别再手动分析K线了！手把手教你用AI一句话生成专属股票交易看板

作 者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：我尝试用谷歌最新的大模型Gemini 2.5 Pro生成股票分析工具，结果出人意料的好！全程只需描述一句需求，AI自动交互引导写出完整代码：从安装库、抓取数据到绘制专业K线图，全程仅3分钟。更支持均线/MACD/RSI等高级指标。今天就教你复制这个“动嘴不动手”的神操作！

说句掏心窝子的话，想自己做个软件工具，哪怕是个简单的，都挺折腾人的。

你可能有个绝妙的点子，比如搞一个自己的股票分析看板。刚开始你觉得：“这有啥难的！” 结果呢？不是卡在安装各种复杂的库上，就是想不起来画图表（比如用Plotly）的某个函数到底该怎么写。

这种抓耳挠腮的场景，想想都烦😩

但如果，现在有一种方法，你只需要张嘴描述你想要什么，然后，AI就能在几秒钟内，把你的想法变成一个功能齐全、代码整洁、还能交互的工具……你信吗？

因为我想构建一套简单的环境，不需要服务器，不需要编程，不需要调用复杂的金融API，所以优先选择了Google的系列产品，用谷歌最新王牌AI——Gemini 2.5 Pro完成需求，在Colab上直接运行，就这么简单。

一、给AI提需求

我打开了和Gemini的对话框，就像给一个真人程序员提需求一样。然后把下面这段指令甩给了它。

用Python做个带界面的股票分析工具，要能选日期、算均线/MACD/RSI，还要画专业K线图，还需要在一个免费的在线编程环境中运行。

结果… 请看Gemini交的答卷👇

AI分析过程（部分展示）

你可能会好奇，AI是怎么处理这个指令的？它可不是瞎猫碰死耗子一样乱吐代码。它会先制定一个逻辑清晰的计划，就像一个经验丰富的项目经理在分配任务。

1. 先装必备工具包（yfinance/plotly），获取数据前需要将数据清洗干净。
2. 接着创建一个用户界面，让用户可以输入股票代码、开始日期和结束日期。
3. 数据至少包括开盘、最高、最低、收盘价和成交量这几列。
4. 用独立的、带标题的代码块，分别加上 SMA（5, 10, 25, 50, 100, 200日）、EMA（同上）、MACD 和 RSI 这些技术指标。
5. 最后，要画一个专业的K线图，用户必须可以自由勾选显示或隐藏上面加的任何一条移动平均线，并且，图的下面还要带上 RSI 和 MACD 的副图。
6. 询问用户这个过程是否符合要求？

看看这分析的有多细！把UI样式、安装方式、数据清洗、代码单元格的组织方式，以及一个高度复杂的图表功能，全都给我了。

AI执行过程（部分节选）

我同意了这个方案后，Gemini开始执行，还给自己列了个行动大纲（它的内心戏）：

1. 好的，收到。我先来把需要的库给装上。
2. 库装好了，现在我得弄几个输入框，好让您告诉我您想分析哪只股票。
3. 收到您的指令，我这就去下载并清洗您要的股票数据。
4. 哎呀，刚才 stock_data 这个变量好像没弄对，我修正一下。
5. 数据妥了。现在，我来加上您要的 SMA 简单移动平均线。
6. 下一步，轮到 EMA 指数移动平均线了。
7. 接着，我来计算 MACD 指标，并把它加到数据里。
8. RSI 相对强弱指数也安排上。
9. OK，所有指标都算完了。最后一步，生成那个酷炫的、可以随便勾选指标的交互式K线图。
10. 报告，所有任务都按计划完成了！

你注意到了吗？第4步那个瞬间的自我纠错，简直是神来之笔！这表明它不是在盲目地执行脚本，而是在进行真正的序列化、逻辑化思考。它先规划，再执行，甚至还能在过程中自己纠错（debug），这太有意思了。

正是这种一步一个脚印的思考和执行，才有了后面这个最终成品。

二、手把手教学：AI写的代码

Gemini给我的，不仅仅是一堆代码，而是一个可以直接运行、开箱即用的Colab笔记本。咱们一起来拆解一下，看看它是如何滴水不漏地完成我那些苛刻要求的。

第一步：环境准备与用户界面

AI输出的代码：

解读：这是个资深的程序猿。%pip install -q 保证了安装过程不刷屏，非常干净。#@title 和 #@param 是Colab的专属语法，它无师自通，直接生成了三个漂亮的输入框，让我可以像填表格一样输入想查询的股票代码和日期。

