ChatGPT應(yīng)用市場分析

ChatGPT應(yīng)用市場分析1引言2023年5月13日，OpenAI宣布對其ChatGPTPlus用戶推出網(wǎng)絡(luò)瀏覽及插件功能。此次更新為ChatGPTPlus用戶帶來了巨大的變革，用戶可以通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽功能獲取最新的信息，不再局限于處理到2021年為止的數(shù)據(jù)。此外，Plus用戶可以通過插件功能與現(xiàn)有平臺進(jìn)行集成，可以訪問如Expedia，Kayak和Instacart等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的第三方插件，也可以指示ChatGPT在特定網(wǎng)站上執(zhí)行任務(wù)。ChatGPT的第三方插件推出速度較快，截至2023年6月13日，已經(jīng)有385個(gè)插件應(yīng)用上線，同時(shí)OpenAI也在不斷改善插件的使用體驗(yàn)，如目前已提供了插件的檢索功能，方便用戶快速找到所需要的插件。2部分辦公應(yīng)用類插件介紹2.1WolframWolfram插件是由科學(xué)計(jì)算軟件開發(fā)商WolframResearch公司開發(fā)的應(yīng)用插件。WolframResearch是一家全球知名的科學(xué)和技術(shù)公司，其產(chǎn)品包括Mathematica、WolframAlpha、WolframLanguage等。其中Mathematica是一款強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件，被廣泛用于科學(xué)、工程、數(shù)學(xué)和計(jì)算領(lǐng)域。它提供了一種統(tǒng)一的接口，可以進(jìn)行符號計(jì)算、數(shù)值計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化和編程等多種任務(wù)。WolframAlpha是一個(gè)在線的計(jì)算知識引擎，可以理解自然語言輸入，對各種問題進(jìn)行計(jì)算和回答。它的知識庫包括了數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、生物、地理、歷史等多個(gè)領(lǐng)域。Wolfram插件可以使用WolframAlpha和WolframCloud的強(qiáng)大計(jì)算和數(shù)據(jù)查詢能力，為用戶提供數(shù)學(xué)計(jì)算、物理、化學(xué)、生物、地理、歷史等不同領(lǐng)域的知識，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化和生成圖像。Wolfram插件的接入大大彌補(bǔ)了ChatGPT本身在數(shù)學(xué)運(yùn)算等方面的不足。Wolfram插件大幅提升了ChatGPT在知識儲備方面的能力，但并非所有的數(shù)學(xué)計(jì)算都能準(zhǔn)確完成。對于復(fù)雜度較高的數(shù)學(xué)問題，仍然需要通過其他途徑解決。2.2AskYourPDF&ChatWithPDFAskYourPDF插件設(shè)計(jì)用于從PDF文檔中快速提取信息。它通過接受用戶提供的PDFURL鏈接或文檔ID（doc_id）來工作。如果提供了URL，插件會首先驗(yàn)證它是否是正確的URL。驗(yàn)證URL后，插件將會下載PDF并將其內(nèi)容存儲在向量數(shù)據(jù)庫中。如果用戶提供了doc_id，則直接從數(shù)據(jù)庫中檢索文檔。然后，插件掃描存儲的PDF，找到用戶查詢的答案或檢索特定細(xì)節(jié)。ChatWithPDF插件允許用戶加載和查詢PDF文檔或GoogleDrive文檔。用戶必須首先提供一個(gè)PDFURL進(jìn)行處理。一旦PDF加載，用戶可以查詢、分析或提出問題，無需每次都指定PDF名稱。這兩個(gè)插件從功能來看相似度比較高，都可以解析讀取PDF文件，并且交互提問，但首先必須是公開可獲得的URL鏈接，因此我們測試將寧德時(shí)代2022年年報(bào)PDF文檔上傳至，并測試二者的使用效果（上傳文件后創(chuàng)建的是臨時(shí)URL，將在60分鐘后失效，以下鏈接為測試鏈接）。從測試結(jié)果來看，ChatWithPDF在解析PDF文件時(shí)遇到了問題，給出的回復(fù)存在明顯的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，而AskYourPDF插件能精確提取財(cái)報(bào)信息并給出了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)總結(jié)。此外，AskYourPDF也能較好的完成一定的內(nèi)容整合和分析任務(wù)。AskYourPDF與ChatWithPDF是最早上線的兩款處理PDF文本的插件應(yīng)用，后續(xù)陸續(xù)上線了多款含有類似功能的插件，不同的PDF文檔處理插件有不同的優(yōu)勢和應(yīng)用場景，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的插件來完成特定任務(wù)。