引擎内部：我们的 AI 如何分析市场

许多“AI”交易机器人只是伪装成简单的如果-那么 (if-then) 脚本。TradingMaster AI 与众不同。它使用经过 7 年历史数据训练的 深度学习神经网络。

3 层架构

第 1 层：数据摄取 (感官)

引擎每秒为每个交易对消耗 50 多个数据点：

• 价格行为： 开盘价、最高价、最低价、收盘价。
• 订单簿： 买/卖深度。
• 替代数据： 情绪，相关性矩阵。

第 2 层：特征提取 (大脑)

没有上下文的原始数据是无用的。AI 将噪音转化为“特征”：

• “成交量是否异常？”
• “波动性是否在收缩 (布林带挤压)？”
• “是否存在 链上背离？”

第 3 层：概率加权 (判断)

与以绝对值思考的人类（“现在买入！”）不同，AI 以概率思考。

• 输出： “在接下来的 4 小时内，价格上涨 >1% 的几率为 78.4%。”

持续学习

每天晚上，模型都会根据当天的数据“重新训练”自己。如果它犯了一个错误，它会调整权重以避免明天犯同样的错误。这就是为什么我们的表现会随着时间的推移而提高。