Vừa rồi tôi đã thảo luận kỹ với Gemini pro 3.1 một chút, tôi mới nhận ra rằng hiện tại chỉ cần một chiếc card đồ họa cao cấp là có thể xử lý token hóa 500 cây nến trong quá khứ cùng với dữ liệu thị trường tích lũy trong thời gian đó…

Sau khi token hóa, điều đó có nghĩa là bạn có thể huấn luyện một mô hình lớn đơn giản trên máy tính của mình, hiệu năng tương tự GPT 2, nhưng chỉ tập trung vào phân tích xác suất giá.
Trong vòng 2-3 năm tới, chi phí đào tạo của các mô hình lớn dường như không giảm nhờ sự phát triển của phần cứng nữa, mà nhờ các thuật toán mới liên tục xuất hiện để rút ngắn chi phí.
Hiện tại, ý tưởng của tôi là thử huấn luyện một mô hình đa mô thức đơn giản, dữ liệu giá và dữ liệu sổ lệnh được rút gọn thành 8 Tokens, khối lượng giao dịch được rút gọn thành 2 Tokens, cuối cùng các tin tức thời sự xảy ra trên cây nến đó sẽ được rút gọn thành thông tin tiêu cực hoặc tích cực…
Như vậy, mô hình chỉ cần 2-4 lớp Transformer, 128 chiều ẩn là đủ để bắt được phần lớn các mẫu hình…
Tôi nghĩ ý tưởng này rất thú vị, còn hay hơn việc để AI tự viết chiến lược định lượng!