ChatGPT 确实可以用于股票分析，具体表现如下：
基本面分析 ChatGPT 可以根据用户输入的公司名称或股票代码，快速提供该公司的商业模式、经营状况、优劣势等基本面信息，为投资者初步了解公司情况提供参考。
技术面分析 用户可以要求 ChatGPT 生成相关代码，对特定股票的技术指标（如 RSI 等）进行计算和分析，判断买入时机。ChatGPT 强大的编程能力可以满足这一需求。
情感分析 一些研究表明，ChatGPT 可以通过语义分析，从大量文本数据中识别出对某只股票的正面或负面评价，从而发现潜在的投资标的。
SWOT 分析 投资者可以让 ChatGPT 对目标公司进行 SWOT 分析，全面评估其优势、劣势、机会和威胁，为投资决策提供参考。
个性化分析 ChatGPT 强大的自然语言交互能力，使其能够根据投资者的具体需求，提供高度个性化和定制化的股票分析服务。
总的来说，ChatGPT 作为一种新兴的 AI 工具，为股票投资分析提供了全新的思路和方法，有望帮助投资者提高决策效率和收益水平。但同时也需要投资者理性看待，将其作为辅助工具而非唯一依赖。
ChatGPT的基本概念在某种程度上相当简单。从网络、书籍等来源中获取大量人类创作的文本样本。然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是让它能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。正如我们所见，ChatGPT中的实际神经网络由非常简单的元素组成，尽管有数十亿个。神经网络的基本操作也非常简单，基本上是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（没有任何循环等）。但是，这个过程能够产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，这是非常卓越和出乎意料的。它不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”是“遵循其提示”的，利用其“读到”的内容。它并不总是说出“全局意义上的话”（或对应于正确的计算），因为（例如，没有访问Wolfram|Alpha的“计算超能力”）它只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。
但是，当涉及到训练（也就是学习）大脑和当前计算机的不同“硬件”（以及可能的未开发算法思想）时，ChatGPT需要使用一种可能相当不同（并且在某些方面效率远低于）大脑的策略。还有另一件事：与典型的算法计算甚至不同，ChatGPT内部没有“循环”或“重新计算数据”。这不可避免地限制了它的计算能力，甚至相对于当前的计算机，但绝对相对于大脑。目前尚不清楚如何“解决这个问题”并且仍然保持训练系统具有合理效率的能力。但是这样做可能会让未来的ChatGPT能够做更多“类似于大脑的事情”。当然，有很多大脑做得不太好的事情，尤其是涉及到相当于不可约计算的内容。对于这些问题，大脑和ChatGPT这样的东西都必须寻找“外部工具”——例如Wolfram语言。但现在看到ChatGPT已经能够做到的事情是令人兴奋的。在某种程度上，它是一个绝佳的基本科学事实，即大量简单的计算元素可以做出令人惊讶和意想不到的事情。但它也为我们在两千年内对人类语言和背后的思维过程的基本特征和原则有更好的理解提供了最好的动力。一些读书笔记张无常https://mp.weixin.qq.com/s/cpLDPDbTjarU0_PpBK_RDQ
ChatGPT的具体工程使其相当引人入胜。但是，最终（至少在它可以使用外部工具之前），ChatGPT仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。但是，其结果有多么类似于人类。正如我所讨论的，这表明了一些至少在科学上非常重要的事情：人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。ChatGPT已经隐含地发现了它。但是我们可能可以用语义语法、计算语言等明确地揭示它。ChatGPT在生成文本方面的表现非常出色，结果通常非常接近我们人类所产生的。那么这是否意味着ChatGPT像大脑一样工作呢？它的基本人工神经网络结构最终是基于大脑的理想化模型的。当我们人类生成语言时，许多方面的工作似乎是相当相似的，这似乎是非常可能的。