Utiliser Llama 2 pour créer un conseiller en investissement et des stratégies de trading

Avant de commencer, cet article n’offre aucun conseil financier et n’est qu’une expérience réalisée en utilisant le grand modèle de langage récemment lancé par Meta sous la forme de Llama 2. L’explosion de l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années a touché toutes les facettes de notre vie. L’une des applications les plus intrigantes de l’IA en finance est la création d’un conseiller en investissement IA pour générer des stratégies de trading.

Ce guide expérimental plonge dans le processus de création d’un conseiller en investissement IA grâce à un tutoriel vidéo créé par Siraj Raval. Son application dans la prévision des cours des actions et la génération d’une thèse d’investissement. Il explore également l’utilisation de Compositeur pour la création de stratégies de trading, le backtesting des stratégies de trading et les limites des modèles d’IA existants.

IA les conseillers en placement sont de plus en plus populaires en raison de leur capacité à analyser de grandes quantités de données et faire des prédictions avec un haut degré de précision. L’un de ces conseillers en investissement IA a été développé par Siraj, qui génère des conseils d’investissement et des stratégies de trading. Cette IA utilise Python, un langage de programmation populaire connu pour sa simplicité et sa robustesse, pour créer un modèle de séries chronologiques. Ce modèle est utilisé pour prédire les cours des actions, comme le prix de Tesla le mois prochain.

Construire un conseiller en investissement avec Llama 2

L’IA prédit non seulement les cours des actions, mais génère également une thèse d’investissement basée sur la prévision et les tendances globales du marché. Cette thèse d’investissement peut ensuite être utilisée pour créer une stratégie de trading sur la plateforme de trading composer.trade. La stratégie de négociation est généralement basée sur le prix moyen mobile sur 50 jours des actions d’une entreprise par rapport à sa moyenne mobile sur 200 jours. Lors des backtests, la stratégie commerciale de l’IA a surperformé celle du SPY d’environ 700 %, démontrant ainsi son efficacité potentielle.

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Stratégies de trading d’IA

Le conseiller en investissement IA a été construit à l’aide d’un modèle de base ouvert, Llama 2, publié par Facebook. Ce modèle a été affiné sur des données de code (Code Llama), améliorant ainsi sa capacité à analyser et prédire les tendances boursières. L’IA peut être exécutée sur un GPU à l’aide d’un Carnet de notes Google Collaboration avec cinq commandes, le rendant accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux d’expertise technique.

L’une des principales caractéristiques de cette IA est sa capacité à extraire des données en temps réel du Web pour créer une thèse d’analyse et d’investissement. Ceci est réalisé grâce à l’utilisation d’API, qui permettent à l’IA d’accéder et d’analyser des informations à jour. L’IA génère du code en réponse, qui est ensuite prétraité et exécuté à l’aide d’une fonction de notebook Jupyter. Ce processus garantit que les prévisions et les conseils d’investissement de l’IA sont basés sur les données les plus récentes.

Conseiller en investissement Lama 2

Si le modèle Llama 2 s’est révélé efficace, d’autres modèles peuvent également être utilisés. Par exemple, le modèle à trois milliards de paramètres de Replit, Code de répétition V1 3B, qui a été formé dans 20 langues différentes, peut également être utilisé. Cependant, il est important de noter que faire de l’inférence sur des GPU n’est pas bon marché, mais c’est moins cher que de payer OpenAI.

L’IA peut être utilisée pour générer des conseils d’investissement sans restriction et peut être étendue pour réaliser des investissements. Cela en fait un outil polyvalent tant pour les investisseurs individuels que pour les institutions financières. Pour exécuter les stratégies de trading, Compositeur est recommandé car il fournit un tableau de bord et une communauté de différentes stratégies.

L’utilisation de l’IA pour créer des conseillers en investissement et générer des stratégies de trading a le potentiel de révolutionner le secteur financier. Avec la capacité d’analyser de grandes quantités de données et de faire des prévisions précises, les conseillers en investissement IA peuvent fournir des informations et des conseils précieux aux investisseurs. Cependant, il est important d’être conscient des limites des modèles d’IA existants et des coûts associés à l’exécution de l’inférence sur les GPU. À mesure que la technologie continue d’évoluer, il est probable que nous verrons à l’avenir des conseillers en investissement IA encore plus sophistiqués et efficaces.

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