Unutar motora: Kako naša AI analizira tržišta

Mnogi "AI" botovi za trgovanje samo su jednostavne if-then skripte pod maskom. TradingMaster AI je drugačiji. Koristi Neuronsku mrežu dubokog učenja treniranu na 7 godina povijesnih podataka.

Arhitektura u 3 sloja

Sloj 1: Unos podataka (Osjetila)

Motor konzumira 50+ točaka podataka po sekundi za svaki par:

• Kretanje cijene: Otvaranje, Visoka, Niska, Zatvaranje.
• Knjiga narudžbi: Dubina Ponude/Potražnje.
• Alternativni podaci: Sentiment, Matrice korelacije.

Sloj 2: Ekstrakcija značajki (Mozak)

Sirovi podaci su beskorisni bez konteksta. AI pretvara buku u "Značajke":

• "Je li volumen anomalan?"
• "Smanjuje li se volatilnost (Bollinger Squeeze)?"
• "Postoji li On-Chain divergencija?"

Sloj 3: Vaganje vjerojatnosti (Presuda)

Za razliku od čovjeka koji razmišlja u apsolutima ("Kupi odmah!"), AI razmišlja u vjerojatnostima.

• Izlaz: "78.4% šanse za porast cijene >1% u sljedeća 4 sata."

Kontinuirano učenje

Svake noći model se "ponovno trenira" na podacima tog dana. Ako je pogriješio, prilagođava svoje težine kako bi izbjegao tu pogrešku sutra. Zato se naše performanse poboljšavaju s vremenom.