Щойно я детально обговорив з Gemini pro 3.1, я зрозумів, що насправді зараз ми можемо за допомогою однієї високопродуктивної відеокарти провести токенізацію минулих 500 свічок K та зібраних під час цих свічок ринкових даних…

Після токенізації це означає, що ви можете навчити на своєму комп’ютері просту велику модель, схожу за продуктивністю на GPT 2, але зосереджену лише на аналізі цінових ймовірностей.
За короткий період 2-3 років, витрати на тренування великих моделей, здається, зменшуються не завдяки розвитку апаратного забезпечення, а завдяки безлічі нових алгоритмів.
Зараз моя ідея полягає у спробі навчити просту мультимодальну модель, де ціна та дані по ордерах спрощені до 8 Tokens, обсяг торгів — до 2 Tokens, а новини, що виникають на цій свічці, — до інформації про потенційний позитив або негатив…
Такий підхід дозволяє моделі з 2-4 шарами Transformer та 128 прихованими розмірами виявляти більшість патернів…
Я вважаю, що ця ідея дуже цікава, і вона більш захоплююча, ніж просто змусити AI писати стратегії для кількісного аналізу!