ChatGPT投资模型是一种基于深度学习技术的投资模型，通过对大量的金融数据进行分析，预测未来股票价格变动的趋势，以此为根据进行投资决策。ChatGPT投资模型的名称来自于以下几个关键词：

C: Convolutional Neural Networks（卷积神经网络）

H: Hierarchical Attention Networks（分层注意力网络）

A: Autoencoder（自编码器）

T: Transformer（变形器）

GPT: GPT模型（生成式预训练模型）

ChatGPT投资模型所采取的深度学习技术具有以下几个特点：

1.卷积神经网络：是深度学习中的一种前馈神经网络，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图象和语音。在ChatGPT投资模型中，卷积神经网络主要用于对金融数据进行特点提取，以便更好地预测股票价格变动的趋势。

2.分层注意力网络：是深度学习中的一种多头自注意力机制，主要用于处理具有变长输入的序列数据，如自然语言。在ChatGPT投资模型中，分层注意力网络主要用于对投资决策进行加权，以提高决策的精度和可靠性。

3.自编码器：是深度学习中的一种无监督学习算法，主要用于学习数据的低维表达情势，以便更好地进行数据可视化和特点提取。在ChatGPT投资模型中，自编码器主要用于对金融数据进行降维处理，以便更好地进行模型训练和预测。

4.变形器：是深度学习中的一种自回归模型，主要用于生成序列数据，如自然语言。在ChatGPT投资模型中，变形器主要用于将金融数据转化为向量表示，以便更好地进行模型训练和预测。

5.GPT模型：是深度学习中的一种生成式预训练模型，主要用于生成具有高度语言真实感的自然语言文本。在ChatGPT投资模型中，GPT模型主要用于对金融数据进行自然语言生成，以便更好地进行数据可视化和分析。

通过以上几种深度学习技术的综合应用，ChatGPT投资模型可以对股票的价格变动趋势进行准确预测，并为投资者提供科学、可靠的投资决策参考。同时，ChatGPT投资模型还可以对金融数据进行可视化和分析，为投资者提供更全面的市场信息和趋势分析。