文章主题:文章关键词:代码解释器,实战分享,股市数据。

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《实战分享:ChatGPT代码解释器的强大能力与局限性》

引子

昨天的文章(GPT-4即将全面开放!代码解释器下周开放!openAI为何突然放水?)提到下周代码解释器会全面开放,结果我今天发现已经开放了,OpenAI诚不欺我。如果您已经是ChatGPT Plus会员了,直接进入设置,然后点Beta Features直接开启就行了,开启界面如下图:

《实战分享:ChatGPT代码解释器的强大能力与局限性》

如果您还不是Plus会员,并且能用的上代码解释器这个强大的工具,可以参考我这篇文章开通(IOS版本ChatGPT plus 充值成功!无需国外信用卡!),绝对物超所值。

言简意赅,直接进入主题。虽然昨日我们有幸与大家探讨了代码解释器的卓越之处,但仅限于理论层面。现在,让我们付诸实践,共同见证这款工具在实际应用中的风采。

输入数据说明

要真正发挥人工智能的作用,就不能仅仅停留在简单地选择一个Excel文件,并让ChatGPT绘制图表、执行增删改查等基础操作的层面。为了提升挑战程度,我选择了更具深度的任务,即分析23年2月我国股市的六十分钟K线数据。具体来说,我共下载了包含股票和基金等信息的11601个CSV文件。这些文件的列表如图所示,左下角的位置可以查看文件数量。

《实战分享:ChatGPT代码解释器的强大能力与局限性》

每个文件打开长这样:

《实战分享:ChatGPT代码解释器的强大能力与局限性》

为提升挑战性,我将整个RAR文件直接提供给ChatGPT,同时不泄露内部任何文件构造、编码方式等关键信息。

实例分享

我的提示如下所示,未明确指定特定的人物设定,但实际上这样做可能会带来更好的效果。我提出了三个主要要求:首先,根据2月份的数据,寻找具有最高投资价值的五只股票(或基金);其次,详细阐述我的分析过程及依据,并对其进行可视化展示;最后,在上述基础上,提出3月份的投资建议。

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在此篇文章中,我们将重点关注如何使用 RAR 文件格式及其内部文件结构和命名规则。首先,我们需要了解 RAR 是一种高度压缩率的文件存储格式,广泛应用于数据备份和传输领域。接下来,我们将深入探讨文件名、文件数量以及文件结构等方面的重要信息。

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在执行任务时,该系统首先自主地解析了所提供的文件,接着发现了解压后的结果是一个包含文件的文件夹。随后,该系统深入到文件夹中并开始阅读文件内容。在阅读过程中,该系统积极寻找并应用了合适的编码格式。这正是我称之为强大之处,因为它展现出了思考的能力,而非仅仅是根据预设的输入得出固定输出的低级智能机器人。

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在分析我提供的文件数据结构后,该系统自行为每一列数据赋予意义。值得注意的是,这里所使用的数据名称采用了汉语拼音的首字母,这使得我最初并不能理解其中的含义。然而,在ChatGPT的帮助下,我方才得以理解这些名称背后的含义。

在接下来的步骤中,ChatGPT将开始制定评估最具价值的股票的标准。它选择了月度收益率和波动性作为核心的评价指标。需要指出的是,由于可供参考的数据仅一个月,数据量相对较少,且包含的信息也不全,因此ChatGPT给出的判断可能并不准确。这次展示的主要目的是让我们了解它能够完成哪些任务,而结果并非关键。然而,我们必须承认,如果把这样的数据交给任何一位数据分析员,并期望他在半小时内回答上述问题,这无疑是一项艰巨的任务,甚至无人愿意接受。但ChatGPT却毫不犹豫地承担起了这个任务。

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后面是月度收益率和波动性这两个指标的计算,11601个文件,连编程带出结果,一共用了3分钟左右。三分钟!我估计都还没开始写代码,还正整理思路呢,人家结果已经出来了。这个计算确实不难,但是无论是用excel算还是python写代码算,上万个文件也不是三五分钟能搞定的,但是代码解释器可以。因为ChatGPT的写简单代码的能力实在是太强了。大家注意,它还用了并行计算,提高了计算效率,它真的,我哭死。

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然后它就给我结果了,找出了它认为5个最好的标的。我确认了下,5个都是我给的数据里的,计算结果也正确,股票代码也正确。我还顺手查了下前三个后面几个月的表现,如果你按照ChatGPT的预测三月买这三个,先在已经亏得妈都不认识了。就这么点数据,预测结果顶多图一乐哈,大家真的想用ChatGPT预测,得好好设计下数据结构和程序逻辑才行。

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最后是数据可视化和投资建议。这次的数据可视化说实话做的很糟糕,遇到这种情况大家可以再详细说明下希望它给提供一个怎么样的可视化结果,这里因为主要是演示功能,我也不知道自己想要个啥样子的结果,所以就没有再让它重新生成了。

总结与展望

大家看到这里,应该就可以体会到,我前面猛夸代码解释器绝对不是胡说的,它绝对是个绝佳的生产力工具。越是相对标准和简单的数据处理任务,它的能力就显得越夸张。本次测试的处理对象是一万多个数据表格,这对于一般的数据处理工作者可能都是好几天的工作了。但是对于ChatGPT代码解释器来说,就是十几分钟的事情。我个人认为,这个工具对以下几类用户最为友好:

学生党。大量的编程、测试以及数据处理都可以让ChatGPT开协助完成。如果害怕数据泄露,可以先用一个小的公开数据集进行测试,然后让ChatGPT把它写好的python代码发给咱们,咱们再本地运行python来处理涉密数据就可以了。思路清晰但是编程能力不强的人。对于这类用户,以后编程就只需要动动嘴了,ChatGPT可以协助完成90%的编程工作。后面有能力的产品经理真的可以抛开程序员,自己上手了。有大量数据清洗工作的人群。以后这类工作直接丢上去,自己检查结果就行了。如果涉密,和学生党一样,验证-拿代码-本地处理即可。

其实,ChatGPT的代码解释器能做的其实远不止数据处理,其他的包括生成视频、视频修改、读取大文档等等都是可以的。我最近肯定也会各种尝试,有啥好玩的玩法第一时间分享给大家。大家如果看到一些有趣的用法,也可以发给我,我来帮大家尝试~

博览AI的奥秘,博学AI的知识,博交AI的朋友,我是博而不士,欢迎加入我的AI探索之旅。关注我,一起玩转AI。

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文章关键词:代码解释器,实战分享,股市数据。

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