Code Interpreter插件功能及使用流程简介 [page::3]

• 支持Python编程，执行数学计算、数据分析与可视化和文件处理。

- Plus用户通过开启插件权限即可直接上传文件进行交互式分析。

• 支持.zip压缩文件，文件大小限制建议100MB以内。

- 默认环境无中文字体，用户可上传字体文件解决显示乱码问题。

数学计算能力及限制对比 [page::6][page::7]

• Code Interpreter依托Python的SymPy库完成符号计算、微积分等任务。

- 在100道复杂数学题测试中仅成功约50%，不及Wolfram Plugin。

• 生成代码长度较长，适合基础数学题求解，不推荐复杂数学问题。

数据分析与可视化能力展示 [page::8][page::9][page::10]

• 实例涵盖相关系数矩阵、分类变量分布和情绪分析。

- 航空公司乘客满意度相关因素被定量分析，多个服务因素与满意度呈正相关。

• 用户评论情绪得分与评分存在明显正相关，且生成词云分析高频关键词。

金融数据分析案例：科创板上市审核数据 [page::11][page::13]

• 通过Code Interpreter完成科创板公司审核状态、主题分布、注册地等维度数据清洗和可视化。

- 542家科创板公司主要聚集于新一代信息技术、生物医药和高端装备制造等领域。

• 江苏、上海、北京注册数量领先，行业分布显示硬科技战略定位。

公募基金重仓股分析与行业轮动趋势 [page::14][page::15][page::16]

• 分析了2018年以来公募主动权益基金持仓，行业配置变化趋势清晰。

- 2023Q1电力设备行业大幅下滑，计算机行业持仓显著增加，呈现明显轮动特征。

• 上市板块及大类板块持仓比例和变动情况被详细展示。

财务造假预测模型构建与特征分析 [page::18][page::19]

• 构建了基于审计师意见、财务指标等38个特征的财务造假预测模型。

- 展示描述性统计、特征分布及相关性矩阵，定位关键特征并剔除高度相关指标。

• 采用梯度提升分类器训练模型，准确率达0.973，但召回率和F1分数较低。

- 受限于环境，无法运行复杂深度学习模型。

大规模多因子选股数据处理测试及限制 [page::20][page::21]

• 99个财务与估值因子的单因子检验，涉及百余个指标，跨10年多时间区间。

- 遇内存限制，随机森林与线性回归模型训练均失败，需缩减样本规模。

• 不适合使用Code Interpreter进行大规模机器学习或深度学习模型训练。

Code Interpreter的主要限制与风险提示 [page::21][page::22]

• 不支持联网，无法动态下载安装深度学习等复杂Python库。

- 单文件上传存在大小限制，建议100MB以下，处理超大规模数据受限。

• 仅支持Python环境，环境持久性有限，关闭页面会丢失上下文及已上传文件。

- 中文字体缺失，需用户自行上传字体库解决。

• 模型、代码结果存在错误风险，需用户结合实际场景谨慎校验。

报告详细分析：《Code Interpreter 在金融市场数据分析中的应用 ——ChatGPT 应用探讨系列之五》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：Code Interpreter 在金融市场数据分析中的应用 ——ChatGPT 应用探讨系列之五

- 作者：曹春晓

• 机构：方正证券研究所

- 发布时间：2023年7月（基于引用时间）

• 主题：Code Interpreter 工具在金融数据分析及可视化中的应用，涵盖数学计算、数据分析、自然语言处理案例，以实证检验其在金融投研场景的效用、优势及局限。

核心论点：

• Code Interpreter 作为 ChatGPT 的一个内嵌 Python 解析器插件，极大拓展了 ChatGPT 在交互式环境中的数据分析和计算能力。

- 借助 Code Interpreter，金融研究人员无需具备编码技能，即可完成高效、专业的数据处理、模型建立和结果可视化。

• 报告通过一系列金融领域案例（科创板企业审核分析、公募基金持股分析、财务造假预测模型、因子选股模型）展示该工具的具体应用效果。

- 同时指出该工具的多项局限，如互联网访问限制、文件大小与内存限制、环境持久性、Python库限制及中文字体缺失等。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与工具基本介绍

Code Interpreter 是 OpenAI 在2023年7月推出的一个内嵌 Python 代码执行插件，支持上传文件、执行数学运算、绘制图表等，显著加强了 ChatGPT 在数据分析领域的能力。该插件可在无互联网访问权限的封闭环境中运行，避免安全风险，但因此带来一定限制。金融投研领域正好可以借助其进行高效数据处理和分析工作。

• 用户体验：用户无需懂编码，仅通过自然语言描述需求即可获得代码执行结果及图形输出。

- 安全与资源限制：会话具有时长与资源限制，环境非持久，文件最大限制约512MB，且默认环境无中文字体支持。[page::0] [page::3]

