Inde i motoren: Hvordan vores AI analyserer markeder

Mange "AI"-handelsbots er bare simple hvis-så scripts i forklædning. TradingMaster AI er anderledes. Den bruger et Deep Learning Neural Network trænet på 7 års historiske data.

3-lags arkitekturen

Lag 1: Dataindsamling (Sanserne)

Motoren forbruger 50+ datapunkter i sekundet for hvert par:

• Prishandling: Åben, Høj, Lav, Luk.
• Ordrebog: Bud/Udbud dybde.
• Alternativ Data: Sentiment, Korrelationsmatricer.

Lag 2: Feature Ekstraktion (Hjernen)

Rådata er ubrugelig uden kontekst. AI'en konverterer støj til "Features":

• "Er Volumen unormal?"
• "Er volatilitet kontraherende (Bollinger Squeeze)?"
• "Er der en On-Chain Divergens?"

Lag 3: Sandsynlighedsvægtning (Dommen)

I modsætning til et menneske, der tænker i absolutter ("Køb nu!"), tænker AI i sandsynligheder.

• Output: "78,4% chance for prisstigning >1% i de næste 4 timer."

Kontinuerlig Læring

Hver nat "gen-træner" modellen sig selv på dagens data. Hvis den lavede en fejl, justerer den sine vægte for at undgå den fejl i morgen. Det er derfor, vores ydeevne forbedres over tid.