엔진 내부: AI가 시장을 분석하는 방법

많은 "AI" 트레이딩 봇은 단순한 if-then 스크립트에 불과합니다. TradingMaster AI는 다릅니다. 7년간의 과거 데이터로 훈련된 딥 러닝 신경망을 사용합니다.

3계층 아키텍처

계층 1: 데이터 수집 (감각)

엔진은 모든 쌍에 대해 초당 50개 이상의 데이터 포인트를 소비합니다.

• 가격 행동: 시가, 고가, 저가, 종가.
• 오더북: 매수/매도 깊이.
• 대안 데이터: 정서, 상관관계 매트릭스.

계층 2: 특징 추출 (뇌)

원시 데이터는 맥락 없이는 쓸모가 없습니다. AI는 노이즈를 "특징"으로 변환합니다.

• "거래량이 이례적인가?"
• "변동성이 줄어들고 있는가(볼린저 스퀴즈)?"
• "온체인 다이버전스가 있는가?"

계층 3: 확률 가중치 (판단)

절대적인 것("지금 사!")을 생각하는 인간과 달리 AI는 확률로 생각합니다.

• 출력: "향후 4시간 동안 가격이 1% 이상 상승할 확률 78.4%."

평생 학습

매일 밤 모델은 그날의 데이터로 스스로를 "재교육"합니다. 실수를 했다면 내일 그 실수를 피하기 위해 가중치를 조정합니다. 이것이 시간이 지남에 따라 성능이 향상되는 이유입니다.