Я как вариант написал расмотреть альтернативный подход. Дальше уже сами выбирайте.

А какой альтернативный подход? В той ссылке, что вы привели, автор генерировал код на питоне через ChatGPT. Автор сам выполнял этот код для своих данных и смотрел на результаты, попутно спрашивая у чата ГПТ, какие гипотезы еще можно проверить. Он не смог загрузить данные напрямую в LLM.

Я делаю то же самое, просто прикручиваю удобный UI, чтобы мне не нужно было код и данные копировать туда сюда между чатом ГПТ и моей средой разработки.

Я ж поддерживаю ваше начинание.

Replikant_mih, использую Github Copilot. Это плагин к Visual Studio и VS Code. В нем можно выбрать LLM модель: в бесплатной версии GPT-4o и Claude Sonnet 3.5, другие модели доступны в платных подписках. В ютубе много роликов про него.

Теоретически да, он видит весь проект, но практически гораздо лучшие результаты получаются, если в промпте явно указывать имена файлов, типа:

— В связке #BackEnd.cs и #FrontEnd.js не работает передача данных по сделкам, отображается пустой грид, поправь.

Задачи лучше всего рубить на как можно мелкие. Я пробовал давать сложные задачи в одном промпте, с описанием сразу всей фичи по пунктам — не справляется. Например, задачу подсветить сделку на графике, когда сделка выбрана в таблице, мне пришлось разбить на три или четыре промпта, типа такого:

— Подсвети строку в таблице по клику на неё
— Когда строка выбрана, сохрани данные по сделке в глобальной переменной
— Когда сделка выбрана, прочитай данные по сделке из глобальной переменной, нарисуй на всех графиках вертикальные линии trade.enter, trade.exit
— Закрась область между линиями: зеленым цветом, если trade.Profit >0, иначе красным цветом.

Одна из вещей, которая меня впечатлила: таблицы в базе и ORM классы в коде полностью создал он. Я описал, какие таблицы и поля мне нужны, он подключился к базе (через sqlcmd.exe), всё посоздавал сам, всё сделал правильно. (Я использую Dapper, легковесный ORM).

Просто трейдер, да, согласен, что при мне, но вряд ли в ближайшие 5-10 лет, так что я еще успею.

Я тесно работаю с ИИ каждый день, и хорошо представляю его недостатки. Например, он до сих пор ошибается в таких тривиальных арифметических задачах (chatGPT)

И вы готовы доверить такому аналитику данных?..

Да, это можно исправить, попросив его написать программу (например на питоне), и посчитать с помощью программы, но примерно то же я и делаю сейчас — прошу его писать куски программы, и собираю это в удобный для меня UI.

SergeyJu, именно в таком случае ничего. :) Меня больше интересуют серии убыточных сделок — что там происходит? Расшатываются коэффициенты регрессии? Ломается возвращение к среднему у спреда? Вот это я хочу увидеть на графиках и понять; и дальше придумать индикатор, чтобы в случае такого расшатывания алгоритм вставал на паузу (или вообще прекращал работать с этой парой).

EDIT: То есть очевидно, что если идут убытки, то ломается коинтеграция, но по каким индикаторам это можно эффективно отследить? Статистики типа p-value в тесте ADF слишком инертны. Half-life лучше, но можно ли еще лучше?

EDIT2: Вполне возможно, что самым лучшим индикатором будет именно наличие ряда убыточных сделок подряд… (пошли убытки — останавливай).