作为互联网公司的产品经理，我会考虑以下几个方面来让chatgpt推荐股票：1.数据收集和处理：我们需要收集大量的股票市场数据，包括公司财务报告、行业数据、市场情报等。

这些数据可以通过与金融数据供应商合作、爬取网站信息或与证券交易所合作来获取。

我们需要对这些数据进行处理和分析，以便为chatgpt提供准确和实时的信息。

2.算法优化和训练：chatgpt的推荐股票能力可以通过算法优化和训练来提升。

我们可以使用强化学习或深度学习技术，让chatgpt根据股票的历史数据和市场趋势进行模式识别和预测。

通过不断迭代、反馈和优化算法，提高chatgpt在股票推荐方面的准确性和可靠性。

3.用户个性化需求：不同的用户对股票的需求和风险承受能力各不相同。

chatgpt应该能够根据用户的个性化需求和偏好来进行推荐。

我们可以设计一个用户画像系统，收集用户的投资目标、风险偏好、资金状况等信息，然后根据这些信息为用户推荐符合其需求的股票。

4.多维度指标评估：股票的价值和潜力可以从多个维度进行评估，如基本面分析、技术分析、市场情绪等。

chatgpt应该能够综合利用这些指标，为用户提供全面的股票推荐。

我们可以设计一个评估模型，将不同指标的权重进行调整，并与人工专业投资分析师的意见进行对比，以提高推荐的准确性和可信度。

5.用户反馈和持续改进：及时的用户反馈和数据分析是产品持续改进的重要依据。

我们可以设置用户反馈机制，鼓励用户分享他们的投资决策和chatgpt的表现。

通过分析用户反馈和行为数据，我们可以发现和解决chatgpt在股票推荐方面的问题，并不断优化产品。

通过数据收集和处理、算法优化和训练、用户个性化需求、多维度指标评估以及用户反馈和持续改进等方面的考虑，我们可以让chatgpt成为一款强大的股票推荐工具，为用户提供准确、个性化的投资建议。

要让chatgpt推荐股票，我会采取以下步骤：1.数据收集：收集与股票市场相关的大量数据，包括历史价格、K线图、财务报表、新闻、行业分析等。

这些数据将作为chatgpt推荐股票的基础。

2.数据清洗与标注：对收集到的数据进行清洗，去除噪声和重复信息，并进行合理的数据标注，例如将价格数据进行均值归一化处理，对新闻进行情感分析等。

3.模型训练：使用带有监督学习算法的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或转换器模型（Transformer），对清洗和标注后的数据进行训练。

通过学习历史数据和相关特征，模型可以理解股票市场的模式和趋势。

4.用户交互设计：在chatgpt中设计一个股票推荐的交互界面，允许用户提供相关的查询信息，如投资目标、风险偏好、行业偏好等。

这样chatgpt可以更好地理解用户需求。

5.模型集成：将训练好的股票推荐模型与chatgpt集成，使chatgpt能够根据用户的查询信息和市场数据给出推荐的股票。

6.测试与优化：对整个系统进行测试，收集用户的反馈意见，根据用户反馈进行优化和改进，以提高chatgpt的推荐准确性和用户满意度。

股票市场存在很大的风险，股票推荐只能作为参考，而非投资建议。

用户在做出任何投资决策之前应该自行进行充分的调研和评估。