エンジンの内部：当社のAIが市場を分析する方法

多くの「AI」トレーディングボットは、単なるif-thenスクリプトに過ぎません。TradingMaster AIは違います。それは7年間の過去のデータで訓練されたディープラーニングニューラルネットワークを使用しています。

3層アーキテクチャ

レイヤー1：データ取り込み（感覚）

エンジンは、すべてのペアについて毎秒50以上のデータポイントを消費します。

• プライスアクション: 始値、高値、安値、終値。
• オーダーブック: ビッド/アスクの深さ。
• 代替データ: センチメント、相関行列。

レイヤー2：特徴抽出（脳）

生のデータはコンテキストなしでは役に立ちません。AIはノイズを「特徴」に変換します。

• 「出来高は異常か？」
• 「ボラティリティは収縮しているか（ボリンジャースクイーズ）？」
• 「オンチェーンダイバージェンスはあるか？」

レイヤー3：確率の重み付け（判断）

絶対的に考える人間（「今すぐ買え！」）とは異なり、AIは確率で考えます。

• 出力: 「今後4時間で価格が1％以上上昇する確率は78.4％。」

継続的な学習

毎晩、モデルはその日のデータで自己を「再トレーニング」します。間違いを犯した場合、明日その間違いを避けるために重みを調整します。これが、パフォーマンスが時間の経過とともに向上する理由です。