充分理解需求后再开发。



## 基础技巧

### 使用文本分隔符分割指令和上下文

**建议的格式**

下面的例子中，从“请根据”一直到“写一篇记叙文”是指令，“把大象塞进冰箱的步骤”是上下文。

```
请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

###

把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。

###
```

**不建议的格式**

```
请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。
```

### 使用标记语言标记输入格式

使用Markdown语法`**Content**`来使ChatGPT关注重点内容。

```
请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇**记叙文**，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

###

把大象塞进冰箱的步骤是，先打开冰箱门，然后把大象塞进冰箱，再关上冰箱门。

###
```

### 使用有序列表与无序列表列出不同的项

```
请根据下面的“把大象塞进冰箱的步骤”，写一篇记叙文，描述今天早上我是如何把大象塞进冰箱的。

把大象塞进冰箱的步骤：

###

1. 打开冰箱门。
2. 把大象塞进冰箱。
3. 关上冰箱门。

###

- 使用夸张，生动的语言，突出故事的戏剧性。
- 对大象的外貌与体态进行详细的描写。
```

### 量化你的要求

**建议的格式**

```
请列出5个把大象塞进冰箱的方法，每一个都尽可能详细，不少于500字。
```

**不建议的格式**

```
请列出一些把大象塞进冰箱的方法，每一个都尽可能详细，长度中等。
```

### 不要说“不要做什么”​，要说“要做什么”

**建议的格式**

```
接下来，你要扮演一个客服机器人。客服机器人要在不询问与个人身份信息相关的问题的情况下，尽力诊断分析用户的问题并给出建议的解决方案。请不要询问用户的个人信息，而是把用户引导到帮助文档www.xxx.com/help。
```

**不建议的格式**

```
接下来，你要扮演一个客服机器人。在对话中不要向用户询问用户名和密码。
```

### 利用ChatGPT“接龙”的特性引导下一步动作

```python
#写一段Python代码
#代码会要求我输入一个小数，如“1.5”
#代码可以把小时转化为分钟，如输入“1.5”时，答案应该输出“90.0”
import
```

![](https://s2.loli.net/2024/11/17/Tch4Pjs2Kp8JXDN.png)

### 多轮对话：ChatGPT“越用越聪明”的秘诀

- 在同一个对话中保持对同一主题的深度讨论
- 在不同的ChatGPT对话中讨论不同的事情

### 使用ChatGPT插件

![](https://s2.loli.net/2024/11/17/Um4AsXJD9CxZjOG.png)

## 进阶技巧

### 使用分治法让 ChatGPT 完成大而复杂的任务

> 和算法中的分治类似。

1. 分解(Divide)：将原问题分解为若干个较小的、相互独立的子问题。这些子问题通常具有与原问题相同的形式，但规模较小，因此更容易解决。
2. 解决(Conquer)：如果子问题还是比较难，可以将子问题分解为更简单的问题，直到可以轻松解决为止。
3. 合并(Combine)：将子问题的解组合成原问题的解。

### 上下文学习：为ChatGPT提供范例

1. 明确任务和目标
2. 提供示例

```
接下来，我希望你作为一个电影分类器。我会输入一些电影评论，而你应该根据电影评论判断并输出电影类型。请根据以下示例判断电影类型。

示例：

###

示例1:

评论：这部电影的特效非常震撼，宇宙战舰的设计很独特。
标签：科幻。

示例2:

评论：电影里的爱情故事令人感动，结局让人流泪。
标签：爱情。

###

问题：

评论：这部电影讲述了一群勇敢的士兵在战争中的英勇事迹。
标签：
ChatGPT：战争。
```

### 用链式思维提高 ChatGPT 的逻辑能力

Chain-of-Thought, CoT.

两个激活ChatGPT推理能力的“神秘咒语”​。

- 你只需在任务前加上一句“Let's think step by step”就可以。
- 让我们逐步来解决这个问题，以确保我们得到正确的答案(Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer)

### 自一致性：利用“投票”获得可靠答案

假设你有一个问题，问了五个朋友，他们都给出了相同的答案。在这种情况下，你可能会觉得这个答案相当可靠。

使用自一致性方法的基本步骤。

1. 使用链式思维提示来引导大语言模型生成推理过程
2. 多次重复生成答案，让ChatGPT从不同的思考路径得出结论。就是点击页面上的“重新生成”。
3. 通过“投票”选择最可靠的答案。选择出现次数最多的答案作为最终答案即可。

