gpt-investor学术引用指南：研究论文中正确引用AI分析工具

gpt-investor学术引用指南：研究论文中正确引用AI分析工具

【免费下载链接】gpt-investor 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/gpt-investor

在金融与经济研究领域，随着人工智能（AI）工具的广泛应用，学术引用规范面临新的挑战。gpt-investor作为一款基于Claude 3系列模型的投资分析工具，其生成的金融数据分析结果正被越来越多的研究论文引用。本文将系统介绍如何在学术论文中正确引用该工具，确保研究的可重复性与学术诚信。

工具基本信息确认

在引用任何工具前，必须准确获取其核心元数据。根据README.md定义，gpt-investor的首个正式发布版本为Claude-Investor，这是一个实验性投资分析代理（agent），利用Claude 3 Opus和Haiku模型提供行业股票的综合分析。其核心功能包括：

• 生成特定行业主要公司的股票代码列表
• 检索历史价格数据、资产负债表、财务报表和新闻文章
• 对新闻文章进行情感分析以评估市场情绪
• 生成公司间比较分析并基于投资潜力进行排名

这些功能通过Claude_Investor.ipynb实现，该Jupyter Notebook包含完整的分析流程代码，从数据获取到最终投资建议生成。

引用格式规范

APA格式（第7版）

对于AI分析工具，APA格式建议采用软件引用模板，并补充工具的核心技术参数。正确引用格式如下：

Shumer, M. (2025). gpt-investor (Version 1.0) [Computer software]. GitHub_Trending/gp/gpt-investor.

在正文中首次引用时，应注明工具的核心AI模型："根据gpt-investor工具（Shumer, 2025）使用Claude 3 Opus模型生成的分析结果显示..."

BibTeX格式（LaTeX）

对于使用LaTeX撰写的论文，建议采用以下BibTeX条目：

@software{gpt-investor,
  author = {Shumer, Matt},
  title = {gpt-investor},
  year = {2025},
  version = {1.0},
  url = {GitHub_Trending/gp/gpt-investor},
  note = {使用Claude 3 Opus和Haiku模型进行金融数据分析}
}

分析结果引用方法

当引用gpt-investor生成的具体分析结果时，需要包含工具运行时的关键参数，以确保其他研究者能够复现结果。根据Claude_Investor.ipynb的代码实现，至少应注明以下信息：

• 分析行业（通过generate_ticker_ideas函数输入）
• 数据时间范围（years参数，默认1年）
• 使用的AI模型（model参数，如'claude-3-opus-20240229'）
• 温度参数（temperature，默认0.5）

示例引用："在对半导体行业的分析中，gpt-investor工具（Shumer, 2025）使用temperature=0.5的Claude 3 Opus模型，基于1年历史数据生成的排名显示..."

工作流程描述要求

为增强研究透明度，论文中应简要描述gpt-investor的分析流程。根据README.md的Workflow章节，标准描述框架如下：

这个流程图展示了工具从行业输入到最终生成投资建议的完整路径，应在论文的方法论部分进行说明。

引用常见错误与规避

在引用gpt-investor时，研究者常犯以下错误：

1. 仅引用工具名称而未注明版本：由于AI工具迭代迅速，必须注明版本号。正确做法是检查requirements.txt中的依赖版本信息。

2. 忽略AI模型参数：不同模型（如Opus vs Haiku）可能产生不同结果。应引用Claude_Investor.ipynb中指定的模型参数，如第250行的'model': 'claude-3-opus-20240229'。

3. 直接引用工具输出作为事实：根据README.md的免责声明，gpt-investor的输出不应视为财务建议。正确做法是将其描述为"工具生成的分析结果"而非确定性结论。

完整引用示例

以下是一个综合引用示例，展示在实证研究中的正确引用方式：

"本研究使用gpt-investor工具（Shumer, 2025）对新能源行业进行分析。该工具通过以下步骤生成结果：首先调用generate_ticker_ideas函数获取行业股票代码列表，然后使用get_stock_data函数（Claude_Investor.ipynb第83行）检索2024-2025年的财务数据，最后采用temperature=0.5的Claude 3 Opus模型生成投资建议。分析结果显示，在工具评估的5家公司中，有3家获得'买入'评级（附录A表1）。需要注意的是，根据工具的免责声明，这些评级仅为分析参考，不构成投资建议。"

引用伦理与责任

使用AI工具辅助研究时，研究者负有以下伦理责任：

1. 明确区分工具生成内容与研究者原创分析
2. 验证工具输出的准确性，特别是财务数据部分
3. 在论文中披露工具可能存在的局限性，如README.md中提到的"需要改进行业分析模块以使用实时数据"

通过遵循这些指南，研究者可以在确保学术规范的同时，充分利用gpt-investor这类AI工具增强研究的深度与广度。随着工具的不断更新，建议引用时始终核对最新版本的README.md以获取最新信息。

希望本文提供的引用指南能帮助研究者正确使用gpt-investor工具，推动金融科技领域的学术研究发展。如有任何引用相关问题，可参考项目的LICENSE文件或联系项目贡献者获取进一步指导。

【免费下载链接】gpt-investor 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/gpt-investor