2.3WebPilotWebPilot是一個(gè)用于訪問和交互網(wǎng)頁的工具。通過這個(gè)插件，ChatGPT可以訪問指定的網(wǎng)頁鏈接，獲取網(wǎng)頁的內(nèi)容，然后根據(jù)用戶的需求進(jìn)行處理，例如提取特定的信息，重寫內(nèi)容，翻譯等。除瀏覽網(wǎng)頁檢索信息外，還可以使用WebPilot插件處理公開的PDF鏈接等，我們以近期熱度較高的論文《CanChatGPTForecastStockPriceMovements?ReturnPredictabilityandLargeLanguageModels》為例，嘗試通過WebPilot插件來總結(jié)論文信息并交互。3金融市場相關(guān)插件測試對比3.1PortfolioPilotPortfolioPilot是最早上線的一批插件之一，也是第一個(gè)上線的組合管理相關(guān)的插件。該插件是由GlobalPredictions公司開發(fā)的AI驅(qū)動(dòng)的投資指導(dǎo)工具。它可以提供全面的投資組合評估，個(gè)性化的投資組合建議，以及獲取關(guān)于各種證券（如ETFs，股票，加密貨幣，債券和共同基金）的最新信息。此外，它還可以提供有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢的信息。我們以組合評估為例，輸入一個(gè)特定的資產(chǎn)組合，PortfolioPilot可以幫我們分析該組合的預(yù)期收益、行業(yè)及國家暴露情況、潛在風(fēng)險(xiǎn)以及對應(yīng)的改進(jìn)方案等等。其中，全球預(yù)測模型是GlobalPredictions公司開發(fā)的AI模型，該模型使用了一種復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來預(yù)測證券的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)。這種方法結(jié)合了大量的數(shù)據(jù)，包括宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)和新聞情緒等，以生成對未來收益和風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測。其結(jié)果是否可信需要投資者自行評估或進(jìn)行更為深入的了解，不過該插件確實(shí)可以解決普通投資者在實(shí)際投資過程中遇到的一些問題，對于將來國產(chǎn)大模型的應(yīng)用落地可以提供一定的參考。此外，由于數(shù)據(jù)限制，目前無法提取和處理A股相關(guān)的證券信息。3.2BoolioInvestBoolioInvest是一個(gè)基于定量方法進(jìn)行分析的全球股票價(jià)值分析工具，可以幫助用戶獲取特定國家和股票的詳細(xì)信息。Boolio插件的主要功能是通過"postApiStockSummary"方法，提供給定國家和股票的摘要信息。插件返回的信息包括當(dāng)前價(jià)格、歷史價(jià)格、市值、交易量、股息等。該插件目前可以獲取A股上市公司的股票信息和分析結(jié)果。不過該插件不支持以組合的形式進(jìn)行交互和信息提取，如想獲取大量股票的信息較為困難。從反饋的信息來看，BoolioInvest插件不僅提供了基礎(chǔ)的公司信息、財(cái)務(wù)信息、價(jià)格信息及風(fēng)險(xiǎn)信息等，同時(shí)也提供了不同定量模型給出的評分情況，然而與PortfolioPilot插件類似，這些定量模型的開發(fā)細(xì)節(jié)等均未提供，對于其結(jié)果的可信度如何，還需要投資者更深入的了解其策略細(xì)節(jié)，方可應(yīng)用。3.3PortfoliosLabPortfoliosLab是一個(gè)用于分析股票、ETFs、基金、加密貨幣等的工具。它可以提供歷史性能、波動(dòng)性、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、夏普比率、最大回撤等詳細(xì)信息。我們以VanguardTotalStockMarketETF和VanguardS&P500ETF為例，通過PortfoliosLab提取兩只產(chǎn)品相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息。從數(shù)據(jù)覆蓋角度來看，PortfoliosLab也無法提取A股上市公司或基金產(chǎn)品的信息。以上三個(gè)插件有一定的相似性，但也有較大的區(qū)別，我們綜合對比了PortfolioPilot、PortfoliosLab和BoolioInvest三個(gè)插件的功能區(qū)別，可以看到，PortfolioPilot除了無法提供全球股票價(jià)值分析外，其他方面的功能性在三個(gè)插件中是最為完善的，相較而言具有明顯優(yōu)勢。但不同的插件都有各自不同的應(yīng)用場景，用戶可以根據(jù)特定的需求選擇使用不同的插件，以更好的實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。