Discusión sobre el artículo "Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading"
MetaQuotes:
Genial.....lo revisaré en profundidad más tarde. Espero con impaciencia el próximo artículo
Echa un vistazo al nuevo artículo: Integre su propio LLM en EA (Parte 5): Desarrolle y pruebe su estrategia de trading con LLMs(IV) - Pruebe su estrategia de trading.
Autor: Yuqiang Pan
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Artículo publicado Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (IV) - Probar la estrategia de trading:
En artículos anteriores, presentamos cómo ajustar los modelos GPT-2 preentrenados utilizando diferentes métodos para que GPT-2 realice tareas de acuerdo con nuestros deseos, y comparamos estos métodos en varias dimensiones. Por supuesto, solo hemos presentado algunos métodos de uso común, lo que no significa que solo estos métodos puedan utilizarse para ajustar con precisión los modelos GPT-2. Puedes intentar ajustar GPT-2 utilizando otros métodos basados en nuestro proceso de implementación de ejemplo, compararlos y elegir un modelo mejor. Si encuentra algún problema durante este proceso, puede dejar un comentario al final del artículo.
Ahora, nuestro modelo GPT-2 perfeccionado tiene la capacidad inicial de ejecutar estrategias de negociación cuantitativas simples. Por lo tanto, este artículo presentará cómo integrar nuestro modelo perfeccionado en nuestra estrategia de negociación cuantitativa. El modelo utilizado en el ejemplo es el modelo GPT-2 ajustado con Adapter-tuning (enlace al artículo específico: Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (III) Ajuste del adaptador). Así pues, a menos que se especifique lo contrario, todas las referencias a GPT-2 en este artículo se refieren a este modelo.
Sin embargo, cabe señalar que el modelo que ajustamos se basa en datos limitados con fines demostrativos y no puede manejar entornos de negociación reales. Sin realizar pruebas y optimización, no las utilice directamente en operaciones reales, lo cual es de suma importancia. Nuestro código de predicción anterior se completó en el entorno Python, pero MQL5, como lenguaje de programación altamente integrado para la plataforma MetaTrader 5, proporciona herramientas potentes para desarrollar Asesores Expertos (EA). Por lo tanto, para implementar estrategias de negociación cuantitativa automatizadas, necesitamos volver al entorno MQL5. Este artículo explicará paso a paso cómo lograr este proceso.
Veamos cómo migrar este modelo entrenado del entorno Python al EA MQL5, para que se ejecute directamente en la plataforma MetaTrader 5 y así respaldar las decisiones de negociación en tiempo real.
Autor: Yuqiang Pan