一些上市公司或者新三板公司会披露下一年度的关联交易预计。
如果预计关联交易金额大幅提升，且关联客户占公司营收和利润比例较高，那说明公司下一年度业绩有望大幅增加。
当然，这也只是一个粗略估计，实际发生金额未必就如企业预期。
比如苏奥传感，2022年预计关联交易发生金额1600万，实际发生1084万。所以，这个只能作为一个线索，切不可作为拐点发生的证据。
新三板上有几千家公司，2023年关联交易预计的公告有几百份，如果能够全部下载然后整理到一个表格中，进行排序，就可以一目了然的知道哪些企业的关联交易预计会大幅增长了。 借助ChatGPT，可以轻松实现这个功能。
首先，打开挂牌公司公告，网址是：www.neeq.com.cn/disclosure/…
输入：2023年日常性关联交易，然后点击查询，
可以看到requestURL是：www.neeq.com.cn/disclosureI…
Content-Type是:application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8
说明这个页面的数据都是动态生成的，用常规静态页面的方法是无法获取到的。
点击response，可以看到动态生成的内容，是json格式
点击payload，可以看到这些动态参数是通过form data方式传递给网站服务器的
要获取这个网站内容，要告诉chatgpt网站的Request URL、Request headers、formdata 这些信息，然后发送post请求来获取网址数据，可以在ChatGPT里面输入提示词如下：
一个动态网页，其相关信息如下：
Request URL:
Request headers
Accept:
text/javascript, application/javascript, application/ecmascript, application/x-ecmascript, /; q=0.01
Accept-Encoding:
gzip, deflate, br
Accept-Language:
zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8
Connection:
keep-alive
Content-Length:
538
Content-Type:
application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8
Host:
Origin:
Referer:
Sec-Ch-Ua:
"Google Chrome";v="113", "Chromium";v="113", "Not-A.Brand";v="24"
Sec-Ch-Ua-Mobile:
?0
Sec-Ch-Ua-Platform:
"Windows"
Sec-Fetch-Dest:
empty
Sec-Fetch-Mode:
cors
Sec-Fetch-Site:
same-origin
User-Agent:
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36
X-Requested-With:
XMLHttpRequest
formdata = 'noticeType%5B%5D=5&disclosureType%5B%5D=5&disclosureSubtype%5B%5D=&page=&companyCd=&isNewThree=1&keyword=2023+%E5%B9%B4%E6%97%A5%E5%B8%B8%E6%80%A7%E5%85%B3%E8%81%94%E4%BA%A4%E6%98%93&xxfcbj%5B%5D=3&hyType%5B%5D=&needFields%5B%5D=companyCd&needFields%5B%5D=companyName&needFields%5B%5D=disclosureTitle&needFields%5B%5D=disclosurePostTitle&needFields%5B%5D=destFilePath&needFields%5B%5D=publishDate&needFields%5B%5D=xxfcbj&needFields%5B%5D=destFilePath&needFields%5B%5D=fileExt&needFields%5B%5D=xxzrlx&siteId=1&sortfield=xxssdq&sorttype=asc'
写一段Python代码，发送POST请求，获取这个网页的数据
程序运行后，返回这样的字符串，其中有一段json数据，股票公告下载的地址就在json数据中。
要用程序批量下载PDF，需要首先要去掉开头和结尾的字符串，得到其中的json数据，然后从json数据中提取destFilePath（PDF文件下载地址）和disclosureTitle（PDF文件标题）内容，然后让程序自动下载就好了。
经过多次尝试，构建ChatGPT的提示词如下：
从一个动态网页获取了网页数据response.text,
