身为一名计算机科学博士，我曾深度涉猎过许多软件开发和数据处理的项目。尽管如此，我在获得学位后选择的职业道路却是金融领域，这个领域与我之前的专业看似没有太多交集。在我日常的金融工作中，尽管我需要处理大量的数据，但我却更多地依赖Excel，而非我在学校里所学习的编程知识。
随着时间的推移，我对编程的熟练度开始逐渐下降。然而，自从我接触并开始使用ChatGPT之后，我对编程的热情重新燃起。我认识到，借助我的编程技术和ChatGPT的协助，我能更深度地进行投资分析。
在本期节目中，我将阐述如何结合ChatGPT和Python进行投资分析。我以微软过去五年的ROE为例，介绍如何利用这两个工具进行数据分析和数据可视化。
ROE（净资产收益率）是巴菲特最青睐的财务指标。ROE能够反映公司每一元股东权益资金产生的利润多少。如果ROE较高，就说明公司经营状况良好，对投资者来说是一个积极的信号。此外，ROE还能帮助我们评估公司的盈利能力和资本结构。虽然ROE并非唯一的评估指标，但它无疑是评估公司财务健康状况的重要指标之一。
Python的强大之处在于其具备丰富的库可以方便地调用，然而对于不常编程的人员来说，他们可能不清楚应该使用哪些库。因此，我向ChatGPT提出了第一个问题：如果我想使用Python编程来获取微软这只股票过往五年的ROE数据，请问有哪些金融库可以使用？
ChatGPT向我推荐了五个库：yfinance、pandas-datareader、alpha_vantage、quandl以及iexfinance。由于我在查阅投资研究文章时，经常看到其他量化交易员提及Alpha Vantage，因此我决定使用这个库获取数据。
在选择了适当的库之后，我向ChatGPT提出了第二个问题：请帮我写一个Python程序，通过alpha_vantage这个库，获取微软最近五年的ROE数据。
ChatGPT指出为了使用Alpha Vantage的API，我需要从官网上获取一个免费的API密钥。并且此库并未直接提供ROE数据，我需要利用ROE的计算公式——净利润除以股东权益总计，自行计算出ROE数据。净利润可以从利润表（income statement）中获取，股东权益总计可以从资产负债表（balance sheet）中获取。
ChatGPT更是细心地提醒我必须安装alpha_vantage库，并主动为我提供了安装命令。
随后，ChatGPT提供了用于计算微软过去五年ROE的Python代码。然而，为了能够运行该程序，我首先需要获取Alpha Vantage的API密钥。因此，我向ChatGPT提出了第三个问题：我该如何在Alpha Vantage的网站上注册并获取API密钥？
ChatGPT予以了详细的指导，甚至开启了browsing模式，使我能够获得最新的信息，而非仅限于2021年9月之前的数据。按照其指示，我成功获取到了API密钥，并运行了ChatGPT提供的程序，输出了微软过去五年的ROE数据。
在进行投资决策时，数据的可视化更能帮助我们直观地理解数据规律。因此，我向ChatGPT提出了第四个问题：如何在已有的Python程序中，添加绘制ROE数据柱状图的代码，使数据可视化？
ChatGPT建议我使用matplotlib库进行数据可视化，并详细演示了如何调用pyplot模块来绘制柱状图。
在数据可视化的代码添加完成后，我得到了一个完整的Python程序，它能输出微软过去五年ROE的柱状图。我查了微软过往五年的年度财务报表，验证了这些数据的准确性。
从图中可以看出，微软过去的ROE数据均高于20%，并且在最近两年，其ROE已经提升至40%以上的水平，这使微软成为一项非常有吸引力的投资标的。
通过这个案例，我们看到，只需使用自然语言向ChatGPT提问，它就能为我们提供可直接运行的程序。在回答过程中，ChatGPT甚至会提供许多超越编程范围的细心提示。
在我使用Python编程语言进行数据获取、预处理和分析的同时，ChatGPT帮助我理解复杂的财务报告和新闻文章，提供策略建议，并辅助我编写代码。这两者的结合极大地提高了我进行投资分析的效率。
我发现，在我深入金融行业的同时，我的编程技能并未被遗忘，反而在ChatGPT的引导下，找到了与金融领域的新交集。它不仅重新燃起了我对编程的热情，也提供了全新的方式，将编程和金融分析结合，提高了我的工作效率和准确性。
总的来说，ChatGPT不仅能作为一种工具助力我进行投资分析，更重要的是，它重燃了我对编程的热忱，帮助我以全新的方式融合编程和金融分析。因此，无论你是计算机科学家还是金融分析师，我都强烈建议你试试ChatGPT，我相信它会给你带来许多惊喜。
如果你想要这个程序的源代码，可以在留言区写下”源代码“，我们稍后将和你联系。
