Prompt de ChatGPT para predecir el precio de las acciones

Summary

El creador del canal de programación regresa después de un tiempo de inactividad debido a un apretado horario laboral. En este video, explica cómo utilizar Chat GPT para analizar el comportamiento de una acción específica, como Apple, a través de una técnica llamada RACk (retrial, generation, AC). Utiliza una combinación de información actual, como el precio de cierre de la acción y las noticias recientes, para generar un prompt que luego Chat GPT puede usar para proporcionar un análisis financiero detallado. El análisis incluye la variación del precio, el volumen de negociación, y la comparación con las medias móviles y exponenciales. Además, se utiliza un algoritmo de reconocimiento de patrones para detectar patrones de velas en los gráficos de la acción. El video termina con una recomendación de compra o venta basada en el análisis, destacando la capacidad de Chat GPT para replicar análisis financieros similares a los que podrían hacer otros analistas con información comparable.

Takeaways

• 📈 El creador del canal ha estado ocupado con mucho trabajo y ha regresado debido a la insistencia de su audiencia.
• 🤖 Se discute cómo Chat GPT y otros modelos de lenguaje (LLM) no son herramientas de pensamiento sino de generación y completitud de texto.
• 🧩 Se utiliza la técnica RAC (Retrial, generation, AC) para generar un análisis de una acción financiera específica, como Apple.
• 📚 Se menciona que Chat GPT fue entrenado con información hasta el año 2022, por lo que no tiene conocimiento de eventos más recientes.
• 📊 Se desarrolla un script en Python para generar un prompt para Chat GPT, utilizando información actualizada y contextos específicos.
• 📅 Se utiliza una API de noticias para obtener información relevante sobre Apple desde hace 3 días.
• 📉 Se calculan medidas financieras como el delta de cierre, el porcentaje de cambio, y los medias móviles para analizar la acción de Apple.
• 📈 Se utiliza un algoritmo de reconocimiento de patrones para detectar patrones en las velas de la acción y se evalúa si el volumen está por encima o por debajo del promedio.
• 📝 Se crea un prompt detallado para Chat GPT que incluye información sobre la acción, análisis de noticias, patrones de velas y medidas financieras.
• 🚫 Se le indica a Chat GPT que se centre solo en la acción específica y no se desvíe hacia otros temas.
• 🤔 Se destaca que Chat GPT, al generar el análisis, está en realidad repetiendo análisis pasados y no está '思考' (thinking) de manera auténtica.

Q & A

¿Qué es la técnica RAC que menciona en el video?

La técnica RAC significa 'Retrial, generation, AC' y se basa en la capacidad de modelos de lenguaje grandes (como Chat GPT) para generar texto o completar texto a partir de un entrenamiento en base a textos disponibles en internet.

¿Cómo utiliza las redes neuronales para completar palabras y frases?

Las redes neuronales, como Chat GPT, son entrenadas con textos de internet y aprenden a completar palabras o frases a partir de contextos previos, similar al juego de 'completa la historia' de la infancia.

¿Por qué no pudo Chat GPT analizar la acción de Apple sin más información?

Chat GPT fue entrenado con información hasta el año 2022 y no tiene conocimiento de eventos posteriores, por lo que requiere información adicional para realizar un análisis actualizado de una acción como la de Apple.

¿Qué es un 'prompt' en el contexto de Chat GPT?

Un 'prompt' es una instrucción o conjunto de información que se proporciona a Chat GPT para que genere o complete un texto en particular. Se utiliza para guiar la respuesta o el análisis que el modelo de lenguaje debe realizar.

¿Cómo utiliza el creador del video la programación para generar un análisis de una acción?

El creador del video utiliza un script en Python para recolectar información actualizada sobre una acción, como Apple, y luego utiliza esa información para crear un 'prompt' que le proporciona a Chat GPT para generar un análisis financiero.

¿Qué información se incluye en el análisis financiero generado por Chat GPT?

El análisis financiero incluye el nombre de la empresa, el precio de cierre de la acción, la variación del precio, el volumen, una comparación con las medias móviles y exponenciales, y un reconocimiento de patrones de velas. También incluye noticias recientes y una recomendación de compra o venta.

¿Cómo se utiliza la API de noticias para obtener información relevante para el análisis?

El creador del video utiliza una API de noticias para obtener las noticias más populares sobre una empresa en particular, en este caso Apple, de los últimos tres días. Luego, utiliza los títulos y descripciones de estas noticias en el 'prompt' para Chat GPT.

