Fine-Tuning LLM para Trading de Acciones Personalizado

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.