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刚才和 Gemini pro 3.1 仔细探讨了一会，我才意识到其实现在我们仅用一块高端显卡，就可以对过去500根K线及这些K线进行时所累计的市场数据进行Token化的处理了…
Token化之后就代表着你可以在自己的计算机上训练一个简易的大模型，性能类似GPT 2，但只专注价格概率分析。
短短2-3年之内，大模型背后 的训练成本似乎不是由硬件发展降低的，而是由层出不穷的新算法来缩减的。
目前我的思路就是尝试去训练一个简单的多模态模型，价格和盘口数据被简化成8个Tokens，成交量被简化成2个Tokens，最后再那根k线上发生的时事新闻，被简化成利空或利多的信息…
这样模型只需要 2-4 层 Transformer 层、128 个隐层维度就足以捕捉大部分模式了…
我觉得这个思路很有意思，比单纯让AI写量化策略更好玩！