В первой части я рассказывал, как собрал RAG-систему с LangGraph-агентом на локальных LLM. Она умела искать новости, отвечать на вопросы и извлекать сущности. Но для трейдинга этого мало — нужно не просто читать , а предсказывать . В этой статье я расскажу, как превратил новостной скрапер в ML-пайплайн, который генерирует торговые сигналы (BUY/SELL/NEUTRAL) с доказательствами. Мы пройдём путь от привязки новостей к тикерам до Explainable UI, разберём грабли на малых данных и заглянем в архитектурное будущее проекта. Стек: Scikit-learn, Plotly, FastAPI, Streamlit, PostgreSQL, Ollama. Читать далее
Continue to Habr →You are being forwarded in 6s — stay on this page