### 知识生成提示

我们在问ChatGPT问题之前，可以先要求它生成一些问题相关的知识，从而获得更好的回答表现。知识生成提示就像让ChatGPT在回答问题之前，先给自己找一本参考书，然后根据参考书回答问题。

使用知识生成提示可以按照下面的步骤。

1. 生成知识：让ChatGPT生成与问题相关的知识。例如，向ChatGPT询问与问题主题相关的基本信息或事实。
2. 整合知识和问题：将生成的知识与问题结合在一起。可以将知识和问题一起提供给ChatGPT，形成一个新的输入。

ChatGPT使用技巧

可不能瞎指示。



## 什么是提示

我们在聊天框中输入的信息就是提示，也可以理解为给ChatGPT下达指令。

## 什么是提示工程

提示工程是通过精心设计、优化输入信息（提示）​，来引导人工智能生成高质量、准确、有针对性的回应。

它是一门高度依赖经验的工程科学，涉及对问题表述、关键词选择、上下文设置及限制条件等方面的细致调整，以提高人工智能回应的有效性、可用性和满足用户需求的程度。

## Let's think step by step

在人工智能领域，有时候一句简单的提示便能激发出模型的巨大潜力，即使只是一句话或一个词。在2022年发表的一篇研究论文中，研究人员仅仅通过在向GPT-3（可视为ChatGPT的前身）发送的指令前加上一句“Let's think step by step（让我们逐步思考）​”​，便将GPT-3在一个数学题库上的正确率从17.7%提升到了78.7%，约为原来的4.5倍。

## 我们与ChatGPT的沟通模型

由于存在噪声，接收者可能会误解发送者的意图。人们和ChatGPT聊天的过程也存在噪声。

一个简单的沟通模型
![一个简单的沟通模型](https://s2.loli.net/2024/11/17/lFVAmYRwQ4H8SZg.png)

**提示工程的作用**

- 从“编码”的角度看，提示工程让我们优化了“把思想变成符号”的过程，从而让发送者（我们）和接收者(ChatGPT)之间能够更有效地传输信息。
- 从“噪声”的角度看，在我们与ChatGPT交互时，提示工程可以帮助处理和减少噪声（也就是干扰传递的因素）​，使我们的消息更容易被ChatGPT“理解”​。
- ChatGPT API 是有成本的，提示工程可以使用更少的文字表达更多的信息。

## 从人工智能学科角度看提示工程

### 技术奇点

由美国计算机科学家Vinge Vernor提出。他认为人工智能发展到超过人类智能的那一时刻，人类文明会发生根本性的变革。人类将面临被淘汰或被边缘化的风险，无法预测或理解这些智能体所做出的决策和行为。

> 无论技术奇点会不会到来，人类需要学会与人工智能共存已经成为现实。不管你愿不愿意接受，人工智能已经改变了我们的生活与工作方式。我们不妨以包容的心态接受它们，学会与人工智能合作。

### 智能增强 Intelligence Amplification

指我们可以通过利用计算机和其他技术手段来提高和扩展人类智能。它强调的是人工智能与人类智能的协同作用，旨在帮助人们更好地解决问题、提高决策质量和创新能力。学习提示工程能够让我们更快、更好地获得人工智能的帮助。

### 如何避免人工智能毁灭世界：对齐 Alignment

它旨在使人工智能与人类价值观保持一致并遵循人类意图。

在日常的使用中，提示工程的作用体现在可以在一定程度上辅助缓解对齐问题（或弥补不足的对齐）​，使人工智能更加容易理解我们的需求，从而给出恰当的回应。

其他实现对齐的方法：

- OpenAI公司训练ChatGPT采用的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback，人类反馈强化学习)
- 也许在未来，我们给人工智能的输入不只是文字，还包含脑电波、表情、心跳与脉搏等，人工智能将真正能够与人类共情。

### 我们想要的就是我们的真实需求吗

从与人工智能互动的角度出发，我们需要认识到我们的需求并非总是那么明确，或者像看上去那么美好。有时候，我们追求的是一种理想状态，但实际上却隐藏着风险。

> 就像是程序开发时需求没说清，实现的和产品想要的不一样。

提示工程虽然不能完全解决这种问题，但可以在一定程度上缓解，能够引导我们深入了解我们的需求和目标，并在与人工智能互动时，确保我们提供的指令明确且有效。

### 如何用AI改造工作：拆解、标准化、流程化

将复杂问题简单化，简单问题标准化，标准问题流程化。

**复杂问题简单化**

简单化不是简化，而是通过更深入的理解和分析，使得复杂问题变得更容易管理和处理。

![通过拆解问题来简单化问题](https://s2.loli.net/2024/11/17/WmD6fxubwLo8ACa.png)

