Programm zur Umsetzung der quantitativen Systemintegration
Die Integration von FinGPT in bestehende quantitative Handelssysteme erfordert eine schrittweise Umsetzung:
- Entwurf der API-SchichtKapselung des Prognosemoduls durch Flask/FastAPI, um eine RESTful-Schnittstelle für den Aufruf durch Handelssysteme bereitzustellen.
- Andocken von DatenKonfigurieren Sie eine Echtzeit-Datenpipeline (Kafka/Pulsar empfohlen), um sicherzustellen, dass die Marktdaten synchron mit den Nachrichtenströmen eingegeben werden.
- Signalfusion
- RisikoanpassungFestlegen eines Schwellenwerts für die Zuverlässigkeit der Vorhersage (z. B. 80%), bei dessen Unterschreitung der manuelle Überprüfungsprozess automatisch ausgelöst wird
- LeistungsüberwachungEinsatz von Prometheus + Grafana zur Überwachung der voraussichtlichen Latenz und Ressourcennutzung, um die Rechtzeitigkeit von Transaktionen zu gewährleisten
Einführung eines Gewichtungsmechanismus auf Strategieebene, um FinGPT-Prognosen organisch mit traditionellen technischen Indikatoren zu kombinieren.
Hinweis: Es wird empfohlen, die Strategie 1-2 Monate lang in einer Demohandelsumgebung zu testen, um die Stabilität der Strategie zu überprüfen, bevor sie in den Live-Handel übergeht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinGPT: Open Source Financial Big Language Modelling Platform für Finanzanalysen und -vorhersagenDie