4使用Noteable插件完成復(fù)雜投資策略開發(fā)在報(bào)告《ChatGPT在擇時(shí)、風(fēng)格、行業(yè)、選股中的應(yīng)用實(shí)踐——ChatGPT應(yīng)用探討系列之二》中我們曾利用ChatGPT的編程能力實(shí)現(xiàn)了部分投資策略，不過基于ChatGPT聊天窗生成的代碼無法直接運(yùn)行，需要將代碼復(fù)制到本地運(yùn)行及調(diào)試。Noteable插件的上線大大降低了投資者建立復(fù)雜模型的難度。Noteable插件允許用戶在聊天界面中直接創(chuàng)建、編輯和運(yùn)行Jupyter筆記本。這個(gè)插件提供了一種新的、交互式的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作，無需離開聊天界面。具體來看，該插件具有以下功能：1）創(chuàng)建和編輯筆記本：用戶可以創(chuàng)建新的Jupyter筆記本，并在其中添加和編輯代碼、Markdown或SQL單元。這使得用戶可以在一個(gè)統(tǒng)一的環(huán)境中進(jìn)行編程和文檔編寫。2）運(yùn)行代碼：用戶可以運(yùn)行筆記本中的代碼單元，并在聊天界面中看到結(jié)果。這使得用戶可以快速地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和調(diào)試。3）管理項(xiàng)目和文件：用戶可以創(chuàng)建和管理項(xiàng)目，每個(gè)項(xiàng)目可以包含多個(gè)筆記本和數(shù)據(jù)文件。用戶還可以查看項(xiàng)目中的文件列表，以及每個(gè)文件的詳細(xì)信息。4）數(shù)據(jù)源管理：用戶可以查看和管理筆記本的數(shù)據(jù)源，這使得用戶可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。5）內(nèi)核管理：用戶可以查看和管理他們的內(nèi)核會話，包括啟動(dòng)和關(guān)閉內(nèi)核。6）用戶信息管理：用戶可以查看他們的Noteable賬戶信息，這對于調(diào)試權(quán)限問題非常有用。這些功能都是通過Noteable插件的各種命令來實(shí)現(xiàn)的，用戶可以在聊天界面中直接輸入這些命令來使用這些功能。4.1使用Noteable插件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)下載及可視化分析我們首先通過Noteable插件實(shí)現(xiàn)對納斯達(dá)克指數(shù)最近一年的表現(xiàn)進(jìn)行EDA數(shù)據(jù)分析。除了通過API接口下載數(shù)據(jù)外，我們還可以將本地的數(shù)據(jù)上傳至Noteable平臺，再通過ChatGPT來完成策略的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。需要注意的是目前Noteable平臺只能上傳25個(gè)文件，且每個(gè)文件不超過100M，對于更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，可以將數(shù)據(jù)上傳到Noteable支持的云存儲服務(wù)，如AmazonS3，GoogleCloudStorage，AzureBlobStorage等。然后在Noteable中配置數(shù)據(jù)源以訪問這些數(shù)據(jù)?；蛘呷绻麛?shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，如MySQL，PostgreSQL，MongoDB等，也可以在Noteable中配置數(shù)據(jù)庫連接。這將允許直接從Noteable查詢和處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，大幅提升了數(shù)據(jù)處理效率。4.2使用Noteable插件構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)擇時(shí)模型通過Noteable插件可以實(shí)現(xiàn)大量模型的開發(fā)和測試，我們以擇時(shí)策略為例，通過Noteable來構(gòu)建一個(gè)LTSM模型對滬深300指數(shù)的擇時(shí)策略。4.3使用Noteable插件訓(xùn)練財(cái)務(wù)造假預(yù)測模型接下來我們通過Noteable插件完成一個(gè)簡單的財(cái)務(wù)造假預(yù)測模型的訓(xùn)練。為此我們需要首先準(zhǔn)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，我們的造假樣本為2002年之后，A股市場被中國證監(jiān)會、滬深兩市交易所公開確定為財(cái)務(wù)造假的上市公司。剔除IPO之前以及新股上市當(dāng)年造假的數(shù)據(jù)，對于同一家上市公司連續(xù)多個(gè)年度造假的數(shù)據(jù)，僅保留其首次造假年份作為研究數(shù)據(jù)。此外，我們采用控制樣本匹配法，選取造假樣本當(dāng)年同行業(yè)所在的上市公司（剔除被證監(jiān)會、交易所處罰的公司）作為對照樣本。在特征指標(biāo)篩選方面，我們結(jié)合公司參與年報(bào)財(cái)務(wù)造假的動(dòng)機(jī)、常見的手段，重點(diǎn)以財(cái)務(wù)指標(biāo)為研究對象，整理了包括審計(jì)師意見、