[Python技术]利用akshare获取股票基本信息、K线图、最新新闻以及大模型投资建议

最近临时有个想法，输入股票代码，输出股票基本信息，画出K线图，列出最新的新闻，并让AI大模型给出投资建议。说干就干，刚折腾了一个小玩意，先看图 ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5262647-a084e5aa8c17fa7c.png) ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5262647-1b2fc9e25d03965d.png) ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5262647-7aecf3ee7e6afea2.png) 这里简单提供下代码片段 1、获取股票基本信息 ``` def get_stock_info(stock_code): """获取股票详细信息""" try: stock_info = ak.stock_individual_info_em(symbol=stock_code) return stock_info except Exception as e: st.error(f"获取股票信息时出错: {str(e)}") return None ``` 2、画K线图 ``` def get_stock_data(stock_code): """获取股票数据并绘制K线图""" try: # 获取3个月K线图 end_date = datetime.now().strftime('%Y%m%d') start_date = (datetime.now() - timedelta(days=90)).strftime('%Y%m%d') # 使用akshare获取股票数据 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=stock_code, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq") # 创建K线图 fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['日期'], open=df['开盘'], high=df['最高'], low=df['最低'], close=df['收盘'], increasing_line_color = 'red', # Red for positive changes decreasing_line_color = 'green'), # Green for negative changes ]) # 更新布局 fig.update_layout(title=f'{stock_code} 股票K线图', xaxis_title='日期', yaxis_title='价格') return fig, df except Exception as e: st.error(f"获取股票数据时出错: {str(e)}") return None, None ``` 3、获取新闻信息 ``` def get_stock_news(stock_code): """获取股票相关新闻""" try: stock_news_em_df = ak.stock_news_em(symbol=stock_code) return stock_news_em_df.head(10) # 返回最新的5条新闻 except Exception as e: st.error(f"获取新闻数据时出错: {str(e)}") return None ``` 4、AI大模型获取投资建议 ``` def analyze_stock_trend(stock_code, df, stock_info, news_df): """使用LangChain和OpenAI模型分析股票走势并给出投资建议""" # 计算一些基本指标 latest_price = df['收盘'].iloc[-1] price_change = df['收盘'].iloc[-1] - df['收盘'].iloc[0] price_change_percent = (price_change / df['收盘'].iloc[0]) * 100 # 准备股票信息 info_str = "\n".join([f"{row['item']}: {row['value']}" for _, row in stock_info.iterrows()]) # 准备新闻信息 news_str = "\n".join([f"- {row['新闻标题']}" for _, row in news_df.iterrows()]) # 创建提示模板 template = """ 分析以下股票数据并给出走势分析和投资建议：股票代码：{stock_code} 最新收盘价：{latest_price} 年度价格变化：{price_change} ({price_change_percent}%) 最高价：{high_price} 最低价：{low_price} 平均成交量：{avg_volume} 股票信息： {stock_info} 相关新闻： {news} 请提供以下信息： 1. 总体趋势分析 2. 可能的支撑位和阻力位 3. 成交量分析 4. 短期和长期预测 5. 潜在风险和机会 6. 基于技术分析和新闻的投资建议 """ prompt = PromptTemplate( input_variables=["stock_code", "latest_price", "price_change", "price_change_percent", "high_price", "low_price", "avg_volume", "stock_info", "news"], template=template ) # 创建LLM链 llm = ChatOpenAI( temperature=0.95, model="glm-4-flash", openai_api_key= "xxxxx", openai_api_base="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/" ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 运行链 result = chain.run({ "stock_code": stock_code, "latest_price": f"{latest_price:.2f}", "price_change": f"{price_change:.2f}", "price_change_percent": f"{price_change_percent:.2f}", "high_price": f"{df['最高'].max():.2f}", "low_price": f"{df['最低'].min():.2f}", "avg_volume": f"{df['成交量'].mean():.2f}", "stock_info": info_str, "news": news_str }) return result ``` 基于上面的代码片段，懂点Python技术就可以做出上面的效果了。我这里用的智谱AI大模型，可以通过我的链接进行注册 https://www.bigmodel.cn/invite?icode=aSqC8mn3g0IOIO67iRoqNJmwcr074zMJTpgMb8zZZvg%3D 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平台发布

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