**简单问题标准化**

通过制定统一的规则或标准来处理简单的问题，以提高解决问题的效率和质量。

简单问题标准化基于两个前提

- 简单问题是可预见的
- 简单问题可以通过应用某种确定的方法得到解决

比如做蛋糕，如果你有一个明确的配方（标准）​，那么你每次做出来的蛋糕都会有相同的口感和味道。

**标准问题流程化**

流程化就是将一组相关的任务按照一定的顺序和规则进行组织，形成一个标准的工作流程。流程化的好处在于可以确保每个问题都按照预定的方式和顺序得到解决，减少了因个体差异和随机性引起的不确定性。

## 参考

- [提示工程](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%B7%A5%E7%A8%8B)

认识提示工程

Chat Generative Pre-trained Transformer



## 什么是语言模型

语言模型可以理解为一种预测下一个token（自然语言处理的单位，可以简单理解为词）的统计模型。举例来说，如果我们输入“想吃”​，语言模型会预测“饭”是接下来很有可能出现的词。

语言模型与说明
![表1.1 语言模型与说明](https://s2.loli.net/2024/11/16/Pg7c6CIoXfzQEOi.png)

## 什么是GPT

Generative Pre-trained Transformer

### Generative（生成式）

GPT是一种生成式人工智能。它通过计算大量数据中的概率分布，最终可以从分布中生成新的数据。

### Pre-trained（预训练）

预训练是指在训练特定任务的模型之前，先在大量的未标注的数据上进行训练，以学习一些基础的、通用的特征或模式。然后， GPT可以通过在有标签的数据上进行微调，来适应各种不同的任务。

### Transformer

可以直译为改变者/变换器/变形金刚。

Transformer是一种深度学习模型，它使用自注意力机制来处理序列数据。这使得GPT能够有效地处理长文本，并捕捉到文本中的复杂模式。

**自注意力机制**

自注意力机制(Self-Attention)是Transformer的核心组成部分。这种机制的主要思想是在处理序列的每个元素时，不仅考虑该元素本身，还考虑与其相关的其他元素。

> 2017年，谷歌发布了关于Transformer的论文；2018年，OpenAI发布了GPT-1;2020年，OpenAI发布了GPT-3。此后，OpenAI在GPT-3的基础上又进行了人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)和监督精调(Supervised Fine-tuning)。数次迭代后，ChatGPT(GPT-3.5)就这样训练成了，并在2022年11月发布，引起了全世界的轰动。

## ChatGPT的能力

自动写作、命题绘画、语言翻译、智能推荐、分析预测等。它能应用在各行各业，如广告、直播、写作、绘图、新闻等。

**Emergence（涌现）**

涌现通常用于描述由低层次的简单交互产生的高层次的复杂行为的现象。这些高层次的复杂行为不能直接从简单交互中预测出来，但是在特定的条件和规则下，它们可以从这些交互中“涌现”出来。

**蚁群就是“涌现”现象的典型示例**

每只蚂蚁的行为看似简单——寻找食物，将食物带回蚁巢，避开危险。但是，当我们观察一群蚂蚁时，我们会看到一种非常复杂的行为模式：它们能够建造非常复杂的蚁巢，能够找到最短的路径把食物带回蚁巢，能够协作防御敌人。

大模型能力的涌现是指在小规模模型中不存在，但在大规模模型中存在的能力。以下三种新能力将使ChatGPT大有作为。

- 上下文理解
- 遵循指令
- 推理能力

> 如果未来能进一步扩大模型规模，融入更多真实世界的知识， ChatGPT等大语言模型的智能水平将会大幅提升，这使得人工智能取得更大进步成为可能。

## “GPT们”会抢走我们的工作吗

很可能会。

2023年3月，OpenAI发布了一篇研究论文GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（GPTsareGPTs：大语言模型对劳动力市场的潜在影响的早期研究）​，调查ChatGPT等大语言模型可能对劳动力市场产生的影响。这篇论文的研究主要有以下结论。

- 绝大多数职业在某种程度上都受到大语言模型的影响，美国约80%的劳动者至少有10%的工作任务可能受到ChatGPT等大语言模型的影响，其中约19%的员工可能有50%的工作任务会受到影响。
- 这种影响涉及各个工资水平的职业。除去部分特殊情况，从整体来看，工资水平越高的职业，受ChatGPT的冲击程度越大。

