如今这个时代, 人工智能技术正在飞速地向前发展。因为编程语言具有高效以及容易学习这些特点, 所以它在金融大数据分析领域里面的应用范围正在变得越来越广泛。借助于这种工具, 我们能够非常轻松地处理那些规模非常大的数据, 同时也能够开展数据挖掘工作以及建模工作, 从而为金融方面的决策提供十分强力的支持。另外呢, 最近在市场上热度非常高的那个作为人工智能语言模型的大开发平台, 也给金融大数据分析行业带来了全新的发展机遇。通过学习数量非常多的文本数据, 这种模型就可以生成比较自然、也比较流畅的语言回答各种各样的问题。把它进行结合以后, 可以实现自动化问答、智能推荐这样的功能, 这样就可以大大地提升金融大数据分析的效率, 也能提升它的准确性。在金融大数据分析中的应用数据获取与清洗这一块, 是利用、等库, 可以方便地从网页抓取金融数据, 然后使用库进行数据清洗和处理。数据分析与建模那一部分, 利用NumPy、等库, 可以进行统计分析、时间序列分析等利用-learn等库, 可以进行机器学习建模。至于数据可视化方面, 、等库可以帮助我们将数据分析结果以直观的方式呈现出来。在金融大数据分析的应用场景里面, 关于自动化问答这一块内容, 利用该项技术, 我们可以构建出一个智能问答系统, 用来自动回答用户提出的涉及金融数据方面的各种问题, 至于智能推荐这一方面呢, 根据用户的查询条件还有历史数据的状况, 能够帮我们筛选出那些最相关的金融信息, 进而为用户提供个性化推荐的效果, 再看情感分析这块, 通过分析文本数据里面的情感倾向情况, 可以帮我们更清楚地了解市场情绪是怎样的, 这样也就能够为投资决策提供一定的参考依据。实战案例使用和进行股票预测我们把股票预测当作是一个具体的例子, 通过这个例子来展示金融大数据分析这项工作是怎么把各种技术手段结合起来一起使用的。在第一步当中, 我们得去拿到股票相关的数据, 这里我们会用到一个特定的库,利用这个库从雅虎财经那边把苹果公司股票的英文代号是那个AAPL这一家公司所对应的历史价格数据给弄到手。随后, 我们会启用ARIMA这种模型, 用这个模型对刚刚获取到的数据进行一种拟合处理动作, 并且基于此进行接下来的预测工作。到了最后一步, 我们会使用某样东西去搭建出一个聊天机器人的环境或者框架, 这个机器人会根据用户那边发过来的时间点相关的输入内容, 给出与之匹配的关于股票方面的预测结果信息。这儿有那一部分的代码的实例, 展示在下面。import pandas_datareader as pdrfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.arima import ARIMAimport matplotlib.pyplot as pltimport yfinance as yfyf.pdr_override()# 获取股票数据data pdr.get_data_yahoo(AAPL, start2020-01-01, end2023-01-01)data[Prediction] yf.T预言(data[Close]).shift(-1) # 预测下一日的收盘价# 划分训练集和测试集train, test train_test_split(data, test_size0.2, random_state42)train[Prediction] train[Close].shift(-1) # 预测下一日的收盘价test[Prediction] test[Close].shift(-1) # 预测下一日的收盘价# 训练ARIMA模型model ARIMA(order(5,1,0))model_fit model.fit(train[[Close, Prediction]]) # 使用Close和预测值作为特征# 使用模型进行预测forecast model_fit.forecast(stepslen(test))[0] # 预测未来N天的值这里是测试集的天数test[Forecast] forecast[::-1] # 将预测值反转回来因为之前我们预测的是下一日的值