¿Qué es el 'delta de cierre' y cómo se calcula?

El 'delta de cierre' se refiere al cambio en el precio de una acción entre una fecha y la inmediatamente anterior. Se calcula restando el precio de cierre del día anterior al precio de cierre actual.

¿Cómo se utiliza el reconocimiento de patrones de velas en el análisis?

El reconocimiento de patrones de velas es una técnica utilizada en el análisis técnico de la bolsa que identifica patrones en los gráficos de velas para predecir posibles movimientos futuros del precio. En el análisis, se utiliza para detectar patrones que puedan indicar una tendencia al alza o baja.

¿Por qué es importante mencionar eventos próximos en el análisis?

Los eventos próximos, como conferencias de la empresa o anuncios significativos, pueden tener un impacto significativo en el precio de una acción. Por lo tanto, es importante que el análisis financiero los mencione para proporcionar una visión más completa y actualizada.

¿Cómo se determina la recomendación de compra o venta en el análisis?

La recomendación de compra o venta se basa en una evaluación exhaustiva de todos los datos proporcionados, incluyendo el análisis de las noticias, los patrones de velas, las medidas móviles y exponenciales, y la información histórica de la acción. La intención es que Chat GPT proporcione una recomendación basada en esta información.

Outlines

00:00

😀 Introducción y contexto de la programación con Chat GPT

El primer párrafo presenta una introducción al canal de programación y la razón de la ausencia del creador. Se menciona que ha habido mucho trabajo y se ha dedicado tiempo a responder a la demanda de la audiencia en redes sociales, particularmente en Twitter. El creador discute cómo Chat GPT, como modelo de lenguaje, no es una herramienta de pensamiento sino de generación y completado de texto basado en su entrenamiento con datos de Internet. Se describe el funcionamiento de Chat GPT como la capacidad de completar frases a partir de texto existente, similar al juego de la frase en la infancia. Además, se menciona un ejercicio para analizar a Apple, pero se señala que Chat GPT solo tiene información hasta el año 2022 y no puede proporcionar análisis en tiempo real.

05:01

📈 Análisis de acciones y generación de un informe con Python

El segundo párrafo se enfoca en el proceso de análisis de acciones utilizando Chat GPT y Python. El creador describe cómo proporcionar contexto a Chat GPT, como el cierre de una acción con el ticker 'AAPL', y cómo dar instrucciones para generar un informe financiero. Se discute la utilización de una API de noticias para obtener información relevante y cómo utilizar datos históricos de acciones para calcular medidas como el delta de cierre, el porcentaje de cambio, y los SMA (Medias móviles simples). El párrafo también menciona el uso de un script en Python para generar un prompt para Chat GPT, que incluye la obtención de parámetros de la línea de comandos y la manipulación de fechas.

10:01

📊 Utilización de técnicas de análisis financiero y reconocimiento de patrones

El tercer párrafo profundiza en el análisis financiero, destacando el uso de técnicas avanzadas para procesar información de noticias y datos de acciones. Se describe cómo se utiliza una API para obtener noticias de los últimos tres días y cómo se extraen títulos y descripciones para su análisis. Además, se utiliza un algoritmo de reconocimiento de patrones para detectar patrones en las velas de los gráficos de acciones. Se calculan medidas adicionales como el RCI (Índice de fuerza de compra) y se crea un prompt detallado que incluye información sobre la acción, el volumen, el precio y los patrones detectados para que Chat GPT genere un análisis financiero.

15:02

💬 Generación de un análisis financiero exhaustivo con Chat GPT

El cuarto párrafo cubre la creación de un análisis financiero exhaustivo utilizando los datos recopilados y el reconocimiento de patrones. Se menciona la inclusión de información sobre la empresa, el ticker de la acción, el precio de cierre, la variación de precios y el volumen en el prompt para Chat GPT. Se da una orden específica a Chat GPT para que realice un análisis solo de la acción proporcionada y para que incluya eventos próximos y una recomendación de compra o venta. Se destaca la habilidad de Chat GPT para generar un análisis basado en información similar y tendencias pasadas.

