CS饰品的高价值和CS游戏的高品质相互影响，相互成就。我们并不反感饰品交易，我们只是反感恶意操纵市场的行为。希望Chatgpt4.0的引进，能够帮助所有CS玩家以一个相对客观的视角去评估饰品的价值，同时也为带货博主们提供一个增强说服力的工具，人会骗人，但是数据和算法不会。

CNCS2的基本原理是利用Chatgpt4.0把CS饰品市场的交易数据套用到成熟的金融数学模型中，快速准确的生成结果。
CNCS2诞生的使命就是帮助所有玩家“以合适的价格，买心仪的饰品”。

废话不多说，直接实战
首先让我们打开Chatgpt4.0

先让我们问两个问题，看看gpt怎么回答

我问了两个大家非常关心的问题，我们发现Chatgpt以一种非常官方客观的方式回答了问题，但是太过于理论，并不能够达到我们想要的效果。
Chatgpt非常强大，但是想要为我们所用，还需要进行针对性训练，才能够发挥它的全部实力。说白了，gpt是一个强大的工具，但是效果如何，取决于使用者的方式。
接下来， 为了向各位演示这个工具的使用方法，我会展示一次非常非常简单的训练。

一、首先，进行身份定义，利用gpt的运算优势配合个人的主观分析优势，进行分工合作。各位，从gpt初步的回答能看出，gpt掌握了非常全面的技术，远远超出人类正常水平，在此基础上，我们训练效果越好，gpt产生的价值越高。

二、下一步就是利用python进行数据的抓取，为了保证我们的结论准确，数据来源必须是一手的，干净的。Gpt会教我们如何进行数据爬取。后续内容就不截取了，各位有兴趣可以自行探索。

三、有了爬虫程序后，还需要爬虫账号。BUFF、UU、Steam的数据都是只对用户开放，所以我们要准备账号。同时，这三个平台都有反爬监管。监管力度BUFF>UU>Steam。。我不建议各位用自己的账号去爬数据，被封禁后果自负。

四、现在我们已经获得了数据，接下来，就把数据丢给chatgpt，让他开始分析吧。请注意，数据经过了模糊处理，已失真。仅为展示流程使用，数据和结论不具备任何参考价值。

各位，我仅仅是告诉gpt进行初步的数据分析，就得到了一些有效的信息汇总。也就是说gpt把零散的信息打包好了，并且在等待我们下一步的指令。

五、用量化的思路去指导gpt进行数据分析。其实量化并不复杂，究其根本就是确定数据与数据之间的关系。我用几个简单的非专业的描述调教gpt，并展示给各位。

好，我们的分析到此结束。
韭长只是抛砖引玉，还有更多更好的指令等待大家去发送给gpt。让gpt“为我所用”，把我们的想法数据化可视化，帮助我们做出靠谱的选择。

在csgo交易中，利用经验对比历史是一个非常好用的方法。我们可以爬出历史数据交给gpt，让gpt去寻找规律，然后根据规律判断当下如何选择。
同时，市场交易中的数据背后也隐藏了大量信息，大A中的技术分析就是分析交易数据来寻找规律，cncs的价格变化、在售变化也具备技术分析的价值，我们也可以让gpt帮助我们处理这些数据，来预测未来。特别是在当前是市场，技术分析比感觉分析要靠谱得多。

随着cncs的体量越来越大，个人和团体的力量会越来越小，数据的有效性会越来越高。
今天的内容仅仅是一个开始，此后每周我会分享一些基础策略，供大家参考模仿。