去掉开头的字符串：jQuery331_1685491901352([{"listInfo":{"content":[，去掉结尾的字符串：,"firstPage":true,"lastPage":false,"number":0,"numberOfElements":20,"size":20,"sort":null,"totalElements":796,"totalPages":40},"status":0}]) ，只保留中间的json内容;
然后从json文件中提取出所有的destFilePath和disclosureTitle内容；
在所有的destFilePath内容前加上 www.neeq.com.cn，构建出一个PDF文件下载地址，以disclosureTitle作为PDF文件标题名，注意：要用正则表达式将文件名中[]、:这样的特殊符号替换为下划线；
下载所有PDF文件，保存到电脑d盘“关联交易”文件夹
注意：需要在代码中添加应对反爬虫的一些措施，比如添加请求头、延迟请求等
然后，再通过response_text = response.text 把两段代码连接起来。就构成一个完整的下载程序。
运行程序，成功下载所有PDF文件。
接下来，要把这些公告文件里面的表格数据提取出来。打开这些公告，所有关联交易的数据在PDF文件的第一页。
打开ChatGPT（一定要用GPT4，编程能力很强。相比之下，gpt3.5弱太多了），输入提示词如下：
d盘有一个文件夹：guanlianjiaoyi,里面有很多pdf文件；你的任务是写一个Python程序，批量提取PDF文件中表格信息到excel文件，具体步骤：
1、打开一个PDF文件；
2、用pdfplumber提取第一页的表格信息；
3、以原有的PDF文件名作为excel表格文件标题，保存刚才提取的表格信息到excel文件，放到电脑d盘文件夹excel中
然后在命令行提示符里面安装pdfplumber：pip install pdfplumber
pdfplumber是一个Python库，用来读取和写入PDF文件。ChatGPT一会就生成了代码，复制到Visual Studio Code中，运行，很快就完成了。
打开其中的excel表检查看看，内容提取正确。
最后，要把所有这些表格里面的内容全部合并到一张表格里面。
在ChatGPT中选中GPT4，输入如下提示词：
d盘有一个文件夹：excel,里面有很多excel文件；你的任务是写一个Python程序，批量合并excel表格中的内容到一个新的excel表格中，下面是一步步的操作：
1、在d盘newexcel文件夹里面新建一个excel表格，表格标题为：newexcel
2、打开d盘excel文件中第1个excel文件；
获取excel文件名，写入newexcel表格中的A2单元格；
获取excel文件中的C2单元格内容， 写入newexcel表格中的B2单元格，表头”为预计2023年购买原材料发生金额”；
获取excel文件中的D2单元格内容， 写入newexcel表格中的C2单元格，表头”2022年实际发生金额”；
获取excel文件中的C3单元格内容， 写入newexcel表格中的D2单元格，表头”2023出售产品”；
获取excel文件中的D3单元格内容， 写入newexcel表格中的E2单元格，表头”2022出售产品”；
获取excel文件中的C4单元格内容， 写入newexcel表格中的F2单元格，表头”2023委托关联人销售”；
获取excel文件中的D4单元格内容， 写入newexcel表格中的G2单元格，表头”2022委托关联人销售”；
获取excel文件中的C5单元格内容， 写入newexcel表格中的H2单元格，表头”2023接受委托关联人销售”；
获取excel文件中的D5单元格内容， 写入newexcel表格中的I2单元格，表头”2022接受委托关联人销售”；
3、打开d盘excel文件中第2个excel文件；
获取excel文件名，写入newexcel表格中的A3单元格；
获取excel文件中的C2单元格内容， 写入newexcel表格中的B3单元格；
获取excel文件中的D2单元格内容， 写入newexcel表格中的C3单元格；
获取excel文件中的C3单元格内容， 写入newexcel表格中的D3单元格；
获取excel文件中的D3单元格内容， 写入newexcel表格中的E3单元格；
获取excel文件中的C4单元格内容， 写入newexcel表格中的F3单元格；
获取excel文件中的D4单元格内容， 写入newexcel表格中的G3单元格；
获取excel文件中的C5单元格内容， 写入newexcel表格中的H3单元格；
获取excel文件中的D5单元格内容， 写入newexcel表格中的I3单元格；
4、重复以上步骤，直到所有excel文件内容都已经提取到newexcel表格中
注意：每个步骤都要输出信息
运行后出错，把出错信息复制，然后发给ChatGPT
ChatGPT很快发现了问题所在：我使用了openpyxl库中的column_index_from_string函数来将列字母转换为列索引（整数）这将解决之前的类型错误问题。请再次尝试运行此脚本。。
修复后，程序运行成功，很快所有数据都提取到excel表格中了。
接下来就可以在表格中进行关联交易的数据分析了。
那些相比于上年关联交易金额大幅上升的，就非常值得关注。