20:04

🔄 Ejercicio con otra acción y finalización del análisis

El quinto y último párrafo describe cómo se realiza el mismo ejercicio con otra acción, en este caso, 'Envy'. Se menciona la generación de un análisis de Chat GPT que habla sobre el ligero aumento del precio de cierre y proporciona una recomendación basada en medidas móviles y tendencias. Se destaca la capacidad de Chat GPT para 'pensar' entre comillas, es decir, repetir análisis similares a los que podría haber realizado cualquier otro analista financiero con información y tendencias similares. El creador finaliza el vídeo agradeciendo a la audiencia y animándoles a seguir sus contenidos y recomendarlos a amigos.

Keywords

💡Programación

Es el proceso de crear un conjunto de instrucciones que un ordenador puede seguir para realizar una tarea específica. En el video, se utiliza la programación para generar un prompt personalizado que luego se utiliza en Chat GPT para analizar acciones.

💡Chat GPT

Es un modelo de lenguaje grande (LLM) diseñado para generar texto y completar texto a partir de un entrenamiento. En el video, se utiliza para analizar el comportamiento de una acción dada una cierta información.

💡Rack

Es una técnica que significa 'retrial generation'. Basado en el aprendizaje de una red neuronal, se utiliza para completar texto o generar texto a partir de un contexto dado. En el video, Rack es la técnica utilizada para generar un análisis de una acción.

💡Ticker

Es un símbolo utilizado para identificar una acción en el mercado de valores. En el video, se menciona el ticker de Apple (AAPL) para analizar su comportamiento y valor en el mercado.

💡Análisis de acciones

Consiste en examinar los datos financieros y otros factores relevantes para evaluar el valor y el potencial de una acción. En el video, se realiza un análisis de la acción de Apple utilizando información obtenida de diversas fuentes.

💡Contexto

Es la información que proporciona un marco de referencia para el análisis o la comprensión de algo. En el video, el contexto se refiere a los datos y noticias proporcionados a Chat GPT para generar un análisis de una acción.

💡Python

Es un lenguaje de programación que se utiliza en el video para crear un script que genera un prompt para Chat GPT. Python es conocido por su flexibilidad y su capacidad para manejar tareas de programación complejas.

💡API de noticias

Es una herramienta que permite el acceso a un conjunto de datos de noticias a través de una interfaz programable. En el video, se utiliza para obtener noticias sobre Apple para incluir en el análisis.

💡DataFrame

Es una estructura de datos en Python que se utiliza para almacenar y manipular datos tabulares. En el video, se crea un DataFrame para organizar y analizar los datos históricos de la acción de Apple.

💡Medias móviles

Son una técnica de análisis técnico utilizada en la inversión para identificar tendencias en los precios de las acciones. En el video, se calculan las medias móviles para incluir en el análisis de la acción de Apple.

💡Patrones de velas

Son formas específicas en los gráficos de velas que pueden indicar un cambio en la tendencia del mercado. En el video, se utiliza un algoritmo para detectar estos patrones en el gráfico de Apple.

💡Recomendación de compra/venta

Es una conclusión final en un análisis financiero que sugiere si es mejor comprar o vender una acción. En el video, se le pide a Chat GPT que incluya una recomendación de compra o venta en su análisis.

Highlights

El creador del canal regresa después de meses de ausencia debido a un agitado trabajo.

Se discute la utilización de Chat GPT para analizar acciones, como por ejemplo Apple, a través de técnicas de generación de texto.

Se menciona que los modelos de lenguaje grandes (LLM) no son herramientas de pensamiento sino de generación de texto.

Se compara el funcionamiento de Chat GPT con el juego de la infancia 'completa la frase'.

Se destaca que Chat GPT puede completar texto a partir de información previa.

Se intenta obtener un análisis de Apple utilizando Chat GPT, pero se señala que la información es limitada hasta el año 2022.

Se presenta la técnica RACK (Retrial, generation, AC) para generar prompts que Chat GPT pueda utilizar para análisis.

Se desarrolla un script en Python para generar automáticamente un prompt para Chat GPT, incluyendo información actualizada sobre acciones.

Se utiliza una API de noticias para obtener información contextual actualizada sobre Apple.

Se extraen y se analizan datos históricos de acciones de Apple, incluyendo el precio ajustado y medidas móviles.

Se calcula el RCI (Índice de fuerza de compra) y se incluye en el análisis.

Se utiliza un algoritmo de reconocimiento de patrones para detectar patrones en las velas de las acciones.

Se crea un prompt detallado para Chat GPT que incluye información sobre Apple, medidas técnicas, noticias y patrones de velas.

Se da una orden específica a Chat GPT para que realice un análisis financiero corto y concluya con una recomendación de compra o venta.

