Vor kurzem hat ChatGPT ein revolutionäres Plugin namens Code Interpreter vorgestellt, das das Potenzial hat, die Welt entscheidend zu verändern. Heute hatte ich die Aufgabe, meinen Steuerberater mit Informationen über meine Kryptowährungstransaktionen zu versorgen. Ich hatte nur CSV-Dateien mit den Transaktionsdaten von bitcoin.de. Nachdem ich mich vergewissert hatte, dass diese keine persönlichen Daten enthalten, entschied ich mich, ChatGPT für die Analyse zu verwenden.
Jetzt wollen wir uns ansehen, was es mit dem Code Interpreter auf sich hat. Einfach ausgedrückt handelt es sich um einen isolierten Container, der es ChatGPT ermöglicht, Python-Code einzuschleusen, ihn innerhalb des Containers auszuführen und die Ausgaben des Codes sowie eventuelle Fehler abzurufen. Obwohl das Konzept einfach zu sein scheint, werden diejenigen, die mit den Programmierfähigkeiten von ChatGPT vertraut sind, schnell erkennen, wie mächtig die Ergebnisse sind, die es erzeugen kann.
Deshalb beschloss ich, die CSV-Datei in den Code Interpreter einzugeben und die Fähigkeiten des Plugins zu testen. Und ich kann dir sagen, dass ich absolut begeistert war!
Im Folgenden findest du eine ausführliche Mitschrift der Sitzung, in der die Funktionen des Code Interpreters bei Bedarf erklärt werden. In den meisten Fällen liefert ChatGPT jedoch auch selbst ausreichend umfassende Erklärungen.
KI für die Analyse von Krypto-Einnahmen nutzen: Meine Reise der Innovation
Anstatt mich mit der wunderbaren Welt der IT auseinanderzusetzen, habe ich mich mit den Feinheiten der Verwaltung und des Verständnisses meiner Kryptowährungseinnahmen herumgeschlagen. Mein Wunsch, meine Kryptoeinnahmen für meinen Steuerberater zugänglich und verständlich zu machen, führte mich auf eine Reise der Innovation. Diese Reise beinhaltete ein Gespräch mit ChatGPT, das zu einer umfassenden statistischen Analyse meiner Bitcoin- und Ethereum-Transaktionen führte.
Mein Gespräch mit der KI
Meine Reise begann, als ich eine CSV-Datei hochlud und um Unterstützung bei den Daten bat. Mein Ziel war klar: Ich wollte eine Einnahmeüberschussrechnung für meinen Steuerberater erstellen, die auf den Bewegungen meines Bitcoin-Kontos basiert.
Ich antwortete mit einem einfachen „1. ja, 2. ja, 3. nein, 4. nein“ und gab damit an, dass alle Arten von Transaktionen Einnahmen und Ausgaben darstellen, keine Transaktionen ignoriert werden sollten und keine besondere Formatierung oder zusätzliche Details erforderlich waren.
Die KI analysierte dann die Daten unter Berücksichtigung meiner Anweisungen. Sie stellte fest, dass die CSV-Datei durch Semikolon getrennt war und nicht, wie sonst üblich, durch Komma. Außerdem stellte sie fest, dass einige Spaltennamen Anführungszeichen enthielten. Sie hat dann die Daten unter Berücksichtigung dieser Faktoren neu geladen.
Bei der Verarbeitung der Daten stieß die KI auf einige Probleme, z. B. enthielt die Spalte „Einheit (Kurs)“ die Zeichenfolge „BTC / EUR“, was die Umrechnung in eine Gleitkommazahl behinderte. Sie beschloss, die Umrechnung dieser Spalte zu überspringen und mit der Verarbeitung der anderen Spalten fortzufahren.
