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Integrate Your Own LLM into EA (Part 5): Develop and Test Trading Strategy with LLMs(II)-LoRA-Tuning para MetaTrader 5
With the rapid development of artificial intelligence today, language models (LLMs) are an important part of artificial intelligence, so we should think about how to integrate powerful LLMs into our algorithmic trading. For most people, it is difficult to fine-tune these powerful models according to
Integrate Your Own LLM into EA (Part 5): Develop and Test Trading Strategy with LLMs(I)-Fine-tuning para MetaTrader 5
With the rapid development of artificial intelligence today, language models (LLMs) are an important part of artificial intelligence, so we should think about how to integrate powerful LLMs into our algorithmic trading. For most people, it is difficult to fine-tune these powerful models according to
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU para MetaTrader 5
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 3): Entrenando tu propio LLM utilizando la CPU para MetaTrader 5
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial actual, los modelos de lenguaje (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar LLM potentes en nuestro trading algorítmico. Para la mayoría de las personas, es difícil ajustar estos
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 6): Aplicación y prueba en EA utilizando ONNX para MetaTrader 5
Esta serie de artículos presenta varios métodos de etiquetado de series temporales, que pueden crear datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial, y el etiquetado de datos específico según las necesidades puede hacer que el modelo de inteligencia artificial entrenado
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket para MetaTrader 5
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 4): Descomposición de la interpretabilidad usando el marcado de datos para MetaTrader 5
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 2): Ejemplo de despliegue del entorno para MetaTrader 5
Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil adaptar estos modelos a sus necesidades
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 1): Desplegando el equipo y el entorno para MetaTrader 5
Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 3): Ejemplo de uso del marcado de datos para MetaTrader 5
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas