今天我与大家分享AI大模型技术在金融分析与量化交易方面的应用，基于阿里通义千问最新推出的Qwen2大模型，我构建了一个股票自动化技术分析与可视化系统。

这个系统主要使用talib、streamlit、openai等多种技术工具和库来获取、分析股票数据，并通过SiliconCloud提供的Qwen2大模型接口对股票的技术指标进行智能分析与可视化。只要输入个股代码，即可获取股票的技术分析数据可视化、AI智能分析和投资参考结果，如下图所示：

我们以英伟达（NVDA）股票为例，输入股票代码NVDA，并选定分析的时间范围，系统基于Qwen2大模型自动输出结果，并对移动平均线、MACD、RSI、OBV等技术分析指标进行可视化展示：

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由于篇幅有限，本文仅展示部分代码。点击这里可以获取完整代码和技术文档下载方式（文末也可扫码获取）。接下来，我将逐步解释代码的每一部分，让大家对这个系统有更清晰的认识。

导入库

首先，我们需要导入多个库，每个库都有其特定的用途：

yfinance帮助我们实现股票数据获取，tablib是一个处理股票数据并进行技术指标计算的Python库、streamlit可以实现API交互以及Web界面展示等功能。

定义大模型API与AI分析函数

我们可以通过SiliconFlow这个平台调用Qwen2大模型，这个平台最近公测上线，可以免费获取 42 元的配额，约 3 亿 token的调用量。它与OpenAI接口适配，安装 OpenAI Python 库后即可使用。之后我们可以直接通过OpenAI的相关接口进行调用，目前平台支持了 OpenAI 相关的大多数参数。把base_url、model、api_key参数修改就可以直接用了。支持的model参数如图所示。

为了与SiliconFlow API进行交互，我们定义了一个函数：siliconflow_run，这个函数通过API密钥与SiliconFlow进行通信，发送请求并接收响应：

然后我们定义一个函数来调用AI模型进行股票技术分析，这个函数接收技术指标数据，构建请求并调用SiliconFlow API进行分析。：

用户输入与股票数据的获取

通过Streamlit的侧边栏，我们获取用户输入的股票代码和日期。这部分代码允许用户通过Web界面输入参数。我们定义函数获取股票名称和股票数据，这些函数通过API获取股票名称和股票数据，并实现了重试机制。

技术分析数据分析与展示

获取数据后，我们进行技术指标计算并调用AI分析函数，然后在Web界面展示结果：

通过这个系统，我们能够实时获取股票数据，计算多种技术指标，并结合最新的AI大模型进行智能分析。它可以为我们的投资决策快速提供智能化支持，特别是对于那些不太理解复杂金融指标的投资者来说，可以辅助他们更好地理解市场动向，但是在实际操作中，我们还需要结合基本面等各种因素来进行全面的分析，然后进行科学的投资决策。