Rangkaian Neural dalam Perdagangan: Melampaui Hype

Kecerdasan Buatan sedang membentuk semula landskap kewangan, dan di barisan hadapan revolusi ini ialah Rangkaian Neural (Neural Networks). Tidak seperti algoritma tradisional yang mengikut peraturan linear, Rangkaian Neural direka untuk meniru otak manusia, belajar daripada sejumlah besar data untuk mengenal pasti corak yang kompleks dan tidak linear.

Keterbatasan Model Linear

Strategi perdagangan tradisional sering bergantung pada penunjuk linear seperti Purata Bergerak (Moving Averages) atau RSI. Walaupun berkesan dalam pasaran yang sedang tren, alat ini sering gagal menangkap sifat kucar-kacir data kewangan.

• Regresi Linear: Mengandaikan hubungan garis lurus.
• Logik Mudah: "Jika Harga > MA(50), Beli."

Pasaran, bagaimanapun, jarang mudah. Mereka dipengaruhi oleh beribu-ribu pembolehubah secara serentak.

Bagaimana Rangkaian Neural "Melihat" Pasaran

Rangkaian Neural, khususnya model Pembelajaran Mendalam (Deep Learning), terdiri daripada berbilang lapisan nod (neuron).

1. Lapisan Input (Input Layer)

Di sinilah data mentah masuk: harga, volume, turun naik, dan juga analisis sentimen.

2. Lapisan Tersembunyi (Hidden Layers)

Keajaiban berlaku di sini. Rangkaian memproses interaksi antara pembolehubah. Ia mungkin "belajar" bahawa volume tinggi + turun naik rendah meramalkan penembusan, tetapi hanya pada hari Selasa.

3. Lapisan Output (Output Layer)

Ramalan akhir: Beli, Jual atau Tahan, sering disertai dengan skor keyakinan.

Aplikasi Dunia Sebenar

Di TradingMaster AI, kami menggunakan rangkaian LSTM (Long Short-Term Memory), sejenis RNN yang dikhaskan untuk data siri masa. Ini membolehkan bot kami mengingati kejutan pasaran masa lalu dan menyesuaikan diri dengan sewajarnya.

"Kuasa sebenar AI bukan dalam meramalkan masa depan dengan pasti, tetapi dalam mengira kebarangkalian lebih baik daripada yang boleh dilakukan oleh mana-mana manusia."

Bermula

Anda tidak memerlukan PhD dalam Sains Data untuk menggunakan alat ini. Platform kami mengabstraksi kerumitan. Lihat Ciri ML kami untuk melihat bagaimana anda boleh menggunakan model ini hari ini.