درون موتور: چگونه هوش مصنوعی ما بازارها را تحلیل می‌کند

بسیاری از ربات‌های معاملاتی "هوش مصنوعی" فقط اسکریپت‌های ساده اگر-آنگاه در لباس مبدل هستند. TradingMaster AI متفاوت است. این از یک شبکه عصبی یادگیری عمیق استفاده می‌کند که بر روی ۷ سال داده‌های تاریخی آموزش دیده است.

معماری ۳ لایه

لایه ۱: جذب داده (حواس) (The Senses)

موتور بیش از ۵۰ نقطه داده در ثانیه برای هر جفت مصرف می‌کند:

• پرایس اکشن: باز، بالا، پایین، بسته.
• دفتر سفارش: عمق پیشنهاد خرید/فروش.
• داده‌های جایگزین: احساسات، ماتریس‌های همبستگی.

لایه ۲: استخراج ویژگی (مغز) (The Brain)

داده‌های خام بدون زمینه بی‌فایده هستند. هوش مصنوعی نویز را به "ویژگی‌ها" تبدیل می‌کند:

• "آیا حجم غیرعادی است؟"
• "آیا نوسان در حال انقباض است (فشردگی بولینگر)؟"
• "آیا واگرایی درون‌زنجیره‌ای وجود دارد؟"

لایه ۳: وزن‌دهی احتمالات (قضاوت) (The Judgement)

برخلاف انسانی که به صورت مطلق فکر می‌کند ("الان بخر!")، هوش مصنوعی به احتمالات فکر می‌کند.

• خروجی: "۷۸.۴٪ احتمال افزایش قیمت >۱٪ در ۴ ساعت آینده."

یادگیری مداوم

هر شب، مدل خود را بر اساس داده‌های روز "بازآموزی" می‌کند. اگر اشتباهی مرتکب شده باشد، وزن‌های خود را تنظیم می‌کند تا فردا از آن اشتباه جلوگیری کند. به همین دلیل است که عملکرد ما با گذشت زمان بهبود می‌یابد.