Se ejecuta el script y se obtiene un análisis detallado de Apple, incluyendo su desempeño y recomendaciones.

Se destaca la capacidad de Chat GPT para 'pensar' entre comillas, es decir, repetir análisis similares a los realizados por analistas financieros anteriores.

Se enfatiza la importancia de proporcionar información actualizada y relevante para obtener un análisis preciso.

Se concluye el video con una invitación a suscriptores para seguir el canal y recomendarlo a amigos.

Transcripts

Hola bienvenidos nuevamente a mi canal

de aprende a programar conal y marcador

llevaba meses sin grabar básicamente he

tenido mucho

trabajo mucho trabajo y he sacado un

tiempo porque me han insistido mucho

Pues gente que ha visto mis tweets en en

la red

x vamos a llamarla Twitter Pero bueno la

red x con

predicciones no con predicciones sino

con análisis de de acciones hechos por

chat gpt y dicen que cómo obtuve ese

Cómo obtuve ese prompt para para obtener

un análisis del comportamiento de una

acción t me dicen yo he probado con chpt

y pues chpt no sabe

nada nada nada de las acciones entonces

voy a contarles cómo se hace yo creo que

lo contado en un video anterior y voy a

explicar El el cómo funciona

eso entonces

lo que vamos a

ver es una una tnica llamada

rack que significa retrial

generation

AC Y eso se basa en lo

siguiente se basa en que laed en que las

las llm como chat gpt que significan l

langu model o sea modelos grandes de

lenguaje realmente no son no son el no

son herramientas que piensen sino que

realmente son herramientas diseñadas

para generar texto y ellas están

diseñadas para generar texto o completar

texto a partir de un entrenamiento que

han tenido entonces lo que ha hecho por

ejemplo agente de chat

gpt es que con el texto que hay

disponible en internet de la Wikipedia

noticias artículos

etcétera le ha enseñado a una red

neuronal a completar palabras a me gusta

mucho el ejemplo de ese juego que uno

hacía de niño de completa la frase de

completa La la historia entonces que uno

se sentaba con los amigos del colegio y

entonces empezaba la maestra con una

historia ayer fui al parque a ver

Juanito qué sigue eh completa La

historia y pedí un

helado María qué sigue eh el helado era

de fresa y que

sigue y estaba haciendo sol y qué sigue

se me cayó eso realmente es lo que lo

que hace chat gpt es completar a partir

de un texto que ya tiene completa La

siguiente palabra y la siguiente palabra

la siguiente

palabra hasta que obtiene un texto pues

que tiene algún sentido Eh entonces voy

a hacer aquí un

ejercicio hacer aquí

la Perdón un poquitico la letra sí

Entonces yo le puedo preguntar

hbt de decirle Hazme un

análisis de Apple Ah perdón no escribe

mal entonces Bueno de hecho lo coloqué

mal voy a colocarlo

bien saben que yo no no edito videos no

tiempo no me da le hizo entonces a ch le

está diciendo que quieres una que no

tiene que no tiene información porque el

ch gpt fue entrenado con información

disponible hasta 2022 entonces no Apple

no tiene ni idea pero ni idea a cómo c

robó Apple hoy ni idea

entonces existe una técnica y voy que

colocar aquí Apple Apple

stock sí y

yo aprovechando la característica que

tiene que tiene Apple Perdón que tiene

chat gpt para completar texto Si yo le

doy lo suficiente información entonces

alg que puede hacer con una con un nlm o

sea como chat

gpt si yo a chat gpt

le

inyecto un

conocimiento y le doy una

orden o le pregunto

algo como esto sirve para completar

texto me dará una respuesta

entonces Bueno antes de hacerlo con

Apple va bueno Hagamos una vez con

Apple yo yo le puedo decir al gpt voy a

hacer uno nuevo dices sabes lo

siguiente eh que hay una

acción que tiene el ticker a

apl re

cierre ah

eh eh hoy

es hoy es mayo en español más

bien

Hoy estamos dando información hoy

es en nuestro caso es el 9 de

mayo de 2024

la el precio de cra es

este vamos a decirle que subió el

[Música]