✅ 第二步：完美的数据处理

AI输出的代码：

解读：不但获取数据前将数据清洗干净，函数.replace('/', '-') 这个细节也完美，这说明它能理解上下文并准确地执行复合指令。

✅ 第三步：模块化的技术指标

AI输出的代码：

解读：它创建了4个独立的代码单元格，每个单元格都用 #@title 精准地命了名，比如“@title 计算SMA指标” 、“@title 计算EMA指标”等等。这种模块化的做法，正是一个优秀程序员的编程习惯，让整个代码逻辑一目了然，维护起来也超方便。

✅ 第四步：交互式K线图

AI输出的代码：

解读：它友好的给出了“用户可以选择”设置布尔型（真/假）的开关，并动态计算需要几个副图。然后用 if 语句，把我要求的所有可选项都变成了图表上的“开关”。

最终的结果就是下面这张极其专业、漂亮的交互式图表。你可以随心所欲地打勾或取消勾选，来决定图上显示哪些指标，完全不需要手动改一行代码。

这已经不是代码了，这是一个产品。更重要的是：生成的代码质量极高，完全遵循开发规范：

• 注释清晰明了。
• 模块化分步执行。
• 自动错误处理。
• 交互控件齐全。

三、思考与分享

这个过程证明了一件意义深远的事：我们正在从简单的“代码补全”时代，迈向“AI应用生成”时代。

为了让你更直观地感受这种冲击，我做了个对比表格：

简单来说，它的颠覆性体现在：

• 极致的速度与效率：把过去需要一个资深程序员一下午干的活儿，压缩到了一杯咖啡的时间。这省下来的时间，可以用来研究多少份财报，复盘多少次交易？
• 无情的门槛粉碎机：你不再需要是个代码大神，甚至不需要精通Pandas或Plotly。你只需要掌握一个新技能：清晰地表达你的想法。AI负责把你的想法落地。这对广大金融从业者、个人投资者来说，是巨大的福音。
• 未来的完美基石：AI给你的不是一个写死的、无法修改的终点，而是一个结构优美、逻辑清晰的完美起点。你可以在这个基础上，轻松地进行二次开发，添加更复杂的策略。

未来，开发者的价值不是被取代，而是被超级放大。通过把这些繁琐的、重复的“体力活”交给像Gemini这样的AI伙伴，我们可以解放出来，去思考更宏大、更有创造性的问题。

亲自上手试试看！

光说不练假把式。为了让大家都能亲身体验这种“魔法”，我已经把Gemini生成的这个Google Colab笔记本公开分享出来了。

你可以直接打开、复制、修改它。换个你关注的股票代码，玩玩那些指标开关，亲眼见证一下这个“AI小弟”有多听话，多能干。

https://colab.research.google.com/drive/19c2usMZVvDATXf9-QNGygS7Jx0j-qIz9?usp=sharing

如果您不能访问Google Colab，可以下载我打包好的代码，自己去部署使用。

https://www.laoyulaoyu.com/code/stockdatatemplate.zip

四、观点总结

总而言之，这次和Gemini的深度互动，让我对AI辅助开发的未来充满了前所未有的期待。它不再是一个只会补全代码的“小助手”，而是一个能理解复杂意图、规划执行、甚至自我修正的“高级程序猿”。它将人类的创造性想法和机器的极致执行力完美结合，为我们打开了一扇通往更高生产力的大门。

• AI能听懂“人话”：只要你的指令足够清晰、具体，AI就能通过逐步交互然后像真人一样理解并执行复杂的开发任务。
• 生产力指数级提升：原本耗时数小时甚至数天的工作，现在可以在分钟级别完成，极大地解放了人力。
• 编程门槛被大大降低：不懂代码的人，只要逻辑清晰，也能借助AI打造出属于自己的强大工具。
• 人机协作是未来：AI不是来取代人的，而是来成为我们最强大的“外挂”，让我们能专注于策略、创意和决策。
• 即刻拥抱变化：现在就应该开始学习如何与AI高效协作，掌握“提问”和“描述需求”这项新时代的核心技能。

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