何使用 Python 进行股票分析。
目标提示：教我如何使用 Python 进行股票分析
它将首先概述常用于股票分析的 Python 库，例如 Pandas、NumPy 和 Matplotliban 概述常用于股票分析的 Python 库，例如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib……
然后，它可以设计一个程序，可以从 API 或 CSV 文件中提取股票数据并执行基本计算，例如计算收益和移动平均线
这是完整的代码：
# import necessary libraries
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
# define API key and base URL
api_key = <your_api_key>
base_url = 'https://www.alphavantage.co/query?function='
# define function to request stock data
def get_stock_data(symbol, interval):
url = base_url + 'TIME_SERIES_' + interval + '_ADJUSTED&symbol=' + symbol + '&apikey=' + api_key
response = requests.get(url)
data = response.json()
df = pd.DataFrame.from_dict(data['Time Series (Daily)'], orient='index')
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adjusted Close', 'Volume', 'Dividend', 'Split Coefficient']
df = df.astype(float)
return df
# fetch stock data for a sample symbol and interval
symbol = 'AAPL'
interval = 'DAILY'
data = get_stock_data(symbol, interval)
# calculate daily returns
data['Return'] = (data['Close'] / data['Close'].shift(1)) - 1
# calculate 50-day moving average
data['MA50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()
# print the data
print(data.head())
上面的代码将以每日间隔获取代码“AAPL”（Apple Inc.）的股票数据，并执行两项基本计算——每日回报率和 50 天移动平均线。您可以根据需要修改符号和间隔。
您可以在 Python 中执行上面的代码，它将为您提供所需的输出。该程序可以作为您使用 Python 进行股票分析的良好起点。请注意，这只是一个基本程序，您可以根据您的分析要求进一步定制它。
3. 在 Excel 或 Google 表格中创建财务模型
目标提示：使用来自 Yahoo Finance 的特斯拉股票数据在 google 表格中创建财务模型
这个 AI 机器人旨在使用来自雅虎财经的特斯拉股票数据在 Google 表格中创建财务模型。它遵循一系列任务来完成目标。
它从 Yahoo Finance 检索历史股价数据，创建 Google Sheets 文档并将其格式化为财务模型，将历史股价数据导入 Google Sheets 文档，并分析数据以创建财务模型。
机器人会提供每项任务的进度更新，并在完成后将其标记为已完成。
财务模型是使用各种财务指标创建的，例如市盈率、每股收益、收入增长等，以帮助预测未来的股票价格。财务模型准备就绪后，机器人将共享 Google 表格文档以供审查和进一步操作。
4.用它来学习金融
根据您想学习的主题，您可以修改“目标”。
例如，在开始投资股票市场之前，需要了解以下 20 个好主题：
- 了解基本的金融概念，例如股票、债券和股息。
- 了解不同的投资工具，例如共同基金、ETF 和个股。
- 熟悉风险和风险承受能力的概念。
- 了解不同的投资策略，例如价值投资、成长投资和收益投资。
- 了解交易股票时可以下的各种订单类型，例如市价订单、限价订单和止损订单。
- 了解不同的股票市场指数，例如标准普尔 500 指数和道琼斯工业平均指数。
- 研究股票市场的历史表现并了解其波动。
- 了解经济和地缘政治事件对股市的影响。
- 了解财务报表以及如何分析它们，包括资产负债表、损益表和现金流量表。
- 熟悉不同的估值方法，例如市盈率 (P/E) 和市销率 (P/S)。
- 了解多元化以及建立多元化投资组合的重要性。
- 研究资产配置的概念并制定符合您的财务目标和风险承受能力的投资计划。
- 熟悉不同的投资账户类型，例如个人经纪账户、IRA 和 401(k) 计划。
- 了解投资股票的税务影响，包括资本利得税和股息税。
- 了解不同类型的投资分析，例如基础分析、技术分析和定量分析。
- 研究不同的投资风格，例如价值投资、成长投资和股息投资。
- 熟悉要避免的常见投资错误，例如情绪化投资和尝试把握市场时机。
- 了解不同的投资工具和资源，例如股票筛选器、财经新闻网站和投资计算器。
- 研究美元成本平均的概念及其对长期投资者的潜在好处。
- 理解有纪律和长期投资方法的重要性，以及随着时间的推移复利的力量。
5. 用它来创建可以生成投资计划的 Python 支持的应用程序
在这里，用户开始了一个新的目标，即创建可以生成投资计划的 Python 代码。
他们增加了任务来研究和分析基于风险承受能力和财务目标的投资策略，开发 Python 脚本以根据用户输入生成投资建议，并结合机器学习算法以提高建议的准确性。
Auto GPT 将开发一个 Python 脚本，根据用户输入生成投资建议。
这是它显示的代码示例：
def generate_portfolio():
stocks = ["AAPL", "GOOG", "AMZN", "FB", "NFLX"]
bonds = ["AGG", "BND", "LQD"]
funds = ["VTSAX", "VTIAX", "VGSLX"]
stock_investments = []
bond_investments = []
fund_investments = []
stock_amount = int(input("Enter the amount you want to invest in stocks: "))
bond_amount = int(input("Enter the amount you want to invest in bonds: "))
fund_amount = int(input("Enter the amount you want to invest in funds: "))
for i in range(stock_amount):
stock_investments.append(random.choice(stocks))
for i in range(bond_amount):
bond_investments.append(random.choice(bonds))
for i in range(fund_amount):
fund_investments.append(random.choice(funds))
portfolio = {
"stocks": stock_investments,
"bonds": bond_investments,
"funds": fund_investments
}
return portfolio
print(generate_portfolio())
此脚本提示用户输入他们想要投资于股票、债券和基金的金额。基于这些输入，脚本通过从预定义的股票、债券和基金列表中随机选择投资来生成投资组合。
请注意，这只是一个基本的投资计划生成器脚本，不应被视为财务建议。始终建议在进行任何投资之前咨询财务顾问。