## ChatGPT的局限

### 大语言模型的“幻觉”现象

一本正经地胡说八道。

随着科学家们的努力，​“幻觉”的现象已经大幅减少了。在OpenAI的内部评估中，GPT-4产生事实回应的可能性比GPT-3.5增加了40%。

措施

- 事实检查：对于重要的信息，特别是那些可能影响决策的信息，我们应该通过其他可信的来源进行确认。
- 多元化信息源：不要完全依赖人工智能模型来获取信息。尽可能地使用多种不同的信息源，包括人类专家和其他可靠的信息源。
- 了解人工智能的限制：GPT-4和其他人工智能模型并不完美，它们可能产生错误的信息，理解这些限制是不被人工智能“牵着鼻子走”的前提条件。

### 有限的上下文：ChatGPT的“失忆症”

如果在同一个对话中聊得太多，ChatGPT就会忘记最开始的对话内容。

**为什么ChatGPT会“忘记”之前的内容？**

“上下文”容量的大小限制了可以记住的内容的多少。随着技术的发展，上下文会越来越长。

**为什么不相关的话题最好在不同对话(Chat)里聊？**

ChatGPT会一次性读入所有内容，即对话中所有的话题都包括在内，那些信息会对回答产生干扰。

**我们和ChatGPT聊天时会觉得它越聊越聪明，是因为我们对它进行了“训练”吗？**

模型训练是一个专业的过程，其目的是调整和优化模型的参数，即模型的内部结构。此过程由专业的OpenAI研究人员执行，我们的角色主要是ChatGPT的用户，而不是其训练者。

我们每一次在与ChatGPT进行对话时，ChatGPT对我们的需求、问题背景等的了解就越多，所以就看起来更聪明了。

### 隐私漏洞与安全隐患

在使用ChatGPT的过程中，会存在个人隐私或组织机密信息泄露等问题。同时，大语言模型庞大的规模使其难以解释生成的具体语言输出。因此，如果泄露了隐私信息，也很难追根溯源并修复问题。

### 大语言模型的偏见

ChatGPT等大语言模型在训练或标注过程中，所吸收知识中的偏见会影响其回答和判断。

ChatGPT的训练和标注过程通常依靠人工参与，而人自身难免会带有某些偏见和主观倾向，这可能会通过设定聊天内容的“真实”或“正确”答案，传递给ChatGPT并影响其判断标准。

认识ChatGPT

炒股练习。



## 操作日志

### 2024-11-11

![](https://s2.loli.net/2024/11/11/EkeHCmoUrhqZS16.png)

31.48成交200股。

目前 MA5 穿过 MA10，虽然早在11月5号就已穿过，不过现在买看起来不算太晚，当天收盘价32.88。

从 PDI 来看，虽然多方不是特别强，好在有向上的趋势，ADX 达到了 41.05，KDJ 都在 80 以上，市场应处于强势上涨状态。

KDJ 在11月4号形成金叉，MACD 在11月6号也形成金叉，应该是买入点。

### 2024-11-14

![](https://s2.loli.net/2024/11/14/xjWIReTPF5adHOL.png)

当天收盘价31.63，相比前几天跌了一点，SAR 扔没有出现跌破点，ADX 有向下趋势，未来市场可能会转向空方市场，但是成交量有所下降。目前平均成本30.35，大部分筹码集中在该区域，猜测短期不会有很多卖盘。

目前可继续持有。

### 2024-11-15

![](https://s2.loli.net/2024/11/17/kDts81b9GHFgcAB.png)

31.9成交200股。

从BBIBOLL来看短期市场可能会反弹，从整体来看是一个横盘的图形。KDJ、MACD均形成死叉，应该在11月14清仓的，但是获利并不多，现持仓成本31.715，平均成本30.36，较上一次看提高了0.01，说明有少部分较低成本的人卖出了一部分但不多。ADX逐渐走弱，市场还没有特别明显的信号。

### 2024-11-18

![](https://s2.loli.net/2024/11/19/WZko6mMeSRpDLzq.png)

全部清仓，亏损近300块。

当日 MA5 下穿 MA10 形成死叉，各指标走弱。平均成本30.37，成交量继续走低，BBIBOLL 接近下线，反弹不是特别明显。继续等金叉。

### 2024-11-26

![](https://s2.loli.net/2024/11/26/bB5fowEvXKaGHMA.png)

