Dzinēja iekšpusē: Kā mūsu AI analizē tirgus
Daudzi "AI" tirdzniecības boti ir tikai vienkārši skripti. TradingMaster AI izmanto Dziļās mācīšanās neironu tīklu.
3 slāņu arhitektūra
1. slānis: Datu uzņemšana ("Maņas")
Dzinējs patērē 50+ datu punktus sekundē katram pārim:
- Cenas darbība
- Rīkojumu grāmata
- Alternatīvie dati
2. slānis: Iezīmju iegūšana ("Smadzenes")
AI pārvērš troksni "Iezīmēs":
- "Vai apjoms ir anomāls?"
- "Vai svārstīgums samazinās?"
3. slānis: Varbūtības svēršana ("Spriedums")
Atšķirībā no cilvēka, AI domā varbūtībās.
- Izvade: "78.4% iespēja, ka cena pieaugs par >1%."
Nepārtraukta mācīšanās
Katru nakti modelis "pārmācās". Ja tas pieļāva kļūdu, tas pielāgo savus svarus.
Saistītie raksti
Aģentiskie AI tirdzniecības boti 2026: Autonomo finanšu uzplaukums
No iekārtām tērzēšanas robotiem uz autonomiem aģentiem. Uzziniet, kā 2026. gada Aģentiskais AI (Agentic AI) pārraksta algoritmiskās tirdzniecības, riska pārvaldības un regulatīvās atbilstības noteikumus.
AI noskaņojuma analīze: Kripto Twitter atšifrēšana 2026
Grafiki melo. Twitter nē. Uzziniet, kā AI boti skenē miljoniem tvītu, lai atklātu FOMO un FUD, pirms sveces kustas.
Neiromorfā skaitļošana: Tirdzniecības botu nākotne 2026
GPU ir enerģijas badā. Neiromorfie mikroshēmas (piemēram, Intel Loihi 3) atdarina cilvēka smadzenes, ļaujot tirdzniecības botiem darboties ar 1000x mazāku enerģiju.