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国内股票金融领域的大模型有哪些

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以下是 8 月正式上线的国内部分大模型:

  • 北京企业机构:
    • 百度:文心一言,链接:https://wenxin.baidu.com/
    • 抖音:云雀大模型,链接:https://www.doubao.com/
    • 智谱 AI:GLM 大模型(智谱清言),链接:https://chatglm.cn/
    • 中科院:紫东太初大模型,链接:https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce
    • 百川智能:百川大模型,链接:https://www.baichuan-ai.com/
  • 上海企业机构:
    • 商汤:日日新大模型,链接:https://www.sensetime.com/
    • MiniMax:ABAB 大模型,链接:https://api.minimax.chat
    • 上海人工智能实验室:书生通用大模型,链接:https://intern-ai.org.cn

需要注意的是,在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat,MiniMax 目前不能进行自然语言交流。昇思可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错。书生受限制使用,MiniMax 无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值。特色功能方面,昇思能生图,MiniMax 能语音合成。

此外,大模型预训练和金融量化还有不少相似之处,比如少数精英的人赚大量的钱,做大模型不用很多人,但每个人都必须绝顶聪明;核心问题一样,下一个 token 预测和下一个股价预测其实是一个问题;都需要大量数据;都追求可解释性等。希望大模型能和量化金融一样,市场足够大到几家头部机构不能完全吃下,能给多个大模型公司机会。现在国内有上百家量化基金,规模有大有小,大模型公司也能百花齐放。

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参考资料

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成

8月正式上线的国内大模型

|模型名字|logo|所属公司|首页|链接|<br>|-|-|-|-|-|<br>|文心一言||百度||[https://wenxin.baidu.com/](https://wenxin.baidu.com/)|<br>|云雀大模型(豆包)||抖音||[https://www.doubao.com/](https://www.doubao.com/)|<br>|GLM大模型(智谱清言)||智谱AI||[https://chatglm.cn/](https://chatglm.cn/)|<br>|紫东太初大模型||中科院||[https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce](https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu/introduce)|<br>|百川大模型||百川智能||[https://www.baichuan-ai.com/](https://www.baichuan-ai.com/)|

预训练大模型与金融量化

除了上面几个感受比较深刻的,大模型预训练和金融量化还有不少相似之处,就不一一展开了少数精英的人赚大量的钱。做大模型不用很多人,但每个人都必须绝顶聪明。核心问题一样。下一个token预测和下一个股价预测其实是一个问题。都需要大量数据。都追求可解释性。。。。。。。最后,希望大模型能和量化金融一样,市场足够大到几家头部机构是不能完全吃下的,能给多个大模型公司机会。现在国内有上百家量化基金,规模有大有小,大模型公司也能百花齐放。

