Inne i Motoren: Hvordan Vår AI Analyserer Markeder

Mange "AI"-handelsboter er bare enkle hvis-så-skript i forkledning. TradingMaster AI er annerledes. Den bruker et Dypt Lærings Nevralt Nettverk trent på 7 år med historiske data.

Den 3-lags Arkitekturen

Lag 1: Datainntak (Sansene)

Motoren forbruker 50+ datapunkter per sekund for hvert par:

• Prishandling: Open, High, Low, Close.
• Ordrebok: Bud/Ask dybde.
• Alternativ Data: Sentiment, Korrelasjonsmatriser.

Lag 2: Funksjonsuttrekking (Hjernen)

Rådata er ubrukelig uten kontekst. AI-en konverterer støy til "Features" (Egenskaper):

• "Er volumet unormalt?"
• "Er volatiliteten sammentrekkende (Bollinger Squeeze)?"
• "Er det en On-Chain Divergens?"

Lag 3: Sannsynlighetsvekting (Dommen)

I motsetning til et menneske som tenker i absolutter ("Kjøp nå!"), tenker AI-en i sannsynligheter.

• Utdata: "78,4 % sjanse for prisøkning >1 % i de neste 4 timene."

Kontinuerlig Læring

Hver natt "retrener" modellen seg selv på dagens data. Hvis den gjorde en feil, justerer den vektene sine for å unngå den feilen i morgen. Dette er grunnen til at ytelsen vår forbedres over tid.