Nachdem die Daten korrekt geladen und umgewandelt waren, fuhr die KI mit der Berechnung des Einnahmenüberschusses fort. Sie berechnete die Einnahmen und Ausgaben auf der Grundlage der Kauf- und Verkaufstransaktionen und berechnete dann den Überschuss als Differenz zwischen den Einnahmen und Ausgaben.
Die KI lieferte mir eine Einnahmeüberschussberechnung auf der Grundlage meiner Bitcoin-Transaktionsdaten. Die KI konstatierte, dass es sich um eine einfache Überschussberechnung handelte, die keine detaillierten Informationen über einzelne Transaktionen enthielt. Sie stellte außerdem fest, dass alle Transaktionen unabhängig vom Datum berücksichtigt wurden.
Dann bat ich, den Vorgang für eine andere Tabelle zu wiederholen und die Ergebnisse nach Steuerjahren aufzuschlüsseln. Ich lud eine weitere CSV-Datei hoch, diesmal mit den ETH-Umsätzen und der Bitte, die gleichen Berechnungen auch mit dieser Tabelle durchzuführen.
Die KI stellte fest, dass sich die Struktur der zweiten Datei leicht von der ersten unterschied. Die relevanten Spaltennamen lauteten „ETH vor Gebühr“ und „ETH nach Bitcoin.de-Gebühr“, statt „BTC vor Gebühr“ und „BTC nach Bitcoin.de-Gebühr“. Sie nahm die notwendigen Anpassungen vor und erstellte dann die Einnahmenüberschussberechnung, wobei sie diesmal den Überschuss für jedes Steuerjahr separat berechnete.
Sie lieferte mir eine Aufschlüsselung der Einnahmeüberschussberechnung nach Geschäftsjahren auf der Grundlage meiner Ethereum-Transaktionsdaten.
Dann bat ich die KI, die Gebühren für beide Tabellen zu berechnen, aufgeschlüsselt nach Steuerjahren. Sie berechnete die Gebühren, die die Differenz zwischen den Beträgen vor und nach der Anwendung der Bitcoin.de-Gebühr darstellen.
Als nächstes wollte ich einige Auswertungen der Daten, einfach, um zu wissen, ob das Plugin das beherrscht.
Die KI führte die gewünschten statistischen Auswertungen durch und stellte mir die Ergebnisse zur Verfügung. Die Auswertungen umfassten deskriptive Statistiken für die Bitcoin- und Ethereum-Transaktionen, jährliche Transaktionsvolumina für beide Kryptowährungen, monatliche Durchschnittskurse für beide Kryptowährungen und Gebührenstatistiken für beide Kryptowährungen.
Jetzt wollte ich es wissen und bat die KI, Diagramme für die statistischen Auswertungen zu erstellen. Bei dem Versuch versuchte, die Diagramme zu erstellen, stieß sie aber auf einen Fehler. Sie stellte fest, dass das Matplotlib-Plotmodul Schwierigkeiten hatte, die Periodenindizes (Jahre und Monate) auf der x-Achse darzustellen. Die KI schlug vor, die Periodenindizes in Datumsindizes umzuwandeln und dann die Diagramme neu zu erstellen.
Dieser Durchlauf war erfolgreich und sie stellte mir die Diagramme zur Verfügung. Sie umfassen die Anzahl der Bitcoin- und Ethereum-Transaktionen pro Jahr, die Durchschnittspreise für Bitcoin und Ethereum pro Monat, die Gesamtgebühren für Bitcoin- und Ethereum-Transaktionen pro Jahr und die Verteilung der Gebühren für Bitcoin- und Ethereum-Transaktionen.
Fazit
Meine Reise zur Analyse der Kryptoeinnahmen mithilfe von KI war ein Beweis für die Power der Innovation und das Potenzial von KI. Sie zeigte, wie ein einfaches Gespräch mit einer KI zu einer umfassenden und aufschlussreichen Analyse komplexer Finanzdaten führen kann. Und es war eine Reise, die mir viel Zeit sparte und erhebliche Vorteile brachte.