さっきGemini pro 3.1とじっくり議論したところ、実は今、私たちが高性能なグラフィックカード一枚だけで、過去500本のK線とそれらのK線時点で蓄積された市場データをToken化処理できることに気づきました…

Token化された後は、自分のコンピュータ上でGPT 2に似た性能の簡易大規模モデルを訓練できることを意味しますが、これは価格確率分析に特化しています。
わずか2〜3年の間に、大規模モデルの訓練コストはハードウェアの進歩によるものではなく、次々と登場する新しいアルゴリズムによって削減されているようです。
現在の私のアイデアは、価格と板情報を8つのTokensに簡略化し、取引量を2つのTokensにし、最後にそのK線上で起きた時事ニュースをネガティブまたはポジティブな情報に簡略化したシンプルなマルチモーダルモデルを訓練してみることです…
こうしたモデルは、Transformer層2〜4層、隠れ層次元128で、大部分のパターンを捉えることができると思います…
このアイデアは非常に面白くて、AIに単に量的戦略を書かせるよりもずっと楽しいと思います！