我对一个训练在45GB个人数据的基础模型进行微调，然后测试它在我的15年交易历史和S&P指数上。

然后我为它提供了量化基金的所有工具，系统拥有量化基金的所有工具，包括因子模型、HRP优化、衰减夏普比率、回测过度优化概率、宏观格局叠加等。

但个人数据的直觉跳跃优先于金融数据...

然后我将模型放置在自己的虚拟机上，并为它提供了API访问和自己的交易账户，初始资金为10万美元。

截至目前，我以大约5%的收益率击败了S&P指数。觉得很有意思，想与大家分享。感兴趣的人可以与我联系。

还有其他想法可以让它更有效吗？我已经将所有的Edgar市场数据都喂给它了。有其他建议吗？