Cтатьи
Tuning LLMs with Your Own Personalized Data and Integrating into EA (Part 5): Develop and Test Trading Strategy with LLMs(I)-Fine-tuning для 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 для 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 для 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
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 6)：Применение и тестирование советника с помощью ONNX для MetaTrader 5
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 5)：Применение и тестирование советника с помощью Socket для MetaTrader 5
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 4): Декомпозиция интерпретируемости с использованием разметки данных для MetaTrader 5
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 2): Пример развертывания среды для MetaTrader 5
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их
Добавляем пользовательскую LLM в торгового робота (Часть 1): Развертывание оборудования и среды для MetaTrader 5
Языковые модели (LLM) являются важной частью быстро развивающегося искусственного интеллекта, поэтому нам следует подумать о том, как интегрировать мощные LLM в нашу алгоритмическую торговлю. Большинству людей сложно настроить эти мощные модели в соответствии со своими потребностями, развернуть их
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 3)：Пример использования разметки данных для MetaTrader 5
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить
Разметка данных в анализе временных рядов (Часть 2)：Создаем наборы данных с маркерами тренда с помощью Python для MetaTrader 5
В этой серии статей представлены несколько методов разметки временных рядов, которые могут создавать данные, соответствующие большинству моделей искусственного интеллекта (ИИ). Целевая разметка данных может сделать обученную модель ИИ более соответствующей пользовательским целям и задачам, повысить