Обсуждение статьи "Торговый робот на языковой GPT-модели"

 

Опубликована статья Торговый робот на языковой GPT-модели:

Статья представляет полную реализацию TimeGPT — специализированной архитектуры на основе Transformer для прогнозирования финансовых временных рядов на платформе MetaTrader 5. Рассмотрена адаптация механизма внимания для финансовых данных, селективная токенизация изменений цены, hardware-aware оптимизации и продвинутые техники обучения. Включены результаты практического тестирования, показавшие точность прогнозов 87% при горизонте 24 бара с временем обучения 15 минут на CPU. Представлен готовый торговый советник с автоматическим переобучением.

Прежде чем погрузиться в код, важно понять, с чем работает TimeGPT. Финансовые рынки производят данные в виде временных рядов — это последовательность цен, записанных через равные промежутки времени, например, каждый час. Цены на рынке не движутся по простым правилам: они могут резко взлететь из-за новостей, медленно падать или колебаться без явной причины. Задача TimeGPT — найти в этих данных закономерности и предсказать, как изменится цена через 24 часа, что в терминах рыночных графиков называется 24 барами.

Разработка модели требует решения нескольких задач. Сначала нужно определить, как хранить и обрабатывать данные о ценах. Затем необходимо преобразовать эти данные в формат, который модель сможет понять. Далее нужно спроектировать архитектуру модели, чтобы она могла находить сложные зависимости в данных. После этого модель обучают на исторических данных, чтобы она научилась делать точные прогнозы. Наконец, важно оптимизировать модель, чтобы она работала быстро и не требовала слишком много памяти, учитывая ограничения платформы MetaTrader 5. Теперь разберём каждый из этих этапов, опираясь на код из файла TimeGPT_Fixed.mqh.

Автор: Yevgeniy Koshtenko

 
Евгений, спасибо Вам! Неплохо бы увидеть аналогичное решение для современной хорошей видеокарты.
 
Бэкпропа,я так понимаю,нету ?Веса остаются теми же,что при инициализации.