OpenAI最近推出了名为GPT Builder的新功能，允许用户创建定制的ChatGPT版本。这一工具的推出为各种行业，包括商业和技术领域，带来了新的应用可能性。
用户可以根据需要创建任意数量的定制GPT，这使得切换不同的聊天机器人和获取适当的AI支持变得更加容易。
无需具备编码或高级技术知识，用户就可以使用自然语言构建GPT。他们可以保持私有状态，公开发布，或仅限于公司内部使用。
在投资和财富规划行业中，这一发展打开了无数的可能性。投资者和财富策划顾问可以构建针对他们特定需求的定制GPT模型，这些需求可以从分析市场趋势到提供个性化的投资建议不等。例如，可以开发一个定制的GPT模型来监控和分析金融市场，根据广泛的数据来源提供实时洞察和预测。
这一期节目，我们将探索如何利用GPT Builder来构建定制GPT用于股票分析。
定义GPT角色
定制GPT的第一步是确定GPT所要扮演的角色。我是一名价值投资者，我想让定制的GPT模型可以帮助我专注于价值分析。
首先，前往ChatGPT网站。在主页上，我们会看到一个显眼的“Explore”按钮，点击后选择“Create a GPT”，即可进入如下所示的界面：
如果你对自己的需求非常明确，可以选择“Configure”，如果只是简单的想法，可以选择“Create”，然后通过与Builder的交互来创建。我们选择“Create”，先给出GPT的角色和功能。
我向GPT Builder指示：我是一个价值投资者，请帮我定制一个金融分析师，能够帮助我通过基本面的分析更好的挑选美股。
这里我们可以看到用GPT Builder的一个优势，我们只要用自然语言就能够给它下达指令，不需要用编程语言，或者其他的结构化陈述语言。
命名和设置头像
在我定义好这个GPT的角色之后，Builder很贴心的帮我起好了名字”Market Sage“，并解释了这个名字能够反映它作为美国股市投资方面的明智而知情的金融分析师的角色。
由于我希望这个GPT能够更加的个性化，于是我让Builder帮我将这个GPT命名为“赖博士的价投分析师”。
命名之后，Builder很贴心的帮我生成了一个头像，这里我就默认它生成的，如果不喜欢的话可以不断更改，直到自己满意为止。
定义GPT任务
接下来就是最重要的一步，我们要让GPT明确具体需要完成的任务，并设定它完成任务时的期望输出。
由于我们采取的是价值投资的分析方法，因此我更强调让GPT通过基本面的数据以及变化来研究公司。我给出了以下6个具体的任务：
- 读取指定网页和图片的数据；
- 分析股票的各类数据和指标；
- 解读指标的意义及变化带来的影响；
- 实时捕捉行业信息对股票的影响，并解读和分析这些影响；
- 使用结构化思维、金字塔原理等对结果进行呈现；
- 给出有效的投资建议和预测分析。
设定沟通方式
在定义好具体的任务之后，我们可以进一步定义用户与GPT交互的具体方式，包括命令格式、语言风格和反馈机制。
Builder问我，这个GPT应该使用正式和专业的语调，还是更加口语化的语言来与用户沟通？同时，考虑语言应该有多技术性或者通俗化，取决于用户对金融术语和概念的熟悉程度。
我指示Builder用更请精准的专业术语与我交流，并提示我要怎么问才能更好的分析指定的股票。
预览和细调
到了这一步，我们定制的GPT接近完成，Builder会给我们一个预览，让我能够不断的进行测试和调整，直到它达到我们满意的水平。
我提供了雅虎财经上微软这只股票的链接给GPT，让它来分析微软这只股票。它给出了股价、市值、Beta值、市盈率、每股盈利、股息等这些信息。可以看出这个版本的定制GPT只是简单的做一个数据收集整理的功能，对于我们的分析帮助不是太大。
于是，我进一步给Builder指示：从雅虎财经、英为财经、东方财富、CNBC、TadingView、Financial Times等各个财经网站抓取数据，并给出指定股票最近一期的财务报告分析、主营业务分析、市场表现、以及公司最新的进展和展望。
在Builder更新了这个GPT之后我们继续测试它如何分析微软这只股票。
可以看到，这个版本的定制GPT已经非常详细的对微软这只股票，进行了财务报告分析、股票市场表现、核心业务运营分析。并且还给出了一个很好的总结：
微软在2023年表现出稳健的财务表现和业务增长，尤其是在其智能云和office商业产品领域。虽然个人计算部门有所下滑，但公司整体上保持了良好的增长势头。股票市场分析师普遍看好微软的未来表现，预测股价将有所上涨。
我个人对于股本回报率（ROE）这个指标的变化非常关注，我进一步让Builder更新这个定制的GPT使其关注这个指标。
更新之后的GPT给出了微软ROE的最新变化，并解释了影响这个指标的相关因素，包括净利润和股东权益、收入和盈利能力、财务杠杆、以及现金和投资。并在最后给出总结：
微软公司（MSFT）的ROE在2023年下降至35.09%，低于上一年的43.68%。这主要是由于较高的权益基数稀释了稳定净利润的影响，以及财务杠杆比率的降低。尽管ROE下降，公司的收入增长、毛利率和现金状况良好，显示了其财务实力和运营效率。然而，投资者需要密切关注公司如何在未来利用其权益和债务以最大化股东回报。
总结
在这期节目，我用设计一个价投分析师的例子来展示如何定制自己的GPT，其实每个定制的GPT都可以理解为自己的一个专属助手，帮助我们更高效的处理日常的工作。
定制化的过程包括以下的步骤：
- 用户定义GPT的角色：
- 明确角色定位：确定GPT将扮演的角色，例如客服助手、教育辅导员、内容创作者等。
- 设定角色特性：根据角色定位，设定GPT的行为模式和语言风格，如专业、友好、幽默等。
- 为GPT命名以及设置头像：
- 选择合适的名称：为GPT选择一个易于识别且与其角色相符的名称。
- 设计或选择头像：选择或设计一个代表GPT角色和品牌形象的头像。
- 给出具体要GPT做的事情：
- 定义功能和任务：明确GPT需要完成的具体任务，如回答问题、撰写文章、提供建议等。
- 设定期望结果：设定GPT完成任务时的期望输出，确保其符合用户的需求和标准。
- 给出如何与这个GPT沟通的方式：
- 确定沟通渠道：决定用户将通过哪些渠道与GPT交互，如网站、应用程序、社交媒体等。
- 设定交互协议：定义用户与GPT交互的具体方式，包括命令格式、语言风格和反馈机制。
- 根据预览细调这个GPT：
- 进行初步测试：在控制环境中测试GPT，检查其性能和响应。
- 收集反馈并调整：根据测试结果和用户反馈进行调整，优化GPT的性能和用户体验。
- 重复测试和优化：反复进行测试和调整，直到GPT达到满意的水平。
通过这五个步骤，我们不仅可以使定制的GPT模型更加专注于深入的价值分析和投资决策支持，还可以因应不同的应用场景，做出自动化分析、自动化设计、自动化提醒等专属的助手。
