最近，发现我的ChatGPT多了一个Code Interpreter插件，真是喜出望外。前几天刚还发了一篇关于Code Interpreter插件的文章，没想到我也能这么快体验到。
文章参见：ChatGPT能执行代码了！OpenAI又发布最强插件：Code Interpreter
在使用之前，我就已经知道这个插件的强大之处了，趁大杀器在手，我就赶紧尝试了一下。
首先，我们需要找一个CSV格式的表格文件，刚好，Yahoo Finance网站上能下载Bitcoin最新的的CSV格式的交易数据。
获得CSV的交易数据后，在ChatGPT的对话框可以直接上传文件。

值得一提的是，上传的文件上限最高100M，这是真香！
上传后，隔了几秒钟ChatGPT就回复了，告诉我我的文件包含了哪些数据集。

首次一般默认回复的都是英文，可能也是因为现在是测试阶段，我这次测试时提问用中文，回复还是用的英文，后续测试又是可以回复中文。

不过看不懂英文也不要紧，我们看图也够了。

直接切入正题，让它绘制一张价格走势图。
它若有所思写了段Python代码，并执行了，几秒钟的时间，为我生成了下面这张图。

好像竖轴的数据不对，我就让他显示USD价格。

然后，直接问正题，问它当前趋势。
喜出望外的是，它竟然告诉我要分析趋势，可以通过MA均线了判断，于是，它为我生成了30天和90天的MA均线。

MA均线我不怎么用，我让它换成EMA均线，嗯，也没问题。

既然均线它能画，在让它画画别的，RSI也来一份。

总得来说，ChatGPT跟为我们画各种指标的图，那么，比较传统的柱状图、散点图，也都不在话下。

通常，你如果不知道怎么分析的话，可以这样问它：

Ask: 我应该如何分析这个数据集？
ChatGPT：这取决于你对这个数据集的具体兴趣和目标。以下是一些可能的分析方法：

可视化分析：通过图表来观察汇率的变化。例如，可以画出随时间变化的汇率曲线图，或者画出汇率的箱线图或直方图来观察汇率的分布。

描述性统计：计算汇率的一些统计量，如平均值、中位数、标准差等，以了解汇率的整体分布情况。

趋势分析：通过计算移动平均或应用其他时间序列分析方法，来研究汇率的长期趋势。

波动性分析：计算汇率的变化率，来研究汇率的波动性。

预测：如果你对未来的汇率感兴趣，可以尝试应用一些时间序列预测模型（如 ARIMA、LSTM 等）来预测未来的汇率。

Ask: 我需要对这个数据集进行可视化分析。
ChatGPT：我们可以通过以下几种方式来可视化这个数据集：

时间序列图：这是最常用的方法，可以清晰地显示汇率随时间的变化趋势。

直方图：这可以帮助我们了解汇率的分布情况。

箱线图：这可以帮助我们了解汇率的中位数、四分位数以及异常值等统计特性。
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这次演示就先到这里了。