ии

СhatGPT может использоваться для генерации технических индикаторов в нескольких следующих способах:

1. Генерация формул индикаторов: использование ChatGPT для генерации формул технических индикаторов, используемых в техническом анализе.

2. Интерпретация данных: использование ChatGPT для интерпретации данных, полученных из технических индикаторов, и представления их в более понятном виде.

3. Прогнозирование тенденций: использование ChatGPT для анализа технических индикаторов и прогнозирования тенденций на финансовых рынках.

4. Разработка торговых стратегий: использование ChatGPT для разработки торговых стратегий, основанных на технических индикаторах

• Прогнозирование цены активов: использование ChatGPT для анализа исторических данных и предсказания цены на финансовые активы.
• Технический анализ: использование ChatGPT для генерации технических индикаторов и прогнозирования трендов.
• Новостные аналитика: использование ChatGPT для сбора, анализа и синтеза новостей, связанных с финансовыми активами.
• Поиск торговых возможностей: использование ChatGPT для поиска возможных торговых идей на основе анализа рынка.
• Генерация торговых стратегий: использование ChatGPT для генерации торговых стратегий на основе анализа данных.
• Слежение за рынком: использование ChatGPT для отслеживания изменений на финансовых рынках и генерации алертов.
• Расчет показателей риска: использование ChatGPT для расчета финансовых показателей, таких как доходность, риск, коэффициент Шарпа и т.д.
• Оценка портфеля: использование ChatGPT для оценки эффективности торговых стратегий и портфелей.
• Анализ корпоративных финансов: использование ChatGPT для анализа финансовых отчетов компаний и прогнозирования их финансового развития.
• Коммуникация с клиентами: использование ChatGPT для общения с клиентами, ответа на вопросы и предоставления информации о торговых стратегиях.

По мнению многих технических специалистов, появление технологий генеративного искусственного интеллекта предвещает происходящий раз в десятилетие тектонический сдвиг в развитии технологий, столь же крупный, как появление смартфона или Интернета. Попробуем разобраться.



Сначала началось увлечение генеративными изображениями, благодаря DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney и Lensa. Но основную лепту в происходящий бум внесла компания OpenAI своим генеративной ИИ нейросетью ChatGPT, которая создает уникальный текст по запросам человека.

Так выглядит хайп: все ожидают переворачивающие мир изменения и 100-кратные возвраты инвестиций в ближайшие 2-3 года. Но настоящий тектонический сдвиг происходит только тогда, когда большой скачок в возможностях инструментов сочетается с удобным пользовательским интерфейсом технологии. Сейчас волна шумихи вокруг ИИ напоминает недавние всплески вокруг Web3 и Метавселенных. Тот хайп прошел, и выяснилось, что мы все еще достаточно далеко до качественных продуктов. Сейчас многие проекты, надувшиеся тогда, терпят неудачу, и скорее всего подобное произойдет и с ИИ. Данные Google Trends показывают, что за последние 12 месяцев криптовалюта и ИИ поменялись местами в поисковых запросах.

Какие технологические тренды должны стать ключевыми в 2023 году?

1. Метавселенные.

Еще несколько лет назад мало кто слышал о метавселенных. Сейчас они могут ставь главным технологическим трендом.

В 2022 году это слово стало вторым в списке претендентов на звание «слова года» по версии Оксфордского словаря, а в 2023 году метавселенные обещают стать чуть ли не основным технологическим трендом.

Метавселенная — цифровая имитация трехмерного мира с помощью средств виртуальной и дополненной реальности. Лидерами среди создателей таких вселенных сейчас считаются американские технологические гиганты, такие как Microsoft, Google и Meta (признана экстремистской в РФ).

Пока ни одной из этих компаний не удалось создать успешный массовый продукт на базе метавселенной. Прежде всего это связано с дороговизной технологий, необходимых для реализации концепции цифровой вселенной. 

Но стоимость AR- и VR-устройств постепенно снижается, а о желании быть представленными в метавселенной заявляют все больше крупных компаний, таких как McDonald`s, Lego, Walmart и Victoria`s Secret. 

Технологии искусственного интеллекта оказали влияние на широкий спектр отраслей — от робототехники до здравоохранения и дизайна париков. Согласно анализу данных Crunchbase, на финансирование стартапов в области ИИ в последние годы приходится от 9% до 10% от мирового венчурного капитала.

В 2013 году финансирование компаний, использующих ИИ, составило $3 миллиарда при менее чем 1000 сделок. В 2021 году финансирование ИИ достигло пика в $69 миллиардов в рамках более 4000 сделок. В 2022 году венчурные инвестиции в ИИ достигли $38 миллиардов. В последние годы более 600 компаний в год успешно привлекают финансирование более $1 млн.

Лидерами в финансировании стартапов в области ИИ являются следующие отрасли: робототехника, автономные транспортные средства и корпоративное программное обеспечение. Наиболее высоко оцененные ИИ-компании: Databricks (данные) — $38 млрд; Cruise (беспилотные автомобили) — $30 млрд; OpenAI (научные исследования) — $20 млрд; Grammarly (ассистент в написании текстов) — $13 млрд.

Группа учёных Cedars-Sinai Medical Center (ведущая некоммерческая больница Лос-Анджелеса) заявляет, что искусственный интеллект (ИИ) может предсказывать развитие рака поджелудочной железы за много лет до официального диагноза.

По статистке менее 10 % пациентов живут более 5 лет после постановки диагноза. 

Однако, раннее выявление заболевания может повысить выживаемость до 50 %, но сейчас у врачей нет достоверных методов раннего выявления, т.к. нет каких-либо уникальных симптомов болезни.

Исследователи обучили алгоритм предсказывать, будет ли у пациента развиваться рак поджелудочной железы или нет, анализируя компьютерную томографию людей, которые делают её при болях в животе или других недугах и далее в динамике развития болезни.

Для выработки алгоритма ученые взяли «снимки» пациентов за последние 15 лет, у которых был диагностирован рак поджелудочной железы за шесть месяцев до трех лет до постановки диагноза. Они также отобрали медицинские данные пациентов, которые прошли компьютерную томографию при аналогичных симптомах, но развитие болезни у них не произошло.  Их разделили на 3 группы:

То есть в Европе заволновались, кто в скором времени сможет пополнить и без того широкие ряды безработных.

Они сопоставили возможности умных устройств с квалификационными требованиями. Исследователи изучили Европейскую дорожную карту робототехники H2020 (MAR) с описанием необходимых роботам навыков по трем категориям (манипулирование, восприятие, взаимодействие с людьми).

Эти данные они сопоставили с базой данных, в которой содержатся требования к соискателям на рынке труда, а затем