Дневник трейдера (журнал сделок) — это ваш личный «детектор ошибок». Он фиксирует не только цифры и факты, но и эмоции, которые управляют решениями. Это инструмент, который помогает превращать хаотичную торговлю в системный процесс, где каждая сделка — шаг к пониманию своих слабостей и сильных сторон.
Так как я активно работаю с LLM (нейросети — языковые модели), то подумал: почему бы не приспособить для этого ChatGPT?
Ведь я же общаюсь в голосовом режиме с «GPT-психологом» — а здесь в чем принципиальная разница?
Я нашел подходящие вопросы, адаптировал их под себя и загрузил в промпт (инструкцию для ИИ).
Мне хотелось бы получить простую табличку:
Компания | Полный текст комментария | Статус | Объяснение |
---|---|---|---|
Schlumberger | Сервисмены Schlumberger начали предлагать свои услуги нефтяникам... | Пытается вернуться | Комментарий упоминает активные шаги по возвращению. |
YouTube | Ролик заканчивается, и теперь нет антирусской повестки... | Пытается вернуться | Комментатор отмечает изменения в алгоритме. |
General Electric | Мне на днях звонил один из директоров GE в Москве... | Пытается вернуться | Упоминается контакт с московским филиалом компании. |
Boeing | Boeing хочет продавать детали и самолеты в РФ... | Пытается вернуться | Комментатор утверждает, что Boeing интересуется рынком. |
Реальный ответ: если важна точность, то никак. Но я решил проверить, можно ли быстро вытащить данные с помощью LLM.