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Python 量化交易方面，以 Claude 3.7 为例，它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时，给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略，类似于红圈（均线金叉）买入，绿圈（均线死叉）卖出，同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选，这是量化入门策略。另一个是量价动量策略，其中包含了量化交易机构常参考的几个因子。在经历三轮报错和反馈后，Claude 很快成功跑出了一份完整的代码，其模型思路有明确的选股池和择时信号。

Python 量化交易方面，以 Claude 3.7 为例，它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时，给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略，类似于红圈（均线金叉）买入，绿圈（均线死叉）卖出，同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选，这是量化入门策略，相当于鸡兔同笼的经典问题。另一个是量价动量策略，其中的几个因子是量化交易机构常参考的。在经历三轮报错和反馈后，Claude 很快成功跑出了一份完整的代码，该代码有明确的选股池和择时信号。编程第一法则是当代码以奇怪方式跑起来，就不要动它。

以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。

以下是从零开始学习 Python 的相关指导： 一、最少必要知识与学习途径 1. 掌握最少必要知识，尽快开始并度过学习过程。 2. 参考。 3. 结合 ChatGPT，不懂的地方随时提问。 二、Python 是什么 1. Python 是一种高级编程语言，具有简单易学、功能强大、库丰富等特点。 2. 可以把 Python 想象成一个拥有很多工具（功能）的工具箱，能帮助完成画画、计算、整理东西等各种任务。 三、为什么使用 Python 1. 环境部署简单，下载两个软件，然后点点点就安装好了。 2. 语法简单，可读性强，是最适合小白的编程语言。 3. 应用广泛，可用于做网站、开发游戏、分析数据、自动化任务等。 四、Python 的起源 1. 1989 年，Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发 Python。 2. 1991 年，Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布，标志着 Python 正式诞生。 3. 1994 年，Python 1.0 发布，这是 Python 语言第一个具有稳定 API 的版本。 4. 2000 年，Python 2.0 发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。 5. 2000 年代初，Python 社区开始迅速增长，Python 的流行度上升。 6. 2008 年，Python 3.0 发布，不完全向后兼容，引入新的语法特性和改进，以提高语言的可读性和性能。 7. 2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止支持，社区鼓励用户迁移到 Python 3。 8. 2020 年，Python 3.9 发布，引入了许多新特性，包括字典合并和更新操作符。 五、深入学习的内容 1. Python 基础 基本语法：了解变量命名、缩进等规则。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学习使用条件语句、循环语句控制程序执行流程。 2. 函数 定义和调用函数，理解参数和返回值。 了解作用域和命名空间，包括局部变量和全局变量的概念。 3. 模块和包 导入模块，学习使用 Python 标准库中的模块或第三方库。 了解如何安装和使用 Python 包扩展程序功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解类的定义和实例化。 属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系和实现多态。 5. 异常处理 理解异常及其工作原理。 学习使用 try 和 except 语句处理程序错误。 6. 文件操作 文件读写：学习打开文件、读取和写入文件内容。 文件与路径操作：处理文件路径，列举目录下的文件。

以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目，供您参考： 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》

以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。