Soy un inversionista experimentado con un historial rentable en mercados financieros. Estoy buscando alguien que me ayude a fine-tunear un modelo de lenguaje grande (LLM) como Qwen o DeepSeek con datos financieros personalizados. Check this page, quiero hacer algo similar pero con activos tradicionales: https://nof1.ai/ Mi objetivo es crear un asistente de IA inteligente que incorpore mi conocimiento único en trading, similar a un "Alpha Arena" pero enfocado en activos convencionales de acciones (no cripto) ¿Qué haremos? Fase inicial de prueba: Empezaremos con un solo activo (por ejemplo, una acción específica como AAPL o similar) para validar el enfoque. Usaré mis datos históricos de trading rentables (rendimientos, estrategias, análisis) como dataset de entrenamiento. Fine-tuning: Adaptar el modelo para que genere predicciones, análisis de riesgo y recomendaciones basadas en mi expertise. El LLM aprenderá patrones de mi estilo de inversión (por ejemplo, momentum, value investing, etc.). Enseñanza práctica: Quiero que no solo lo implementes, sino que me enseñes el proceso paso a paso para que pueda iterar por mi cuenta en el futuro. Incluyendo herramientas como Hugging Face, LoRA o QLoRA para eficiencia. Entregables esperados: Script/configuración para fine-tuning. Modelo entrenado y probado con el activo inicial. Documentación clara y un tutorial en video o guía escrita. Pruebas de rendimiento (e.g., backtesting simple contra datos históricos). Requisitos del Freelancer: Experiencia probada en fine-tuning de LLMs (Qwen, DeepSeek u otros como Llama/GPT). Conocimientos en datos financieros (acciones, APIs como Yahoo Finance o Alpha Vantage). Familiaridad con entornos como Python, PyTorch/TensorFlow, y plataformas de cloud (e.g., Google Colab, AWS). Experiencia en Fine Tuning Lora Qlora Detalles del Proyecto: Duración estimada: 2-4 semanas (fase inicial). Proyecto con Milestones Modalidad: Remoto, 100% freelance.