1% vamos a colocar esto de una

vez vamos a

pegar y veamos qué más tenemos

acá eh podemos decirle que

estos vamos a dar estos dos datos están

acá estamos dando

información que técnicamente eso se

llama

contexto

listo Le pregunto le voy a dar una orden

digo mira eres un

analista eres un analista

financiero Hazme un

corto corto digamos un Hazme un corto

reporte de la acción de

apado una

instrucción entonces como el como ch

tiene la característica de generar

texto termina haciendo algo raro y es

como algo parecido a pensar entonces

mira dice que el precio de cierre es

este que fue una ganan del 1% eso no se

lo habíamos dado Ah no s se lo habíamos

dado

Ah se lo habíamos dado En comparación

con el día anterior una variación

positiva quea algo aista bla bla bla bla

perspectiva

futuras listo y no más entonces pues si

ustedes se dan cuenta esto es bastante

engorroso tendría yo que ir a copiar los

datos y demás y no me dice gran cosa

entonces les voy a contar cóm he

hecho como lo he hecho

yo entonces hecho este pequeño

programita

pe en python para que me genere

un prompt para ponérselo a chat

gpt y como este es un curso de

programación Entonces vamos a ver qué

tanto qué tanto logramos explicar Esto

entonces básicamente le estoy diciendo

hoy estoy esty important librerías de

python esito para saber qué día es hoy

necesito saber Aquí está mal hace 3 días

Hace 3 días en formato año mes

día esto es para obtener los dos

parámetros

de la línea de comandos que les voy a

poner aquí abajo si puedo agrandar esto

para que ustedes

vean dos parámetros Entonces le voy a

decir Este programa se llama

estudos Apple

l entonces saco los dos parámetros

bueno acá hay una trampilla aquí de

nombre de la compañía Pero si yo llego a

colocar Apple no más y no el ticker de

la acción lo que va a ocurrir es que me

va a traer noticias de manzanas y cosas

de ese tipo y cosas así que no

necesariamente son lo que estoy buscando

lo de la

acción listoo lo voy a comentar para que

no se ve la llave entonces me voy a

estoy usando un Api de noticias estoy

usando news Api y le digo o todas las

todas las

noticias q es la consulta desde hace 3

días orden las por popularidad y neito

una piqu que me entrega la página de

newsapi

eh eso lo trae un Jason que voy a parcar

acá no voy a entrar en

detalles

sí Y esto es queo no nos traemos las

noticias listo voy a voy a hacer un ex

acá vamos a correr esta parte para que

veamos que

ocurre loo no no no hizo nada porque no

lo

imprimí Aquí

sí vamos a imprimir las

noticias listo Entonces se trae todas

las noticias quey en diferentes medios

acerc de

Apple de hace 3 días

HM eh podemos imprimir

acá imprimir este Data acá para que

ustedes lo

vean Cómo es que viene esto Cómo es que

vienen las

noticias las noticias vienen aquí en un

formato llamado Jason

rillo Sí dice el ID el ID de la noticia

es al yasira el nombre es al yasira

english el autor de la noticia el título

yo para este caso solamente usando

solamente estoy usando los

títulos solamente estoy usando los

títulos y las descripciones de las

noticias de acuerdo y las estoy metiendo

en un

en un

arreglo listo De hecho voy a agregar

algo que estaba

pendiente y es agregar el medio porque

me está haciendo falta en

mi me está haciendo falta en mi qué en

Script vo a

correrlo no lo

cogió source Ah sería source

source Quiero el

name y si no me funciona dejo

así listo estas son de appletech 2

apptech 2 de bstock de

bstock y ad más no tengo más noticias

listo continuemos comentemos esto

acá comentemos esto acá

ya no nos interesa Mostrar el Jason que

se

feito

luego lo que voy a

hacer lo que voy a hacer voy a usar di

finance que ya lo he usado en varios

videos me traigo todas las todo el

historial de de la

acción le quito la columna de precio

ajustado y empiezo a

calcular información que

necesito El delta de

cierre el porcentaje de cambio de la

acción que es el Delta

percent las medas las medidas simples sm

20 y el sma 60 el volumen de 20 días que

F un volumen que yo

escogí voy a haer una Lia llamada talip

para calcular el

rci y vamos a imprimirlo hasta acá no

más para que lo vayan viendo vamos a ver

có hasta ahí

vamos a imprimir Cómo se ve esta cosa

imprimimos el

dataframe entonces he venido he venido

creando un dataframe con los datos que

necesito la apertura la apertura precio

alto el más bajo el cierre el volumen

del día la variación con el día anterior

las medidas

móviles el rci de 14 listo continuemos

Qué más He hecho

también usamos para calcular la media

exponencial de 9 y de

20

listo y hasta acá pues tengo un

dataframe Y entonces empiezo a sacar los

datos del

último empiezo a sacar los datos del

último periodo que es el que nos

interesa y los voy a colocar en

variables el volumen el volumen de 20

días el precio

el último precio El delta del precio las

medias mod el 14 y

[Música]

