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我如何利用AI即时分析任何上市公司！

2024 年 10 月 17 日

你是否曾希望有一款工具可以帮助你了解一家公司的优势、劣势、机会或威胁（SWOT分析），而无需花费数小时翻阅财务报告？我曾有过这样的想法！

这个工具利用了AI，特别是GPT-3.5，自动生成你选择的任何S&P 500公司（标准普尔500指数公司）的SWOT分析。你只需选择公司，AI就会完成剩下的工作。无需进行财务研究，也无需翻阅资产负债表——一切在几秒钟内完成。

最棒的是？你可以自己构建这个工具，而且比你想象的要简单。让我们开始吧！

什么是SWOT分析？

在我们深入技术部分之前，快速介绍一下基本概念。SWOT代表：

优势（Strengths）： 公司有什么强项？比如品牌忠诚度、产品创新等。

劣势（Weaknesses）： 公司在哪些方面有所欠缺？可能它过于依赖某个产品或地区。

机会（Opportunities）： 公司可以利用哪些外部趋势或新市场？

威胁（Threats）： 什么可能对公司造成伤害？可能是来自竞争或法规变化的影响。

在这个项目中，我们使用AI自动生成这些洞见。无需手动整理数据——AI帮你搞定一切！

第一步：设置环境

在我们开始编码之前，你需要设置开发环境。别担心，只需运行几个命令。

你需要以下Python库：

Streamlit
Pandas
OpenAI

要安装所需的Python库，打开终端并运行：

pip install streamlit pandas openai

搞定！你已经准备好了。让我们继续。

第二步：获取S&P 500公司数据

首先，我们需要选择S&P 500公司的列表。与其手动输入，不如从维基百科获取最新列表。以下是一个简单的函数来获取数据：

import pandas as pd


def load_sp500_data():
    url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies'
    html = pd.read_html(url)
    df = html[0]
    return df[['Symbol', 'Security']]

这将为我们提供一份公司的整洁列表，稍后我们将用它来填充应用中的下拉菜单。

第三步：让AI处理SWOT分析

现在到了有趣的部分！我们将使用GPT-3.5，一个强大的大语言模型（LLM），为我们生成SWOT分析，而无需手动翻阅财务报告。以下是实现该功能的代码：

import openai
# 在此设置你的 OpenAI API 密钥
openai.api_key = "your-openai-api-key"
def fetch_swot_via_ai(company_name):
  prompt = f"Provide a detailed SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) analysis for {company_name}. Include recent trends and competitive insights."
  response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
  {"role": "system", "content": "You are an expert business and financial analyst."},
  {"role": "user", "content": prompt}
  ],
  max_tokens=500 # 根据你需要的详细程度调整此值
  )


return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

通过这个函数，你只需输入公司的名称，就能获得由AI生成的完整SWOT分析。无需任何研究——这是不是很棒？另外，你也可以轻松使用Yahoo Finance包。如果你这么做了，你可能只是另一个在Python中使用Yahoo Finance包的人，而这将让你倒退10年。这篇文章的核心在于用一种全新的方式做旧的事情，即SWOT分析。如果你不信任AI，你可以使用“yfinance”包中的info模块。

第四步：使用Streamlit构建用户界面

让我们通过构建一个用户友好的界面使这个工具变得更具互动性。正如前面提到的，我们将使用Streamlit创建一个简洁的用户界面，用户可以选择两家公司，生成每个公司的SWOT分析，并比较结果。

以下是实现的代码：

# 加载S&P 500公司数据
sp500_df = load_sp500_data()
# 应用程序标题
st.markdown("<h1 style='text-align: center; color: #4CAF50;'>AI-Driven SWOT Analysis for S&P 500 Companies</h1>", unsafe_allow_html=True)
# 公司选择下拉菜单
st.markdown("### Select Companies for Comparison")
company1_choice = st.selectbox('Select First Company', sp500_df['Security'].unique())
company2_choice = st.selectbox('Select Second Company', sp500_df['Security'].unique())
# 触发SWOT分析的按钮
if st.button('Generate SWOT Analysis'):
    # 从AI获取SWOT分析
    company1_swot = fetch_swot_via_ai(company1_choice)
    company2_swot = fetch_swot_via_ai(company2_choice)
    # 并排显示结果
    st.markdown(f"## SWOT Analysis: {company1_choice} vs {company2_choice}")
    
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        st.markdown(f"<div style='background-color:#e0ffe0; padding: 15px; border-radius: 10px;'><b>{company1_choice}</b><br/>{company1_swot}</div>", unsafe_allow_html=True)
    with col2:
        st.markdown(f"<div style='background-color:#e0ffe0; padding: 15px; border-radius: 10px;'><b>{company2_choice}</b><br/>{company2_swot}</div>", unsafe_allow_html=True)

现在你有了一个简洁、用户友好的界面，用户可以选择两家公司，点击按钮后即可并排比较它们的AI生成的SWOT分析。

第五步：深入挖掘AI驱动的洞见

这个工具不仅能为你提供SWOT分析，还能为你提供有关趋势、竞争等额外的洞见。以下是如何使用GPT-3.5获取这些附加洞见：

def fetch_additional_insights(company_name):
    prompt = f"Provide some additional insights, trends, and competitive analysis for {company_name}."
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are an expert financial analyst."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=300
    )
    
    return response['choices'][0]['message']['content'].strip()

现在，你可以获取关于你分析的公司更多的信息——从新兴市场趋势到竞争威胁。就像随身拥有一名财务分析师一样。

应用界面展示

这是对谷歌和Meta（之前叫Facebook）的比较。虽然这是为了展示如何对两家公司进行SWOT分析，但我们也可以分别查看每个公司的SWOT分析。忽略另一家公司的SWOT分析。红色按钮是用来生成SWOT分析的。此界面上只有一个按钮，所以我想让它突出显示。此处并未特别注重用户界面，因为这并不是该应用的主要目标。上方的应用截图比较了两家公司的优势。需要注意的是，这并不是直接的比较。因此它同样可以用于单独分析每家公司。若需要直接比较，需要进一步提示AI。