Mootori sees: Kuidas meie AI analüüsib turge

Paljud "AI" kauplemisrobotid on lihtsalt lihtsad kui-siis skriptid maskeeringus. TradingMaster AI on erinev. See kasutab Süvaõppe närvivõrku, mis on treenitud 7 aasta ajaloolistel andmetel.

3-kihiline arhitektuur

Kiht 1: Andmete vastuvõtmine (Meeled)

Mootor tarbib 50+ andmepunkti sekundis iga paari kohta:

• Hinnaaktsioon: Avamine, Kõrgeim, Madalaim, Sulgemine.
• Tellimusraamat: Ostu/Müügi sügavus.
• Alternatiivsed andmed: Meeleolu, Korrelatsioonimaatriksid.

Kiht 2: Funktsioonide eraldamine (Aju)

Toorandmed on kontekstita kasutud. AI muudab müra "Funktsioonideks":

• "Kas maht on anomaalne?"
• "Kas volatiilsus tõmbub kokku (Bollinger Squeeze)?"
• "Kas on olemas Ahelasisene lahknevus?"

Kiht 3: Tõenäosuse kaalumine (Otsus)

Erinevalt inimesest, kes mõtleb absoluutides ("Osta kohe!"), mõtleb AI tõenäosustes.

• Väljund: "78,4% tõenäosus hinna tõusuks >1% järgmise 4 tunni jooksul."

Pidev õppimine

Igal öösel "treenib" mudel end päeva andmetel ümber. Kui see tegi vea, kohandab see oma kaalusid, et vältida seda viga homme. Seetõttu paraneb meie tulemuslikkus aja jooksul.