2.2 Code Interpreter 的数学计算能力

Code Interpreter 利用 Python 及其科学计算库（如 SymPy）来执行符号计算和高精度数学运算。其优势表现在算法灵活、支持微积分、代数方程求解、微分方程、组合数学等多领域。

• 报告举例展示了解方程极值、积分等具体数学问题，Code Interpreter 能自动推导计算过程并给出结果，且代码可查阅，增强透明度和可追溯性。

- 与 Wolfram Plugin 比较，后者解决问题更全面且代码更简洁（约为 Code Interpreter 代码量27%），Code Interpreter 解决率约50%，因此复杂数学求解仍推荐 Wolfram Plugin。

• 此处反映出专业数学软件与通用编程环境的权衡。[page::5] [page::6] [page::7]

2.3 数据分析与可视化能力

基于内置 Python 库（如 pandas、matplotlib、seaborn），Code Interpreter 可对结构化数据进行清洗、探索性分析以及丰富的可视化呈现。调用示例包括：

• 对航空公司乘客满意度调查数据的分析：

- 数值变量相关性矩阵（见图表10）显示满意度与在线登机、娱乐、座位舒适度、机上服务等正相关。
- 分类变量分析（见图表11）展示性别对满意度影响较小，忠诚客户及商务出行客户满意度较高，舱位影响显著（商务舱满意度明显高于经济舱）[page::8] [page::9]。

• 自然语言处理案例：

- 分析 ChatGPT APP 评论数据，统计评分分布、情绪得分与评分的正相关，提取高频词汇制作词云（尽管因运行环境限制自然语言处理工具不完善）[page::10]。

2.4 金融数据分析案例

3.1 科创板上市审核分析

报告使用 Code Interpreter 解析科创板542家上市公司审核数据，包含批次、主题、募资金额、注册地等。流程包括数据加载、清洗缺失值、数据结构理解和可视化（栏状图、饼图、地域分布等）。

• 图表15-21展示了审核状态、主题分布及注册地，发现新一代信息技术产业、制造业、战略性新兴产业为主要科创主题，广东、江苏等沿海省份公司数量较多。

- 代码全程由 Code Interpreter 自动生成，方便复制引用。[page::11] [page::12] [page::13]

3.2 公募基金重仓股分析

代码对自2018年至2023年Q1的主动权益类基金持股数据进行清洗、描述统计，分析行业配置和变动趋势。

• 基金持股集中度高，单只股票被约18家公司持有。

- 行业配置显示医药生物、食品饮料、计算机为持仓主要行业。

• 最新期数据显示计算机行业增持明显，电力设备大幅减仓。

- 持仓市值占比时序图揭示行业配置与板块权重演变趋势，主板、中游制造与消费行业占比最高。

• 通过图表25-30可视化展现持仓结构和变动细节。[page::14] [page::15] [page::16] [page::17]

3.3 财务造假预测模型

尝试训练模型识别A股财务造假公司，结合多项特征指标如财务比率、审计意见、股东结构等。

• 数据预处理完成，包括字符编码处理、缺失值检测、构建描述性统计和特征相关性矩阵（图表31-33）。

- 代码在多次迭代中能够自动修复读取与编码问题，提高工作效率。

• 发现若指标高度相关，建议剔除冗余指标，或者用PCA降维（图表34）。

- 训练逻辑回归、梯度提升模型，最终精度达0.973，但召回率和F1分数较低，反映模型对财务造假的识别局限。尝试深度学习模型受限于环境无法完成训练。

• 体现 Code Interpreter 在小数据建模和传统机器学习方面表现良好，但受限于无GPU及库限制等不适合大规模深度学习任务。[page::18] [page::19]

3.4 因子选股模型测试

对近十年99个财务及估值相关因子与个股收益率关系进行单因子检验。

• 数据包含近40万条记录，存在缺失和极端值，进行分行业中位数填充及过滤。

- 训练随机森林模型识别因子重要性时，因数据规模超出环境内存限制，代码多次执行失败。

• 尝试线性回归也遇到内存错误，显示 Code Interpreter 并不适合大规模数据机器学习任务，且现阶段无法加载深度学习框架。

- 建议对海量数据用户选用云端或专用机器学习平台，如 Noteable Plugin 等。

• 此处揭示Code Interpreter资源限制导致的应用边界。[page::20] [page::21]

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3. 图表深度解读

• 图表1（设置界面示例）直观展示了用户如何启用 Code Interpreter 这一插件功能，强调门槛极低，有利于推广。

- 图表2 多样化的数据分析和可视化示范了Code Interpreter支持3D绘图、树状图、词云、热力图、线图、散点图等，是一个强大的“数据分析通用工具箱”。

