Лето 2026 года стало для автора временем увлечения машинным обучением, особенно в контексте данных Московской биржи. Он собрал историю стакана, сделок и фьючерсов, применяя новейшие языковые модели, такие как Claude Sonnet 5 и Gemeni 3.7 Flash, для анализа и обработки информации.
Автор отметил, что использовал языковые модели не только для написания кода, но и для работы с полученными результатами. Это позволило ему более глубоко понять процессы, происходящие на бирже, и улучшить свои навыки в области анализа данных. Он также подчеркнул, что не использовал полностью автономных агентов, а работал с моделями в качестве консультантов.
Данный опыт подчеркивает растущую значимость машинного обучения в финансовом секторе, особенно в контексте анализа больших данных. Применение современных языковых моделей открывает новые возможности для исследователей и практиков, стремящихся улучшить свои навыки и повысить эффективность работы с финансовыми данными.