其他人在问
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型: 可灵(国内,免费) 网址:https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外,其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA(国内) 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 文生视频,支持中文,时空理解。 关于可灵的文生视频效果,测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试: 1. 场景识别:包括室内和室外,如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别:涵盖静态和动态物体,如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别:包括面部和姿态,如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒,一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别:包含基本和复杂动作,如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测:有简单和复杂事件,如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化:涉及光线和天气,如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景:包括单一和多对象场景,如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景:有遮挡和非标准场景,如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界,一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测:包含小物体和微表情,如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息: 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化,原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表,允许选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中,cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有非常大的上下文窗口,与其他大型语言模型相比,不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中,指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令,例如翻译文本等,从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分,如“Instruct:请你翻译下面这段话”“Input:一段英文”“Output:一段中文”。通过指令微调,模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
你是基于哪个AI大模型的
我是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外,还有一些免费的大模型接口,如阿里的通义千问大模型接口,可创建 API key。智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)也有免费接口,但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子。想使用的话,可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后,重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问,大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。
2024-09-19
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺,我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗?
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺,仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息,包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入,但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19
AI 在电商领域的应用有哪些?
AI 在电商领域的应用包括以下方面: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户拍摄药品图像,自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广:制定上市推广方案,包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广:制定内容营销方案,以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片:如美团外卖商家版后台的应用。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
有没有项目管理领域的ai工具
以下是一些项目管理领域的 AI 工具: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等绘画工具,可帮助快速生成创意图像素材。 另外,还有以下具体的产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 总的来说,随着 AI 技术的发展,越来越多的工具正在为项目管理提供智能化的辅助功能,涵盖项目管理的各个环节,有助于提高工作效率和决策能力。
2024-09-16
AI在医药领域有哪些潜力
AI 在医药领域具有巨大的潜力,主要体现在以下几个方面: 1. 疾病的诊断与预测:通过对医疗前期的图像诊断、基因组学和精准医疗等方面的分析,提高诊断的准确性和预测疾病的发展趋势。 2. 药物研发:例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin,AI 先通过训练集学习分子特点,总结规律,再从大量分子中识别出有效分子,最终经过实验证明其有效性。 3. 个性化医疗:根据患者的个体特征制定专属的医疗方案。 4. 医疗药品零售领域: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品。 药品库存管理:通过分析多种因素预测药品需求量,优化库存管理策略。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可通过拍摄药品图像获取相关信息。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术回答顾客常见问题。 药店运营分析:分析大数据发现潜在问题和优化空间。 药品质量监控:利用机器视觉等技术检测药品包装等是否合格。 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程药品溯源。 5. 生物制药和医疗保健产业化:应用于从药物设计和诊断,到医疗服务交付和后台运营功能的方方面面,实现专业知识的快速复制和扩展,以及生物技术的大规模扩展。
2024-09-14
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结: Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google: 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。 Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外,还有以下相关内容: 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14
AI在智能驾驶领域的发展
