ძრავის შიგნით: როგორ აანალიზებს ჩვენი AI ბაზრებს

ბევრი "AI" სავაჭრო ბოტი უბრალოდ შენიღბული მარტივი if-then სკრიპტებია. TradingMaster AI განსხვავებულია. ის იყენებს ღრმა სწავლების ნეირონულ ქსელს, რომელიც გაწვრთნილია 7 წლის ისტორიულ მონაცემებზე.

3-შრიანი არქიტექტურა

შრე 1: მონაცემთა მიღება (გრძნობები)

ძრავი მოიხმარს 50+ მონაცემთა წერტილს წამში თითოეული წყვილისთვის:

• ფასის მოქმედება: გახსნა, მაღალი, დაბალი, დახურვა.
• შეკვეთების წიგნი: Bid/Ask სიღრმე.
• ალტერნატიული მონაცემები: განწყობა, კორელაციის მატრიცები.

შრე 2: მახასიათებლების ამოღება (ტვინი)

ნედლი მონაცემები კონტექსტის გარეშე უსარგებლოა. AI გარდაქმნის ხმაურს "მახასიათებლებად":

• "არის თუ არა მოცულობა ანომალიური?"
• "მცირდება თუ არა ვოლატილობა (Bollinger Squeeze)?"
• "არის თუ არა On-Chain დივერგენცია?"

შრე 3: ალბათობის აწონვა (განაჩენი)

განსხვავებით ადამიანისგან, რომელიც აბსოლუტებში აზროვნებს ("იყიდე ახლა!"), AI აზროვნებს ალბათობებში.

• გამომავალი: "78.4% შანსი ფასის >1% ზრდისა მომდევნო 4 საათში."

უწყვეტი სწავლა

ყოველ ღამე, მოდელი "გადამზადდება" დღის მონაცემებზე. თუ მან შეცდომა დაუშვა, ის ასწორებს თავის წონებს, რათა თავიდან აიცილოს ეს შეცდომა ხვალ. ამიტომ უმჯობესდება ჩვენი შესრულება დროთა განმავლობაში.