Inuti motorn: Hur vår AI analyserar marknader

Många "AI"-handelsrobotar är bara enkla om-då-skript i förklädnad. TradingMaster AI är annorlunda. Den använder ett Deep Learning Neural Network tränat på 7 års historiska data.

3-lagersarkitekturen

Lager 1: Datainmatning (Sinnena)

Motorn förbrukar 50+ datapunkter per sekund för varje par:

• Prisåtgärd: Öppning, Hög, Låg, Stängning.
• Orderbok: Bud/Ask-djup.
• Alternativ data: Sentiment, Korrelationsmatriser.

Lager 2: Extrahering av funktioner (Hjärnan)

Rådata är värdelös utan sammanhang. AI:n omvandlar brus till "Funktioner":

• "Är volymen onormal?"
• "Drar volatiliteten ihop sig (Bollinger Squeeze)?"
• "Finns det en On-Chain-divergens?"

Lager 3: Sannolikhetsviktning (Domen)

Till skillnad från en människa som tänker i absoluta tal ("Köp nu!"), tänker AI:n i sannolikheter.

• Utdata: "78,4 % chans för prisökning >1 % under de kommande 4 timmarna."

Kontinuerligt lärande

Varje natt "tränar" modellen om sig själv på dagens data. Om den gjorde ett misstag justerar den sina vikter för att undvika det misstaget imorgon. Det är därför vår prestanda förbättras över tiden.