AI 在智能驾驶领域的发展十分显著,主要体现在以下几个方面: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,像特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车,使汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强车辆的安全性能,例如自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统,通过分析摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 个性化用户体验:AI 能够根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统,提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI 可以预测潜在的故障和维护需求,减少停机时间和维修成本,提高车辆的可靠性和效率。 5. 生产自动化:在汽车制造过程中,AI 用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制,监测设备状态,优化生产流程,并减少人为错误。 此外,还有一些相关的观点认为,让机器能像生物拥有视觉一样获取信息,可能会带来新的突破。同时,有预测称 2024 年将是真正的应用从辅助人类转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年,AI 将更像同事而非工具。
2024-09-12
这些是通用大模型,我要的是金融股票领域的大模型
目前在金融股票领域的大模型有彭博发布的 BloombergGPT 以及蚂蚁金融大模型。 通用大模型能够有问必答,适用不同产业,但在特定领域表现可能不理想。而垂直大模型类似于单领域专家,虽受众有限但在特定领域更专业,比如金融领域。微调是对大模型针对特定领域的训练过程,能优化参数提高在该领域的专业性,且相比从头训练新模型更经济高效。
2024-08-28
金融领域的大模型有哪些
以下是一些在金融领域的大模型: 1. BloombergGPT:它是彭博社训练的语言模型。 2. 摩根大通在自然语言处理、时间序列分析和强化学习等方面拥有相关的人工智能和机器学习模型。其有众多数据管理人员、数据科学家和 ML 工程师,还有一个 200 人的顶尖人工智能研究小组致力于研究金融领域的难题和新领域。但对于外部人工智能工具如 ChatGPT 在内部的使用较为保守和谨慎。 此外,金融服务公司拥有大量历史金融数据,若使用这些数据微调大型语言模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。例如,经过公司客户聊天记录和额外产品规格数据训练的模型,能回答有关公司产品的问题;经过公司十年可疑活动报告训练的模型,能识别表明存在洗钱计划的交易。金融服务行业已准备好使用生成式人工智能来实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告等目标。
2024-08-28
金融中介如何融入AI进行展业
金融中介融入 AI 进行展业可以从以下几个方面考虑: 1. 个性化的消费者体验:大语言模型(LLMs)能够更好地理解和导航消费者的金融决策,回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中?”“我应该如何看待期限风险与收益率?”“你能建立一个足够灵活的计划,在将来的某个时候帮助我经济支持年迈的父母吗?”等问题,评估权衡并将人类背景纳入决策中,从而将消费金融科技从高价值但狭隘的应用集合转变为能帮助消费者优化整个金融生活的应用集合。 2. 具有成本效益的运营:质量保证方面,银行和金融科技公司的大部分质量保证工作涉及确保完全符合众多监管机构的要求,生成式 AI 可以大大加速这个过程。例如,Vesta 可以整合一个经过 Fannie Mae 销售指南训练的生成式 AI 模型,以便立即提醒抵押贷款员合规问题。虽然许多监管指南是公开的,但真正的价值仍归属于拥有工作流引擎的公司。 在现有企业与初创公司之间的竞争中,现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限,在使用 AI 推出新产品和改进运营时将拥有初始优势,但会受到对准确性和隐私的高标准的限制。而新进入者最初可能需要使用公开的金融数据来训练模型,但会迅速开始生成自己的数据,并逐渐使用 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-08-23
网商银行产业链金融模型
以下是为您整合的关于网商银行产业链金融模型的相关信息: 在金融服务业中,生成式 AI 的应用方面:新进入者可能会先使用公开的金融数据优化模型,最终使用自身收集的数据;现有参与者如银行等可利用专有数据,但往往过于保守,这给新进入者带来竞争优势。同时,新的 AI 模型输出需尽可能准确,人类常作为最终验证环节。 企业大模型方面:会免费提供从通用大模型蒸馏出来的基础大模型,结合数据工场、知识工场和模型工场三套开发平台,以及 Agent 应用开发框架,可训练出多个场景化大模型。例如天津某银行为满足金融需求,用通用大模型训练了几个专用大模型。
2024-08-18
如果运用AI将文本自动生成适合发布在小红书上的图文笔记,金融保险科普类
目前没有关于运用 AI 将金融保险科普类文本自动生成适合发布在小红书上的图文笔记的相关内容。但一般来说,您可以利用一些 AI 写作工具,输入金融保险科普的关键信息和要点,让 AI 生成初步的文本内容。然后根据小红书的风格特点,对生成的文本进行优化,比如使用生动、亲切的语言,增加表情符号、热门话题标签等。在生成图片方面,可以借助一些 AI 绘画工具,输入与金融保险相关的描述,生成具有吸引力的图片。不过需要注意的是,AI 生成的内容可能需要您进行进一步的审核和修改,以确保准确性和合规性。
2024-08-14
生成式人工智能在金融行业及特定非金融行业的应用
生成式人工智能在金融行业及特定非金融行业的应用 生成式人工智能结合了对大量非结构化数据的训练和实际上无限的计算能力,可能将带来金融服务市场数十年来最大的变革。金融服务公司拥有大量的历史金融数据,如果他们使用这些数据来微调大型语言模型,将能够迅速地回答几乎任何金融问题。生成式人工智能可以帮助实现五个目标:个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理、以及动态的预测和报告。 生成式人工智能可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,而无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。它还可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。此外,生成式人工智能可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 然而,新进入者和现有参与者在将生成式人工智能的未来变为现实时面临两个主要的挑战。首先,LLMs 目前是在互联网上训练的,金融服务用例将需要使用特定于用例的金融数据来微调这些模型。其次,这些新的 AI 模型需要尽可能准确,因为金融问题的答案可能对个人、公司和社会产生重大影响。
2024-05-30
请你以用户购买一只股票型基金为例,阐述从购买到TA再到APP,如何计算该基金的资产收益流程
很抱歉,目前知识库中没有关于从购买股票型基金到 TA 再到 APP 计算该基金资产收益流程的相关内容。但一般来说,计算股票型基金的资产收益流程大致如下: 首先,在购买股票型基金时,您需要支付申购费用,申购费用通常会从您的申购金额中扣除。申购成功后,您获得的基金份额 = 申购金额÷(1 + 申购费率)÷ 基金单位净值。 在持有基金期间,基金的资产价值会随着基金投资组合中股票的价格波动而变化。基金的单位净值会定期公布,您可以通过基金公司官网、TA 系统或相关 APP 查看。 当您想要赎回基金时,可能需要支付赎回费用。赎回金额 = 基金份额×基金单位净值×(1 赎回费率)。 您的资产收益 = 赎回金额 申购金额。 需要注意的是,不同的基金产品在申购、赎回费率以及计算方式上可能会有所差异,具体应以您所购买的基金产品的相关规定为准。
2024-09-01
股票分析的AI有没有,请推荐
目前市场上有一些可用于股票分析的 AI 工具和软件,例如: 1. 同花顺 AI 金融大师:提供多种股票分析功能和策略。 2. 东方财富的智能投顾服务:能基于大数据和算法进行股票分析和推荐。 但需要注意的是,AI 股票分析工具的结果仅供参考,投资决策仍需综合多方面因素谨慎考虑。
2024-08-07
关于股票分析的chatgpt
ChatGPT 确实可以用于股票分析,具体表现如下: 1. 基本面分析 ChatGPT 可以根据用户输入的公司名称或股票代码,快速提供该公司的商业模式、经营状况、优劣势等基本面信息,为投资者初步了解公司情况提供参考。 2. 技术面分析 用户可以要求 ChatGPT 生成相关代码,对特定股票的技术指标(如 RSI 等)进行计算和分析,判断买入时机。ChatGPT 强大的编程能力可以满足这一需求。 3. 情感分析 一些研究表明,ChatGPT 可以通过语义分析,从大量文本数据中识别出对某只股票的正面或负面评价,从而发现潜在的投资标的。 4. SWOT 分析 投资者可以让 ChatGPT 对目标公司进行 SWOT 分析,全面评估其优势、劣势、机会和威胁,为投资决策提供参考。 5. 个性化分析 ChatGPT 强大的自然语言交互能力,使其能够根据投资者的具体需求,提供高度个性化和定制化的股票分析服务。 总的来说,ChatGPT 作为一种新兴的 AI 工具,为股票投资分析提供了全新的思路和方法,有望帮助投资者提高决策效率和收益水平。但同时也需要投资者理性看待,将其作为辅助工具而非唯一依赖。
2024-05-08