The Cisco model is a mutliresolution architecture built on top of a transformer model. The multiresolution allows us to have a higher timeframe and lower timeframe as context for the model. The higher timeframe is used to detect overall trend and direction while the predictions happen on the lower timeframe. Using pytorch, we can now load the model locally and using flask and webrequests on MQL5 get predictions from the pretrained model. The zero shot model gives responses back as quantiles henc
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