親愛(ài)的讀者朋友，非常感謝您選擇本書(shū)！在這里，我想和大家聊一聊這本書(shū)的寫(xiě)作背景、寫(xiě)作過(guò)程以及價(jià)值。

有那么一段時(shí)間，一些從事金融工作的朋友時(shí)不時(shí)向我抱怨，他們需要在繁忙的工作之余學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言，以便更好地處理和分析金融數(shù)據(jù)。我深知這種挑戰(zhàn)非常困難，因此，寫(xiě)這本書(shū)的初衷是幫助金融從業(yè)者快速掌握 Python 在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用技能，減輕他們的工作負(fù)擔(dān)。而隨著 AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI 大模型的出現(xiàn)為這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供了前所未有的可能性。

AI 大模型，如 ChatGPT，以及以文心一言、訊飛星火認(rèn)知大模型等為代表的國(guó)產(chǎn)大模型等，

都具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，可以根據(jù)用戶(hù)的自然語(yǔ)言提示生成相應(yīng)的代碼。這一特性使得

金融從業(yè)人員只需有一點(diǎn)編程基礎(chǔ)，就可以通過(guò)簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言描述，快速生成用于數(shù)據(jù)分析的

Python 代碼。這無(wú)疑極大地降低了數(shù)據(jù)分析的門(mén)檻，讓更多的人能夠輕松地掌握這一技能。

當(dāng)然，要使用 AI 大模型生成 Python 代碼，高質(zhì)量的提示詞至關(guān)重要。在寫(xiě)作本書(shū)的過(guò)程中，我也不斷嘗試調(diào)整提示詞，以便讓 AI 大模型生成的代碼能夠順利運(yùn)行并實(shí)現(xiàn)我所期待的結(jié)果。通過(guò)持續(xù)實(shí)驗(yàn)，我總結(jié)出一些經(jīng)驗(yàn)和大家進(jìn)行分享。

首先，我們要明確想要 AI 大模型生成的代碼實(shí)現(xiàn)什么功能，是進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練，還是進(jìn)行預(yù)測(cè)？我們要確保提示詞清晰地描述了這一目標(biāo)。

其次，對(duì)于重要的步驟和邏輯，提供足夠的細(xì)節(jié)。例如，如果我們想生成一段用于數(shù)據(jù)分區(qū)的代碼，可以這樣寫(xiě)：請(qǐng)將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，比例為 70% 和 30%。

再次，我們要確保提示詞沒(méi)有歧義，以免導(dǎo)致生成的代碼不符合預(yù)期。例如，不要簡(jiǎn)單地寫(xiě)生成一個(gè)循環(huán)，而要明確循環(huán)的次數(shù)、條件等細(xì)節(jié)。

最后，我們要確保使用正確的專(zhuān)業(yè)詞匯，從而讓 AI 大模型更準(zhǔn)確地理解我們的需求，并提高代碼的質(zhì)量。

需要強(qiáng)調(diào)的是，在每次生成代碼之后，都要進(jìn)行測(cè)試，確保其滿(mǎn)足我們的需求。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，對(duì)提示詞進(jìn)行微調(diào)，逐步優(yōu)化生成的代碼。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們想生成一段用于計(jì)算股票收益率的 Python 代碼，可以這樣寫(xiě)提示詞：請(qǐng)

編寫(xiě)一個(gè) Python 腳本，從 CSV 文件中的收盤(pán)價(jià)列讀取股票的價(jià)格數(shù)據(jù)，計(jì)算每日收益率，并將結(jié)果保存為新的 CSV 文件。這樣的提示詞既明確了目標(biāo)（計(jì)算收益率并保存結(jié)果），也提供了足夠的細(xì)節(jié)（從 CSV 文件中的特定列讀取價(jià)格數(shù)據(jù)、計(jì)算每日收益率等）。

寫(xiě)出高質(zhì)量的提示詞需要一定的經(jīng)驗(yàn)積累。通過(guò)不斷測(cè)試和反饋，相信大家很快就能夠熟練地運(yùn)用這一技能，快速獲得滿(mǎn)足需求的 Python 代碼。

本書(shū)將手把手教讀者利用精確詳細(xì)的提示詞，讓大語(yǔ)言模型生成可用性極高的金融數(shù)據(jù)分析與建模代碼。此外，本書(shū)不僅僅涉及經(jīng)典的金融數(shù)據(jù)分析理論與模型，還引入了目前大語(yǔ)言模型在投資組合選股方面的最新研究，旨在幫助讀者拓寬視野，為適應(yīng) AI 時(shí)代的工作方法打下基礎(chǔ)。

在編寫(xiě)本書(shū)的過(guò)程中，我深感責(zé)任重大，所以試圖竭盡所能地為讀者呈現(xiàn)最全面實(shí)用的知識(shí)，

但由于計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，書(shū)中難免有疏漏和不妥之處，敬請(qǐng)廣大讀者不吝指正。如果大家在學(xué)習(xí)過(guò)程中遇到問(wèn)題，歡迎添加我的個(gè)人微信dynhyper，我將盡力為大家進(jìn)行解答。

本書(shū)贈(zèng)送全書(shū)案例源代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)資源，讀者可掃描下方二維碼關(guān)注博雅讀書(shū)社微信公眾號(hào)，輸入本書(shū) 77 頁(yè)的資源下載碼，即可獲得本書(shū)的下載學(xué)習(xí)資源。

最后，衷心祝愿讀者朋友在金融數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域取得更大的成就，實(shí)現(xiàn)自己的職業(yè)發(fā)展目標(biāo)。同

時(shí)，也讓我們一起迎接 AI 大模型帶來(lái)的新挑戰(zhàn)與新機(jī)遇，共同邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新未來(lái)！

段小手