Вътре в двигателя: Как нашият AI анализира пазарите

Много "AI" търговски ботове са просто прости скриптове "ако-тогава" под прикритие. TradingMaster AI е различен. Той използва Невронна мрежа за дълбоко обучение, обучена на 7 години исторически данни.

3-слойната архитектура

Слой 1: Поглъщане на данни (Сетивата)

Двигателят консумира 50+ точки данни в секунда за всяка двойка:

• Ценово действие (Price Action): Отвори, Високо, Ниско, Затвори.
• Книга за поръчки: Дълбочина на Bid/Ask.
• Алтернативни данни: Сентимент, Матрици на корелация.

Слой 2: Извличане на функции (Мозъкът)

Суровите данни са безполезни без контекст. AI преобразува шума във "Функции":

• "Аномален ли е обемът?"
• "Свива ли се волатилността (Bollinger Squeeze)?"
• "Има ли On-Chain Дивергенция?"

Слой 3: Претегляне на вероятностите (Преценката)

За разлика от човека, който мисли в абсолютни стойности ("Купи сега!"), AI мисли във вероятности.

• Резултат: "78.4% шанс цената да се увеличи с >1% в следващите 4 часа."

Непрекъснато обучение

Всяка нощ моделът се "преобучава" на данните от деня. Ако е направил грешка, той коригира теглата си, за да избегне тази грешка утре. Ето защо нашата производителност се подобрява с времето.