• 图表5-6 反映中文字体显示乱码的原状及用户用自定义字体成功解决问题，提示当前预装环境不完全适配多语言。

- 图表7-9 针对数学问题的计算结果及与 Wolfram 的对比，验证数学功能，指出Code Interpreter目前在复杂数学解题能力上的不足。

• 图表10-11 航空客户满意度相关性矩阵和柱状统计图揭示客户体验中的关键影响因素，数据直观、细致。

- 图表12-14 评论情绪分析及词云表明多数用户对ChatGPT APP持肯定态度，且评分和情绪高度相关。

• 图表15-21 细节呈现科创板企业分布，突出区域和产业结构，对于研究注册制改革和产业转型有参考价值。

- 图表22-30 显示公募基金持仓统计、行业变动及板块配置的时序趋势，结构清晰，揭示配置风格和热点轮动。

• 图表31-34 财务造假模型样本数据概况与特征相关性分析，为机器学习建模提供数据基础。

- 图表35-36 机器学习模型训练流程及评估揭示模型在精度与召回率上的权衡，提供改进方向。

• 图表37-41 因子分析数据读取、预处理以及模型训练失败的实证体验，图文解析表明当前环境难以支撑大数据量模型训练，指明工具应用的实际限制。

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4. 估值分析

报告未涉及具体证券的估值测算或财务预测部分，主要聚焦于Code Interpreter 工具及其应用场景与技术性能，故无估值分析内容。

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5. 风险因素评估

• 技术局限风险：Code Interpreter 无法联网导致无法动态获取或更新外部库。深度学习库无法使用，制约深度模型训练。

- 资源限制风险：512MB文件上限与有限内存导致大规模数据处理和复杂模型训练失败。例举了随机森林、线性回归模型均遇内存错误。

• 环境持久性风险：对话终止后，当前session环境与上传数据丢失，可能影响连续工作。

- 数据与代码正确性风险：生成代码及结果可能包含错误，尤其计算复杂性高、数据不规范时。

• 功能迭代风险：模型更新及功能迭代可能导致代码行为不一致，影响用户使用体验和结果稳定性。

- 视觉显示风险：默认无中文字体导致图表中文字乱码，需用户自行上传字体文件补救。

• 风险提示总结：上述风险可能导致任务失败或结果不准确，报告予以明确揭示，建议用户合理评估工具适用范围，保持谨慎。（[page::0] [page::21] [page::22]）

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6. 审慎视角与细节

• 偏见与局限：

- 报告较为客观，充分揭露 Code Interpreter 优劣，未过度美化，体现专业态度。
- 但较强调Code Interpreter“无代码门槛优势”，实际在金融量化等对计算资源要求高的场合或需开发技能。
- 缺少对与其他竞争工具（如Noteable Plugin、Wolfram Plugin）的全面比较（仅局部提及数学方面）。
- 复杂场景（深度学习、海量数据模型训练）示例失败后，建议转用外部工具，但未提供具体替代方案细节，用户实际落地仍需摸索。

• 报告内部一致，逻辑清晰，案例丰富，但在性能指标解释中，部分模型准确率与召回率差异较大，或需更多上下文说明以免误导。

- 环境说明充分，但仍需强调升级升级版本后易变性带来的工作连续性风险。

• 应用限制部分尤为重要，是实际应用参考的关键指导。

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7. 结论性综合

本报告系统梳理了Code Interpreter插件在金融数据分析中的应用价值与局限。作为OpenAI ChatGPT平台的一大功能拓展，Code Interpreter通过内嵌Python环境，实现了自动代码生成、执行与数据可视化，极大方便了金融领域投研人员进行中小规模数据的探查和分析工作，降低了对编程技能的依赖，提升工作效率。

报告通过丰富案例验证了其在数学计算、结构化数据分析、可视化表达、简单机器学习建模、文本情感分析等方面的能力，尤其在科创板审核数据、公募基金持仓分析、财务造假预测模型的案例中展现了应用的实际效果。例如，科创板数据分析使用户快速洞悉主题分布与地域特点；公募基金案例清晰呈现了行业及板块持仓变动趋势，辅助投研决策。

然而，Code Interpreter存在显著限制：禁止联网、文件大小和内存有限、只支持Python但不支持动态安装库、默认无中文字体、环境非持久等制约了其应用的深度与广度。尤其在处理大规模数据时出现内存不足错误，无法训练复杂机器学习或深度学习模型，表明其更适合中小规模、交互式、探索型数据分析。

图表深度解析确认，Code Interpreter在统计分析、基础建模及报告生成中具备较好稳定性和便利性，但复杂任务和高性能计算需求仍需依赖专业数据平台（如 Noteable Plugin）或云计算资源。

整体而言，报告给予Code Interpreter较为积极的评价，认为其是金融投研人员提升日常数据分析效率的有力工具，但也诚实指出了其应用边界及风险，建议用户结合自身需求合理选用，并密切关注功能迭代与完善。报告不仅展现了先进AI接口如何渗透传统金融工作，也为业界提供了借鉴样本与实践指导。

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全文参考页码：[page::0]至[page::23]，覆盖报告整体内容和全部图表。

报告