Prompt de ChatGPT para predecir el precio de las acciones
Summary
TLDREl 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
😀 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.
📈 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.
📊 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.
💬 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.
🔄 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.
Mindmap
Keywords
💡Programación
💡Chat GPT
💡Rack
💡Ticker
💡Análisis de acciones
💡Contexto
💡Python
💡API de noticias
💡DataFrame
💡Medias móviles
💡Patrones de velas
💡Recomendación de compra/venta
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
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