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3分钟用字节“扣子”打造股票AI分析工作流

发布日期：2024-06-17 22:10:04 浏览次数： 2310 来源：开发者阿橙

首先，什么是工作流？

Coze扣子的工作流功能允许用户通过可视化界面，将大语言模型、代码块、插件等元素组合，编织成复杂的工作流程，扩展大模型的应用范围。在这个股票分析的工作流中，我的目的就是用户输入股票名称，能够获得对这支股票最新市场行情数据和财报的专业解读。其中在解读的环节就必须用到大模型。

下面我来一步步介绍股票分析工作流的创建过程：

1、Coze分为国内版（coze.cn）和海外版(coze.com)，这里我用国内版作演示。注册好Coze平台后，进入个人空间，点击右上角创建工作流。

2、填写工作流名称和描述，点击确认。

3、在开始节点填写用户输入股票的参数

4、添加插件节点，这里我选择的是新浪财经插件，通过它可以获取股票行情和财报等数据。

5、填写新浪财经插件的参数，keyword参数需要引用开始节点的stock_name参数，在输出的数据中我们需要获取Symbol（股票名称）、finance_info（财务数据）、market_info（市场数据）。

6、创建大模型节点，用prompt和获取的参数将数据传递给大模型，并进行智能化解读。

7、在智能分析的过程中，目前国内版Coze支持下面的几个大模型

8、输出内容，引用大模型分析的结果。

9、测试工作流并验证结果

10、点击右上角发布按钮，发布到工作流商店，然后在个人空间就可以看到我们创建的工作流了。

我们可以将这个股票分析工作流配置到Bot机器人中，一个股票AI分析应用就创建好了，是不是很简单？当然这个工作流也有很多局限性，比如它目前只能分析A股股票、获取的财务和市场数据也比较单一，并且仅支持少量的几个大模型。

如果你想不受限制地对各种市场进行分析，比如美股、Crypto、期货，并且随意更换任何大模型，对大模型输入各种技术分析指标数据。你可以看一下替代分析师？用AI大模型炒股到底靠谱吗？这篇文章，用Python代码编写的基于Qwen2大模型的股票AI技术分析系统，利用talib库一键获取100多种技术指标，你可以配置任何大模型进行智能分析。

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