demás AC esto pero bueno no

importa para qué hice esto Ah para sacar

el Ah ya me acordé para que hice esto

esto lo hice

porque esto me lo esto lo mencionó

Gerard a quien recomiendo seguir que hay

una que te

permite hacer reconocimiento de

patrones

Sí

entonces aplicamos un algoritmo para

reconocimiento de

patrones y él puede reconocer todos

estos

patrones Sí todos estos patrones de

velas este un poquitico

más más complicadito

pero Esto va a generar un Esto va a

generar aquí quiero

imprimirlo va a

[Música]

imprimir

esto o va a calcular este

texto patrones de velas

tristemente

no me

equivocado entonces dice que detectó

saca este texto que dice que detectó

un un marusu un un y un y dice si son as

o bajistas listo detecta patrones de

velas Entonces vamos a comentar

descomentar esto y

aquí una información

sobre Vamos a darle al prom una

información que nos diga si si el

volumen está por encima o por debajo del

promedio de los 20 días todo esto es

arbitrario listo y aquí creo el prompt

Entonces le digo que esto es lo que tú

no me preguntaba Cuál es el prom que

usaste Pues el prom es Dinámico Entonces

le digo es un analista financiero Perdón

muy exhaustivo que que evalúa aspectos

negativos y positivos Oy es y nos da la

fecha la acción

es el ticker de la acción Sí y todos

esos datos que he calculado previamente

se los estoy se los estoy agregando al

PR todo esto se lo estoy

agregando listo Le agrego los patrones

que detectó le agrego las noticias y le

doy una orden le

digo Hazme un análisis financiero muy

corto empieza con el ticker name nombre

de la

empresa precio de cierre la acción

variación de precio y volumen compara el

precio de cierre las medias móviles y

las medas exponenciales y también revisa

el

re Esto es para que no empiece a divagar

como genera

para que se Centre solamente en Apple le

digo analiza Únicamente lo que está

ocurriendo con tal acción por qué porque

algunas noticias hablan por ejemplo de

de Apple de Amazon en una sola noticia y

termina si la noticia menciona Apple y

Amazon a veces termina hablando de

Amazon Entonces le digo e No te salgas

de de la acción que te dije

e si hay eventos próximos le digo que

los mencione y aquí le estoy dando una

orden y es que finalice con la

recomendación que escoja entre compra y

venta si no le pongo esa orden

eh saca el cuerpo y no y no analiza nada

voy voy a correr la Script de nuevo Ah

perdón este esto aquí con este

exit no es que no

salbe había

salvado u no puede ser

Ah

ya qué pasó se ha bloqueado esta

máquina

cor python 3 ST

listo voy a este

texto y algo me algo me he equivocado

yo qué pasó

Ah no s está

bien copio el

texto abro un nuevo un nuevo prom de

chbt por qué Para que no empiece a

mezclar preguntas viejas con nuevas un

contexto totalmente nuevo pego el texto

y aquí tenemos el análisis Aquí está

aquí está el prom que me que siempre me

han preguntado de dónde lo saco algo ch

es que aunque lasas estén en chino las

entiende y aquí entonces viene análisis

de de

Apple

eh habla del ligero aumento habla del

precio de cierre ta ta ta y empieza a

dar la

[Música]

recomendación hablar la tendencia estáa

por las medidas móviles etcétera

etcétera etcétera listo hagamos el

ejercicio con otra

acción esto vemos la acción de

envidia a ver que nos que nos

recomienda copiamos limpiamos acá un

chat listo está la ahí está el prom

gigante listo esto es esto es muy cierto

o sea envidia no va ni para adelante ni

para atrás está

dificilísimo y habla de incertidumbre

Entonces si ustedes se dan

cuenta chat gpt chat gpt termina

mientras completa texto termina pensando

entre

comillas termina pensando entre comillas

porque realmente lo que hace es que

repite las repite los mismos análisis

que pude haber hecho algún

otro algún otro análista Financiero en

el pasado con información similar y con

tendencias

similares Entonces como siempre Espero

que les haya

gustado no olviden darle click a la

campanita seguirme recomendarlo a los

amigos y nos vemos en una próxima

ocasión Muchas gracias chao