記事「独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMによる取引戦略の開発とテスト(IV) - 取引戦略のテスト」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMによる取引戦略の開発とテスト(IV) - 取引戦略のテスト」はパブリッシュされました:

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じてファインチューニングし、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

これまでの記事では、さまざまな方法で事前学習済みのGPT-2モデルをファインチューニングし、目的に沿ったタスクを実行させる手法を紹介し、それぞれを複数の観点から比較しました。もちろん、紹介したのは代表的な手法に過ぎず、他にも多くのファインチューニング方法が存在します。これまでの実装例を参考に、他の手法を試して比較し、より適したモデルを選択することも可能です。この過程で問題が発生した場合は、ぜひ記事の最後にコメントをお寄せください。

現在、ファインチューニング済みのGPT-2モデルは、単純な定量取引戦略を実行するための初期機能を備えています。そこで本記事では、このモデルを実際の取引戦略にどのように統合するかを紹介します。例として使用するのは、アダプタチューニングによってファインチューニング済みのGPT-2モデルです（詳細は「独自のLLMをEAに統合する（第5部）：LLMを使った取引戦略の開発とテスト(III) - アダプタチューニング」で詳しく解説しました。をご参照ください）。特に断りがない限り、本記事で「GPT-2」と記載する場合はこのモデルを指しています。

ただし、本モデルはデモンストレーション目的で限られたデータを用いてファインチューニング済みのものであり、実際の取引環境に対応できるものではありません。テストや最適化をおこなわずにリアルな取引に使用することは絶対に避けてください。この点は非常に重要です。これまでの予測コードはPython環境で作成されていましたが、MetaTrader 5プラットフォームで使用されるMQL5は、高度に統合されたプログラミング言語であり、エキスパートアドバイザー(EA)の開発に非常に強力なツールを提供します。そのため、自動化された定量取引戦略を実現するには、MQL5環境へ移行する必要があります。本記事では、その手順を段階的に解説していきます。

学習済みモデルをPython環境からMQL5 EAに移行し、MetaTrader 5プラットフォーム上で直接実行してリアルタイムの取引判断を支援する方法を見ていきましょう。

作者: Yuqiang Pan

[Alpha Dolcy]

MetaQuotes:

新しい記事をご覧ください：独自のLLMをEAに組み込む（パート5）：LLMを使った取引戦略の開発とテスト(IV) - 取引戦略をテストする。

著者Yuqiang Pan

素晴らしい...後で詳しく調べてみます。次の記事を楽しみにしています。