MDI 高于 PDI 已进入卖方市场，当前股价跌破 BBIBOLL 下线，后市并不看好。长期来看，随着川普上台可以预见关税增加，海康还有34.41%的海外业务不知道会有多少影响，但是从消息来看，海康的海外业务还不错，还需要继续观望。

这几天跌幅不小，可以做短线。现平均成本30.37，当日成交价29.59，后续跌破到29附近准备买入。

### 2025-01-07

![](https://s2.loli.net/2025/01/07/aTgqnIYcephCH6A.png)

由于最近有些忙很长时间没有看盘，这几天A股大跌，海康也不例外，从60日均线来看可能是个支撑区间，最低27.72，现价28.41。单从k线来看现在形成平头底部，但是反转信号不是特别强烈，准备先买一点建仓，如果后续继续下跌到27则卖出止损。

海康威视

佛系炒股法。



## 均线止损 - 5日均线法

K线站上5日均线时买入。K线跌破5日均线时卖出。为了降低风险，尽量不要买入远离5日均线的股票。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/CU5in2rayFO1p4j.png)

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/EetsNIuo2VC14vq.png)

当一只股票总是频繁接触5日均线时，5日均线也就失去了它的指导意义. 此时我们应当修改参数，寻找一条适合该股的均线，这里9日均线明显比较合适。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/wuF1jZtGekpsYqm.png)

## 二线法 - MA5 和 MA10

在损失前就提前避险。

当5日均线下穿10日均线后，清仓。直到5日均线上穿10日均线，短线再操作。5日均线不上穿10日均线，谁说也不动，哪怕是证监会主席悄悄地告诉你要涨了，你也不要动！

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/Vwpc3EW2H8fLIKu.png)

## 长短均线法

5日均线和10日均线，显示的都是股价短期趋势，但是它俩经常会产生交叉，但在大量的交叉中只有个别的金叉和死叉才有意义。为了找到它们，就要用到变化缓慢且完全不敏感的60日均线。

5日、10日均线的方向金叉向上，此时如果60日均线的方向也能向上，则助涨。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/G19uI6ASQYjBVDe.png)

5日、10日均线的方向死叉向下，此时如果60日均线的方向也能向下，则助跌。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/LSG73bt8pEf1dZv.png)

**需要满足下面这些条件**

5日均线、10日均线它们俩回档的时候一定要与60日均线有一定的空隙。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/BLAW8dJsFQyerCU.png)

跌破60日均线往往也就是下跌趋势的预兆。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/NDPKrhZGInzv5Yy.png)

只有每一个金叉都比前一个金叉位置高，才能让股价保持整体上涨的角度、速度不变。而一旦上涨速度变慢或不创新高而创新低的话，那么就要考虑是否需要找机会下车了。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/VInoQjULAWZXxMb.png)

三死叉的下跌空间更大，如果每一个5日、10日均线的死叉都比前一个位置低的话，那下跌行情还将继续。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/fJw9DUaHvyKYVcl.png)

## 三分法 - MA7、MA13、MA20

### 止损系统

7日、13日、20日这三条均线每跌破一条线就卖出三分之一仓位，直到三条线全部跌破清仓。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/WKVRU4N8Swp76J9.png)

对暴涨的股需要注意，必须在破7日均线后就清仓，否则会少赚不少

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/iUwyHJrTW5XjepC.png)

### 买入系统

日K线每站上一条均线买入三分之一仓位，直到满仓。可以结合三线止损法卖出。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/aqPMwnhBrIcmp4K.png)

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/Ekz5ZxVptCP62bm.png)

注意横盘震荡时需保持观望。

## 60日生命线

用于判断大势。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/3w2ZOJMNymbGxlK.png)

K线站上60日均线，大盘是活的，积极做多。只要K线在60日生命线下，大盘就走空头市场了，这时我们就空仓等待。

## 357均线法 - MA3、MA5、MA7

主要是灵敏。

当3日、5日、7日均线成顺势排列，预示着短线运行在上升趋势。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/AgnQIOT5mVo6wJf.png)

**卖点**

当3日均线掉头甚至击破7日均线时

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/yKdre8FpvRoZHlt.png)

**买点**

站上5日均线可以建仓。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/vKEnI4536RstYzu.png)

可以结合9日均线。之后不破9日均线且在均线处直接反包。当天收阴，正好在9日均线获得支撑，第二天在跌破9日均线后立即站上9日均线，是个不弱反强的信号，可以在站上后立即买入。

![](https://s2.loli.net/2024/11/10/bjlBu6UITrnKhYs.png)