Diskussion zum Artikel "Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle"

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Neuer Artikel Vom Neuling zum Experten: Animierte Nachrichten-Schlagzeile mit MQL5 (IV) – Markteinsichten durch lokal verfügbare KI-Modelle :

In der heutigen Diskussion untersuchen wir, wie man Open-Source-KI-Modelle selbst hosten und zur Gewinnung von Markteinblicken nutzen kann. Dies ist Teil unserer laufenden Bemühungen, den News Headline EA zu erweitern, indem wir einen AI Info-Streifen einführen, die ihn in ein Multi-Integrations-Assistenz-Tool verwandelt. Der aktualisierte EA zielt darauf ab, Händler durch Kalenderereignisse, aktuelle Finanznachrichten, technische Indikatoren und jetzt auch durch KI-generierte Marktperspektiven auf dem Laufenden zu halten - und bietet so zeitnahe, vielfältige und intelligente Unterstützung für Handelsentscheidungen. Seien Sie dabei, wenn wir praktische Integrationsstrategien erforschen und untersuchen, wie MQL5 mit externen Ressourcen zusammenarbeiten kann, um ein leistungsstarkes und intelligentes Arbeitsterminal für den Handel aufzubauen.

In dieser Diskussion gehen wir der Frage nach, wie wir Open-Source-KI-Modelle nutzen können, um unsere algorithmischen Handelswerkzeuge zu verbessern - insbesondere, wie wir den News Headline EA mit einem AI Info-Streifen erweitern können. Ziel ist es, Neueinsteigern eine solide Ausgangsbasis zu bieten. Wer weiß? Heute integrieren Sie vielleicht ein Modell, morgen bauen Sie vielleicht eines. Aber alles beginnt damit, dass wir die Grundlagen verstehen, die von denen gelegt wurden, die vor uns kamen.

Wir können kein Gespräch über moderne Fortschritte führen, ohne künstliche Intelligenz und ihren schnell wachsenden Einfluss auf menschliche Aufgaben zu erwähnen. Wenn es um den algorithmischen Handel geht, wird die Diskussion sogar noch relevanter - der Handel wird bereits von Zahlen und Automatisierung angetrieben, sodass KI im Vergleich zu anderen Bereichen, die noch eine Abkehr von manuellen Prozessen erfordern, eine natürliche Ergänzung darstellt.

KI-Modelle haben sich in verschiedenen Bereichen zu leistungsfähigen Werkzeugen entwickelt, doch nicht jeder hat die Ressourcen oder das Fachwissen, um eigene Modelle zu entwickeln, da die Entwicklung voll funktionsfähiger Systeme sehr komplex ist. Glücklicherweise hat das Aufkommen von Open-Source-Initiativen es möglich gemacht, kostenlos auf bereits trainierte Modelle zuzugreifen und von ihnen zu profitieren. Diese von der Gemeinschaft getragenen Bemühungen bieten einen praktischen Einstieg für viele Entwickler und Enthusiasten.

Allerdings bieten Premium-Modelle aufgrund des hohen Arbeitsaufwands, der in sie investiert wird, oft einen größeren Funktionsumfang. Dennoch sind Open-Source-Modelle ein wertvoller Ausgangspunkt, insbesondere für diejenigen, die KI integrieren möchten, ohne das Rad neu zu erfinden.

In der vorangegangenen Diskussion haben wir uns auf Indicator Insights konzentriert. Heute werden wir untersuchen, wie man Open-Source-KI für den algorithmischen Handel nutzen kann, indem wir ein quantisiertes Sprachmodell selbst hosten und es direkt in einen MQL5 Expert Advisor integrieren. Im nächsten Abschnitt beginnen wir mit einer kurzen Einführung in die Rolle von llama.cpp (der leichtgewichtigen Inferenz-Engine) und einem 4-Bit-GGUF-Modell (dem komprimierten „Gehirn“), gehen dann durch das Herunterladen und Vorbereiten des Modells, das Einrichten eines lokalen Python-basierten Inferenz-Servers mit FastAPI und schließlich das Einbinden in den News Headline EA, um einen dynamischen AI Info-Streifen zu erstellen.

Autor: Clemence Benjamin