Saya membuat simulasi saham yang dibuat sebelumnya dapat diakses di web dan ditampilkan dengan cara yang dapat saya lihat
Untuk saat ini karena masih awal, saya hanya memuat 100 saham teratas KOSPI
Untuk menggunakan API akun aktual Kiwoom, jika saya melakukan kurang dari 5 panggilan per detik dan kurang dari 1000 panggilan per jam, itu sudah cukup untuk simulasi (Alih-alih memanggil satu saham per panggilan, memanggil sekitar 10 secara bersamaan secara paralel seperti xxxxx, xxxxx, xxxxxx tampaknya paling stabil)
Saat ini saya sedang menguji model Qwen3 14B dalam 2 versi
A : Saya hanya memasukkan berbagai hal dan memasukkan 10.000 data
B : Saya memilih dan menyusun materi buku teks yang paling dimurnikan, fokus pada PDF dari Kiwoom dan Bursa Efek serta materi resmi dari DART, disesuaikan sebanyak mungkin dengan pasar saham Korea, dan saya menyusun sekitar 1000 materi dari buku teks saja. Sekitar 500 adalah konten buku teks, 300 adalah istilah atau konten yang disesuaikan dengan Korea, dan 200 adalah Q&A. Tampaknya nanti saya bisa menambahnya fokus pada Q&A, tetapi untuk sekarang saya telah melatih sekitar 1000.
Untuk setiap model, saya memberikan 10 bot dan modal awal 100 juta untuk setiap bot, dan melanjutkan hanya dengan data yang dikirim Kiwoom tanpa informasi latar belakang apa pun. Ini adalah performa murni.
Saya sendiri mulai dari minggu lalu dengan simulasi terpisah dengan modal 100 juta dan mendapatkan keuntungan.
Minggu depan saya berencana memberikan informasi latar belakang dan melanjutkan. Saya harus memberikan laporan seminggu + tren harga saham 100 perusahaan teratas. Dan saya juga berencana memberikan fitur memo yang dapat digunakan model secara independen dan sistem yang dapat melakukan RAG untuk itu. Karena model lokal memiliki konteks yang kecil.
Sekarang mulai mode saling bertarung?????
Saya tidak tahu mana yang lebih baik antara model dengan 1000 data dari buku teks dan model dengan 10.000 data yang berisi berbagai hal.
