親愛的讀者朋友，非常感謝您選擇本書！在這里，我想和大家聊一聊這本書的寫作背景、寫作過程以及價值。

有那么一段時間，一些從事金融工作的朋友時不時向我抱怨，他們需要在繁忙的工作之余學習編程語言，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，寫這本書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，減輕他們的工作負擔。而隨著 AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI 大模型的出現(xiàn)為這一目標的實現(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、訊飛星火認知大模型等為代表的國產(chǎn)大模型等，

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

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

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

當然，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。在寫作本書的過程中，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行并實現(xiàn)我所期待的結(jié)果。通過持續(xù)實驗，我總結(jié)出一些經(jīng)驗和大家進行分享。

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

其次，對于重要的步驟和邏輯，提供足夠的細節(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：請將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集，比例為 70% 和 30%。

再次，我們要確保提示詞沒有歧義，以免導致生成的代碼不符合預(yù)期。例如，不要簡單地寫生成一個循環(huán)，而要明確循環(huán)的次數(shù)、條件等細節(jié)。

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

需要強調(diào)的是，在每次生成代碼之后，都要進行測試，確保其滿足我們的需求。根據(jù)測試結(jié)果，對提示詞進行微調(diào)，逐步優(yōu)化生成的代碼。

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

編寫一個 Python 腳本，從 CSV 文件中的收盤價列讀取股票的價格數(shù)據(jù)，計算每日收益率，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（計算收益率并保存結(jié)果），也提供了足夠的細節(jié)（從 CSV 文件中的特定列讀取價格數(shù)據(jù)、計算每日收益率等）。

寫出高質(zhì)量的提示詞需要一定的經(jīng)驗積累。通過不斷測試和反饋，相信大家很快就能夠熟練地運用這一技能，快速獲得滿足需求的 Python 代碼。

本書將手把手教讀者利用精確詳細的提示詞，讓大語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 時代的工作方法打下基礎(chǔ)。

在編寫本書的過程中，我深感責任重大，所以試圖竭盡所能地為讀者呈現(xiàn)最全面實用的知識，

但由于計算機技術(shù)發(fā)展迅速，書中難免有疏漏和不妥之處，敬請廣大讀者不吝指正。如果大家在學習過程中遇到問題，歡迎添加我的個人微信dynhyper，我將盡力為大家進行解答。

本書贈送全書案例源代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)資源，讀者可掃描下方二維碼關(guān)注博雅讀書社微信公眾號，輸入本書 77 頁的資源下載碼，即可獲得本書的下載學習資源。

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，實現(xiàn)自己的職業(yè)發(fā)展目標。同

時，也讓我們一起迎接 AI 大模型帶來的新挑戰(zhàn)與新機遇，共同邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動的新未來！

段小手