开发心得

大量的使用ai进行前后端编程，对ai大模型能力有比较清晰的感知，比如在前端写ts文件的时候，claude回回写接口函数都会写错，需要人工修正，gpt就像一个能力很强的特种兵，你下达命令，他废话不多，目标明确的完成你的指令，虽然并不是百分百的准确完成任务，但是整体来说要比我claude更加省心，而且trae最近对gpt进行了分级，分为中级和高级模型，感觉也解决了之前gpt速度比较慢的问题。

另外就是，在开发股票分析平台过程中，迫使自己要不停的去思考如何能利用这些数据，体系化的展现分析结果，这并不是一件容易的事情，但是是一件值得长期去投入的事情，而这些就不是ai能够解决的了。

开发进展

行业相关指标分析展示

其实我们玩股票，就是玩预测，这是毋庸置疑的，但是这个预测可能存在不同层面上的，比如价值投资，他可能是从更长的时间维度来进行预测，比如做高频交易的，他可能是在短期内进行预测，从时间序列上来看，其实也就这两种情况，长期预测和短期预测。

说起预测，一般来说我们不可能说使用当天的数据预测当天的情况，那这也不叫预测了，预测一般都是利用历史数据预测未来一段时间的数据，也就是我们依赖的因子是历史的。

从另外一方面来讲，搞估值那一套的，其实也是预测，他在估值低的时候买入，预测未来估值恢复正常或者估值高估，只是说不通的预测方式，其置信度不同，发生概率不一样。

这也是我自己胡乱去搞这个相关性可视化图表的初衷，因为如果没有预测能力，那么数据就没有任何用武之地。

比如这是一个涨跌幅和资金流入之间的多项式回归曲线，表现的是不同类型资金和股票的涨跌幅、振幅、换手率之间的关系，可能不同的行业表现出来的相关性不一样。

这些相关性可能与行业当前的火热程度是匹配的

股票的涨跌和资金的变化，他们可能互为因果

大盘涨跌数据展示

其实我今天有好几个想法，比如我想要使用已有的k线形态识别来给k线图标记出看涨看跌的形态，让k线展示更加丰富化，比如我想要补全行业宽度数据，比如涨跌比、腾落指标、新高新低差值累计这些指标。

最后我又想到一个问题是，行业的这些宽度指标依赖股票数据的计算，但是股票数据日频的量都很大，比如我们要看所有行业涨跌比的热力图，其计算量非常大，耗时也很长，最后我又想到这些宽度指标也可以对指数大盘进行计算，可以先从容易的入口，然后复用到所有行业上，然后再去解决所有行业计算的这个问题。

再然后，比如我想到，能不能看看我们大盘每天涨跌幅从周一到周五这个变化上，有什么特征没有

所以就诞生了现在这个页面

热力图分为两种，一种是对涨跌幅范围进行颜色展示的，能比较清晰看到哪些是涨的，哪些是跌的，但是这个涨跌分为不同色系有个问题是，你看不到极端涨跌的地方。

所以我又增加了色条热力图，可以看到一年内极端涨跌的日子【其实人和金鱼没有什么两样，很难记得清楚很多事情，比如这个4月7号的大跌，如果不是这张图，我是不会在意它的】

还有这个涨跌饼图，大涨大跌在我们大盘中，都是小概率事件，基本上都是微涨微跌，当然没有其他年份的数据，我们也不好做对比，但是有的话，我们大概可以看出这个风格之间的区别。

和读者或者粉丝们的合作方式

如果你有什么有价值的想法或者建议，可以在文章留言或者公众号留言，如果被采纳的话，可免费获取平台邀请码一枚，这也算是网友们合力建设的形态。

ai时代，写代码早就不是重要的技能，但是想法和点子却显的更加重要。

我会把大家的想法（以及我自己的想法）收集整理到一个文档中，按照模块、方向进行整理。