ヨーロッパの金の価格推移を予測するためのプラグインの活用
下記ChatGPT著
ChatGPTには様々なプラグインが存在し、それらを組み合わせることで、ユーザー個々の目的に応じた分析を行うことが可能です。今回はヨーロッパの金の価格推移に焦点を当て、どのようなプラグインが有用なのかを考察します。
まず最初に必要となるのは、金価格に関するデータを取得するためのプラグインです。世界の金相場の情報を集め、ヨーロッパ地域に特化したデータを提供するプラグインが理想的です。これにより、最新の金価格を常に取得し、時系列データとして保存することができます。
次に必要なプラグインは、このデータを分析するものです。時間経過とともに価格がどのように変動するかを把握するために、時系列分析を行うプラグインが役立つでしょう。このプラグインは、金価格のトレンド、季節性、周期性などを明らかにすることができます。
さらに、予測を行うためのプラグインも必要です。機械学習のアルゴリズムを活用して、過去のデータから未来の価格を予測するプラグインが有効でしょう。このプラグインは、過去のパターンから学習し、それを基に将来の価格動向を予測します。
最後に、これらの結果を視覚的に表現するプラグインがあれば、分析の結果をより理解しやすくなります。グラフやチャートを生成し、価格の動向や予測結果を視覚的に理解することが可能になるでしょう。
以上のように、様々なプラグインを組み合わせることで、ヨーロッパの金の価格推移を予測することは十分可能です。しかしながら、実際に予測を行う際には、市場の変動要因や経済状況など、他の要素も考慮に入れることが重要であることを忘れないでください。ChatGPTとそのプラグインは素晴らしいツールでありますが、それらは一部の情報のみを提供します。より完全な視野を持つためには、常に最新の市場情報と専門家の見解を参照することが重要です。
まとめ
ChatGPTのプラグインは、データの取得から分析、視覚化に至るまで、多岐にわたるタスクをサポートします。そして、それらを組み合わせることで、ユーザーは自分自身の需要に応じて高度な分析を行うことが可能になります。
今回考察したヨーロッパの金価格の予測例では、プラグインがどのように組み合わせられ、その結果を視覚化することで理解を深めることができるかを示しました。しかし、これはあくまで一例であり、使用するプラグインやその組み合わせは無限大です。
チャットGPTとそのプラグインは、より豊かで具体的な知識と洞察を提供することができます。これからもその可能性を追求し、より良いツールを開発していくことを期待しています。
以上、ChatGPT著
最後に
ここからSoulSmugglerStudio著
こちらの記事と違った内容となりました。
しかし、プラグインは3つまでしか使えないという制約を無視して4つ提示しています。
さらに、具体的な情報を付け足して使い物になるところまで検証したいと思います。
- Public 資産価格、ニュース、リサーチ、包括的な財務など、リアルタイムおよび過去の市場データを入手することができます。
- Daisy ETF、株式、暗号に関する深い洞察。機関投資家レベルのデータ:パフォーマンス、リスク、持続可能性、リサーチ。
Wolfram Wolfram|AlphaおよびWolfram言語を通じて計算,数学,厳選された知識,リアルタイムデータにアクセスします。
Link Reader Webページ、PDF、PPT、画像、Word、その他のドキュメントなど、あらゆる種類のリンクのコンテンツを読み取ります。
以上でプラグインが選定できました。
しかし、Link Readerに読み込んでもらう記事の選定が済んでいないので、これもGPTに探し出してもらいます。
プロンプトは「ヨーロッパの金価格の推移を予想している有名なサイトまたは記事のリンクを教えて」
GPT4のブラウジングを使用します。
しかし、予想という単語がよくなかったため、なかなかReferenceにたどり着きませんでした。
今回はテストのため、適当に検索して出てきた、
世紀の相場師リバモアが築いた「勝つためのルール」とはhttps://shikiho.toyokeizai.net/news/0/158788
という四季報の記事を採用します。2017年の記事ですし、内容も見ていませんので、プラグインの動きを見るためのみの選定です。
これで必要な情報がそろったので、いよいよプラグインが上手く動作するか確認します。
プロンプトは「ヨーロッパのゴールドの最近の24時間の価格推移をグラフで書き出してください。次に以下の記事を参考にして、最適な購入価格を三点ほど教えてください。https://shikiho.toyokeizai.net/news/0/158788」としました。
結果としてはうまくいきませんでした。
しかし、その理由は記事の内容に具体性が欠けていたからのように思われます。
ただし、実際にデータはグラフ化されていて、記事を参考に出力してくれています。
元々、Referenceについては信頼性に足るものをChatGPTを使用しながら自分で仕上げておいて、それを参照元にする、という運用方法を考えていたため、この動作まで確認できただけで目的は達成できました。
この記事は【ChatGPT備忘録】のため、ここに情報を残しておきます。
今回は具体的な結果は得られませんでしたが、参考リンクのyoutube動画ではある程度成功しているように見えます。
実用性について、プラグインなどの精度の向上を待つのではなく、こちらからアプローチしていくことを同時進行することで、更にスピードを上げられるはずです。
Reference: 【性能爆上げ】相性が良いChatGPTプラグインの組合せ4選!【Plugin】
https://www.youtube.com/watch?v=8K6c9BD7qzc&ab_channel=KEITO%E3%80%90AI%26WEBch%E3%80%91
end
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