开个帖子，记录一些。看到有意义的，和自己想起来的。

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chw:
请推荐几篇起点的关于 炒股 金融 的优秀小说

AI智友小C:
好的，以下是我为您推荐的几篇起点关于炒股金融的优秀小说：1.《股市大亨》
该小说讲述了一位普通的股民从小股民到股市大亨的成长历程，他在股市中不断学习、积累经验，最终成功实现了财富自由。

2.《我的投资之路》
该小说以一个年轻人的视角讲述了他的投资之路，他从最初的小白到最终成为一位资深的股民，经历了成功和失败的种种挑战，最终成功实现了财务自由。

3.《股王之路》
该小说讲述了一个股市大佬的成长历程，他披荆斩棘，历经苦难，在股市中不断探索，最终成为了一位真正的股市大王。

4.《快乐炒股》
该小说以一位年轻人的视角讲述了他在股市中的种种经历，他通过自己的努力和不断的学习，成为了一位成功的股民，并把炒股当做一项快乐的事情来看待。

希望这几本小说能够为股民朋友们带来一些启发和帮助。

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请生成一段绘制时间金额变化曲线的python代码

当然，以下是一个简单的绘制时间金额变化曲线的Python代码：```
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 构造数据
data = pd.DataFrame({
'date': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01', '2019-05-01'],
'amount': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000]
})

# 将日期字符串转换为日期时间类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 绘制图表
plt.plot(data['date'], data['amount'])

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Time-Amount Change Curve')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amount')

# 显示图表
plt.show()
```

这个代码使用了matplotlib和pandas两个Python库，其中pandas用来处理日期数据，matplotlib用来绘制图表。如果你需要更复杂的图表，你可以在这个基础上进行扩展。
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直接 编译 通过
不用 受 baidu 广告骚扰了。 直接 问 gpt

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我的时间数据在txt文件里，格式为20230101 20230102 金额数据在另一个txt文件浮点数格式。 能修改之前的代码 适应这个需求吗

当然可以，下面是修改后的代码：```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 读取时间数据
with open('dates.txt', 'r') as f:
dates = f.read().split('\n')

# 转换为日期时间类型
dates = pd.to_datetime(dates, format='%Y%m%d')

# 读取金额数据
with open('amount.txt', 'r') as f:
amount = f.read().split('\n')
amount = [float(x) for x in amount]

# 构造数据
data = pd.DataFrame({
'date': dates,
'amount': amount
})

# 绘制图表
plt.plot(data['date'], data['amount'])

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Time-Amount Change Curve')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Amount')

# 显示图表
plt.show()
```

这个代码中，我们使用了`open()`函数分别读取了`dates.txt`和`amount.txt`两个文件中的数据，并转换为`dates`和`amount`两个列表。然后，我们同样使用`pd.to_datetime()`函数将`dates`列表中的日期字符串转换为日期时间类型，将`amount`转换为浮点数类型。最后，我们构造了一个包含日期和金额的DataFrame，用于绘制时间金额变化曲线。

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牛逼 这都能懂了。

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编译时 显示如下，是什么原因出错了？python draw_date.py
File "draw_date.py", line 30
dates = f.read().split('\n')
^
IndentationError: expected an indented block

这个错误通常是缩进错误导致的，你需要检查代码的缩进是否正确。在Python中，代码块的缩进非常重要，缩进不正确会导致代码无法正确解释。你可以尝试在第29行前面添加一个缩进（通常是4个空格），让这一行与上一行代码形成一个代码块。例如：

```python
with open('dates.txt', 'r') as f:
dates = f.read().split('\n')
# 这里添加一个缩进，让下一行代码成为代码块的一部分
# 转换为日期时间类型
dates = pd.to_datetime(dates, format='%Y%m%d')
```

你还需要确保文件名和文件路径正确，并且文件中的数据格式与代码中指定的格式相匹配。
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:
你太棒了， 我搞定了。谢谢！

:
不客气，很高兴能为您提供帮助！如果您需要进一步的帮助，请随时让我知道。

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完全 像是 和一个 人聊天， 理解 你的意思 没啥问题。

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做策略 测试 方便了 很多 。 描述清楚 需求 ，让 chatgtp 写 自己 看看 是否需要修改 就行了。

已知每日K线数据csv文件，数据内容例子如下：
date,open,high,low,close,amout,volume,str07
20040623,16.88,17.58,15.8,16.26,399459040.0,24223326,1093，
请生成计算技术指标K值和14日RSI值得python程序

生成计算技术指标K值和14日RSI值的Python程序如下：```python
import pandas as pd

# 读取K线数据
df = pd.read_csv('k_data.csv')

# 计算K值
n = 9 # K值的周期
df['lowest_low'] = df['low'].rolling(n).min() # 最低价的n日移动最低值
df['highest_high'] = df['high'].rolling(n).max() # 最高价的n日移动最高值
df['stochastic_K'] = (df['close'] - df['lowest_low']) / (df['highest_high'] - df['lowest_low']) * 100

# 计算14日RSI
m = 14 # RSI的周期
delta = df['close'].diff() # 计算每日涨跌额
gain = delta.where(delta > 0, 0) # 涨幅取正数，跌幅为0
loss = -delta.where(delta < 0, 0) # 跌幅取正数，涨幅为0
avg_gain = gain.rolling(m).mean() # 平均涨幅
avg_loss = loss.rolling(m).mean() # 平均跌幅
RS = avg_gain / avg_loss # 相对强弱指数RS
df['RSI'] = 100 - (100 / (1 + RS))

# 输出结果
print(df[['date', 'close', 'stochastic_K', 'RSI']])
```
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date close stochastic_K RSI
0 20111209 7.97 NaN NaN
1 20111212 7.90 NaN NaN
2 20111213 7.68 NaN NaN
3 20111214 7.60 NaN NaN
4 20111215 7.52 NaN NaN
... ... ... ... ...
2743 20230328 22.98 75.892857 47.549020
2744 20230329 22.97 75.000000 48.500000
2745 20230330 23.13 89.285714 53.051643
2746 20230331 23.27 98.958333 59.345794
2747 20230403 23.66 96.396396 68.595041
一次 通过 没啥问题

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“拆迁”将退出历史舞台，以“搬迁”代替

https://finance.eastmoney.com/a/202304072684411645.html

看前半句， 以为 可以 守住 祖宅 不用 挪窝 了 。

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安全，首先是要资金安全，是说自己的钱在进出银行、券商这些渠道的时候是否安全，在转移和传承给后代时候是否安全。

其次是公司的节操或者说企业文化，一旦发现好的，那可是宝，真的要抓牢，比如伯克希尔。一旦发现坏的，真的要赶紧跑。不要去期望节操差的会变好，它更大可能是继续差，永远不要期望有好结果。

再次是生意模式，不同的生意模式真的天生就有高下之分，问题是我认为优的，真的就好吗？有的粗看类似，比如高速和水电，细看完全不同。有的粗看是好生意，但是有命门，如果不知道命门在哪，怎么看都挺好，而一旦命门被攻击，可能瞬间暴毙，比如最近的硅谷和签名银行。生意是很复杂的，不要贸然说看懂哪个生意，除非它足够简单。反过来说，任何复杂的生意其实都不要碰为好，因为你很难确认自己是真的看懂。除非，你知道它很复杂，但也没打算看懂它，比如指数。

最后才是价格或者说估值。如果前面几条有问题，价格是弥补不了的。对于不能量化的东西，用多少数字能弥补？

- by 博弈

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stanford 放出来的 低成本 单机 部署版 确实 利好 ，

希望国内 小公司 能 利用 这个 在 AI 点应用 领域 玩出花 来 。

让 AI 泡沫 能 和 互联网 泡沫 一样 结出硕果 。

网信办 第一时间 露头 应该 也是 不想 封杀 这个 有希望的 行业 。

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3月31日，UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI，推出了130亿参数的Vicuna，俗称「小羊驼」，仅需300美元就能实现ChatGPT 90%的性能。团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能跑！

今天，「小羊驼」团队正式发布了Vicuna的权重——只需单个GPU就能使用，Vicuna是通过在ShareGPT收集的用户共享对话上对LLaMA进行微调训练而来，训练成本近300美元。

研究人员设计了8个问题类别，包括数学、写作、编码，对Vicuna-13B与其他四个模型进行了性能测试。

测试过程使用GPT-4作为评判标准，结果显示Vicuna-13B在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。同时，在在超过90%的情况下胜过了其他模型，如LLaMA和斯坦福的Alpaca。

项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat/#fine-tuning

官网地址：https://vicuna.lmsys.org/

更多操作方法请见：https://mp.weixin.qq.com/s/BG1dw3PeRysvq_UBgo6UFQ

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老 美 确实 擅长 制造 需求 。 台式机 性能 饱和 ， 搞出 平板 上网本 延续了 CPU 产业 。

显卡 性能 饱和 ， 搞出来 虚拟货币 挖矿 ，延续 需求 ， 然后 AI 大爆发 ，显卡供不应求 。

擅长 毁灭 需求 。 压抑需求 的 正好互补 。