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Tuning LLMs with Your Own Personalized Data and Integrating 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
Integrate Your Own LLM into EA (Part 4): Training Your Own LLM with GPU 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 3): Training Your Own LLM with CPU 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
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 6): Aplicação e teste de EA com ONNX para MetaTrader 5
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais, que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação de dados direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos objetivos e tarefas do usuário, aumentar a
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 5): Aplicação e teste de um EA usando Socket para MetaTrader 5
Nesta série de artigos, apresentamos vários métodos de anotação de séries temporais que podem criar dados compatíveis com a maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A anotação precisa dos dados pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado com os objetivos e tarefas dos usuários
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 4): Decomposição da interpretabilidade usando anotação de dados para MetaTrader 5
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 2): Exemplo de implementação de ambiente para MetaTrader 5
Os modelos de linguagem (LLMs) são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente. E para aproveitar isso devemos pensar em como integrar LLMs avançados em nossa negociação algorítmica Muitos acham desafiador ajustar esses modelos de acordo com suas necessidades, implantá-los
Adicionando um LLM personalizado a um robô investidor (Parte 1): Implantação de equipamentos e ambiente para MetaTrader 5
Os modelos de linguagem são uma parte importante da inteligência artificial que evolui rapidamente, por isso devemos pensar em como integrar LLMs poderosos em nossa negociação algorítmica. Para a maioria das pessoas, é desafiador configurar esses poderosos modelos de acordo com suas necessidades
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 3): Exemplo de uso de anotação de dados para MetaTrader 5
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos
Anotação de dados na análise de série temporal (Parte 2): Criação de conjuntos de dados com rótulos de tendência usando Python para MetaTrader 5
Esta série de artigos apresenta várias técnicas destinadas a rotular séries temporais, técnicas essas que podem criar dados adequados à maioria dos modelos de inteligência artificial (IA). A rotulação de dados (ou anotação de dados) direcionada pode tornar o modelo de IA treinado mais alinhado aos