深度揭秘（ai数据量化系统）ai量化技术服务，《跟我学习AI量化投资》通过chatgpt进行选股，简单易懂降低风险，

1. 关上chatgpt，向其提难题，文本如下表所示：

写两个Python流程，能统计统计数据前段时间三个月跌幅达至30%以内的优先股在前段时间三个月前的总市值、成交金额、阴线数目、增益和竭尽全力型态（采用TA-Lib）,请把每两个层次统计统计数据的方式和模块表述出。

获得的chatgpt提问截屏如下表所示：

获得的标识符如下表所示：

```

import tushare as ts

import pandas as pd

import numpy as np

import talib

# 以获取优先股统计数据

start_date = 2022-02-25

end_date = 2023-02-25

stock_data = ts.get_hist_data(600519, start=start_date, end=end_date)

# 排序优先股的跌幅

stock_data[pct_change] = (stock_data[close] - stock_data[close].shift(1)) / stock_data[close].shift(1)

# 找出前段时间三个月跌幅少于30%的年份

condition = stock_data[pct_change] > 0.3

last_month_date = condition[condition].index[-1]

# 统计统计数据前段时间三个月跌幅少于30%的优先股的总市值

last_month_market_value = ts.get_stock_basics(date=last_month_date)[totals][600519]

# 统计统计数据前段时间三个月跌幅少于30%的优先股的成交金额

last_month_turnover = stock_data.loc[last_month_date:, amount].sum()

# 统计统计数据前段时间三个月跌幅少于30%的优先股的阴线数目

last_month_up_days = len(stock_data[stock_data[pct_change] > 0])

# 统计统计数据前段时间三个月跌幅少于30%的优先股的增益

last_month_amplitude = talib.ATR(stock_data[high], stock_data[low], stock_data[close], timeperiod=14).iloc[-1]

# 统计统计数据前段时间三个月跌幅少于30%的优先股的竭尽全力型态

last_month_continuation = talib.CDL2CROWS(stock_data[open], stock_data[high], stock_data[low], stock_data[close]).iloc[-1]

```

以内是股权投资方式结果：茅台优先股

2. 启动 Anconda3软件，运行获得的标识符，查看实际结果。

1）首先需要安装 talib库，两个金融领域常用的库，安装命令如下表所示：

conda install -c conda-forge ta-lib

2）除此之外，如果是windows ，则采用安装talib 包比较单纯，但要是直接pip3 install talib 会报错，需要下载whl 文件安装。

下载地址：

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib

关上下载界面，往下翻，在中间位置，或者查找字符：TA-Lib，则可以找出。

TA_Lib‑0.4.24‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl

安装命令：

pip3 install TA_Lib-0.4.24-cp310-cp310-win_amd64.whl

3. Tushare是两个免费的、开源的python财经统计数据接口包。主要实现对优先股等金融统计数据从统计数据采集、清洗加工到统计数据存储的过程，能为金融分析人员提供快速、整洁和多样的便于分析的统计数据，为他们在统计数据以获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上

现在采用tushare容易出现难题，难题如下表所示提示：

本接口即将停止更新，请尽快采用Pro版接口：

https://tushare.pro/document/2

解决办法：

1）注册地址可采用这个链接

https://tushare.pro/register?reg=456140

2）token以获取方式：

注册好后登陆账号，点击右上角 头像----个人主页----点击接口TOKEN----复制好了token

3) 设置token

#set token

ts.set_token(you_token)

pro = ts.pro_api()

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