Unutar motora: Kako naš AI analizira tržišta

Mnogi "AI" botovi za trgovanje su samo jednostavne ako-onda skripte u maski. TradingMaster AI je drugačiji. Koristi Neuronsku mrežu dubokog učenja obučenu na 7 godina istorijskih podataka.

Arhitektura u 3 sloja

Sloj 1: Unos podataka (Čula)

Motor konzumira 50+ tačaka podataka u sekundi za svaki par:

• Akcija cene: Otvaranje, Visoko, Nisko, Zatvaranje.
• Knjiga naloga: Dubina Ponude/Potražnje.
• Alternativni podaci: Sentiment, Matrice korelacije.

Sloj 2: Ekstrakcija karakteristika (Mozak)

Sirovi podaci su beskorisni bez konteksta. AI pretvara šum u "Karakteristike":

• "Da li je Obim anomalan?"
• "Da li se volatilnost sužava (Bollinger Squeeze)?"
• "Postoji li Divergencija na lancu?"

Sloj 3: Ponderisanje verovatnoće (Presuda)

Za razliku od čoveka koji razmišlja u apsolutima ("Kupi sada!"), AI razmišlja u verovatnoćama.

• Izlaz: "78,4% šansa za rast cene >1% u naredna 4 sata."

Kontinuirano učenje

Svake noći, model se "preobučava" na podacima tog dana. Ako je napravio grešku, prilagođava svoje pondere kako bi izbegao tu grešku sutra. Zbog toga se naše performanse poboljšavaju vremenom.