Model Pembelajaran Mesin dalam Kewangan

Kami sering menyebut "AI", tetapi itu perkataan yang popular. Secara khusus, TradingMaster menggunakan ensembel hibrid model Pembelajaran Mesin (ML).

1. LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang)

• Apa yang ia lakukan: Ia mengingati urutan.
• Kes Penggunaan: Mengecam corak carta. Ia mengetahui bahawa Corak A biasanya membawa kepada Keputusan B kerana ia telah melihatnya 50,000 kali sebelum ini.

2. Hutan Rawak (Random Forest)

• Apa yang ia lakukan: Ia mencipta beribu-ribu "Pokok Keputusan" (Jika X, maka Y) dan mempuratakannya.
• Kes Penggunaan: Klasifikasi. "Adakah pasaran ini Bullish atau Bearish?" Ia menghalang overfitting kepada satu penunjuk tertentu.

3. NLP (Pemprosesan Bahasa Semulajadi)

• Apa yang ia lakukan: Membaca teks dan memahami emosi.
• Kes Penggunaan: [Analisis Sentimen]. Mengimbas tajuk utama untuk kata kunci yang secara sejarah merudumkan pasaran.

Mengapa Hibrid?

Tiada satu model yang sempurna. Dengan mengundi merentas berbilang model (Pembelajaran Ensembel), kami mengurangkan kadar ralat dengan ketara. Jika LSTM berkata "Beli" tetapi Hutan Rawak berkata "Jual", Skor Keyakinan turun kepada 50% (neutral), memastikan anda selamat.