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<h1>金融数据获取的新境界：基于GPT-4的网页爬虫开发</h1>
<small>开发的对话过程与最终结果请看<a href="https://gitee.com/henry_hzx/fi-crawler">此项目的Gitee仓库</a></small>
<p>本研究探索了一种革新的高效开发金融数据采集爬虫的方法，即通过与先进的GPT-4语言模型合作，共同开发出一款精准的金融数据爬虫程序。这款程序能有效地从指定网页中采集金融数据，极大提高了数据获取的效率和准确性。通过实证研究，本文验证了利用GPT-4共同开发金融数据爬虫的技术创新具有显著的可行性，预示了人工智能在金融数据采集领域的巨大潜力。</p>
<h2>一、引言</h2>
<p>在金融领域，实时数据的采集和处理是至关重要的。这些数据通常需要定期从特定的网页获取，并转换为方便计算机进行数据分析的格式，如DataFrame。然而，这种任务具有高度的重复性，因此业界普遍采用爬虫程序来自动抓取和处理数据。然而，爬虫的开发涉及到复杂的专业知识和库，对开发者来说，这无疑增加了工作的难度。</p>
<p>本文提出了一种创新的方法，即通过与先进的GPT-4语言模型的合作，大大简化了爬虫的制作过程，从而提高了数据采集的效率和准确性。GPT-4的运用不仅降低了制作爬虫的时间和难度，还为实时获取金融数据提供了强大的支持。这种方法的提出，将为金融数据采集领域带来革新性的改变。</p>
<h2>实验方法与步骤</h2>
<p>
本实验的目标是与OpenAI的GPT-4模型共同开发网络爬虫。我们通过与GPT-4进行交互对话，了解如何获取金融数据，并进一步要求它提供具体的代码。我们将在本地环境中验证和调试这些代码，并根据实际需要调整我们与GPT-4的对话内容。
</p>
<h3>1.实验目的</h3>
<p>
我们的主要目标是与GPT-4模型共同探索自动获取实时金融数据的方法，并实现之，从而验证其效率和可行性。在实验过程中，我们的具体目标是从特定的网页获取数据，并将其转化为Pandas DataFrame类型。我们选择了FX168的数据日历网页作为数据源。
</p>
<h3>2.实验方法</h3>
<p>
我们通过与GPT-4模型进行交互对话来共同开发网络爬虫。通过引导，我们可以从GPT-4那里了解到获取金融数据的方法，并进一步要求它提供具体的代码。我们将在本地环境中验证和调试这些代码，并根据实际需要调整我们与GPT-4的对话内容。
</p>
<h3>3.实验步骤</h3>
<p>
实验步骤如图1所示，描绘了开发人员与GPT-4共同开发实时金融数据网络爬虫的过程。根据Dey对此类问题的流程研究，明确了开发人员必须处在决策、审查和调整的角色中[3]。依据这点，我们设计了此实验流程。
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