Yapay zekanın ortaya çıkışıyla, finansal kurumlar artık finansal piyasalarda gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmelerine yardımcı olan gelişmiş sistemleri bünyesinde barındırıyor. Böyle bir sistem, fiyat gelişimi hakkında tahminler yapmak için haberler, sosyal medya ve diğer kaynaklar gibi çeşitli kaynakları analiz etmek için AI algoritmalarını kullanan AISHE sistemidir.
AISHE sistemi, tahminlerde bulunmak için üç ana yöntem kullanır - Duygu Analizi, Makine Öğrenimi ve Takviyeli Öğrenim. Duyarlılık analizi, piyasa oyuncularının duyarlılığını haberlere, sosyal medyaya ve diğer kaynaklara dayalı olarak analiz etmeyi içerir. AI algoritması daha sonra bu analizi gelecekteki fiyat hareketleri hakkında tahminler yapmak için kullanır.
Makine öğrenimi, AISHE sisteminin gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullandığı başka bir yöntemdir. AI algoritması, geçmiş piyasa verilerindeki kalıpları tanımak ve bu kalıplara dayalı tahminler yapmak için eğitilmiştir. Makine öğrenimi ile algoritma, teknik tablo modellerine dayanmadan bağımsız olarak tahminler yapabilir.
Üçüncü yöntem, deneme yanılma ilkesine dayanan pekiştirmeli öğrenmedir. AI algoritması, ticaret sürecinde kararlar verir ve bu kararlara göre ödüller veya cezalar alır. Sistem, açıkça grafik analizine başvurmadan, belirli durumlarda hangi kararların en iyi sonucu verdiğini öğrenir.
AISHE sisteminin bir diğer kritik yönü, çeşitli bileşenler arasında uyumluluğu sağlayan karşılıklı bağımlılık zinciridir. Bağımlılık zinciri, sistemin en iyi şekilde çalışmasını ve doğru tahminler yapmasını sağlar.
Ayrıca, AISHE sistemi ayrıca bir derin öğrenme düzenleme yapısı kullanır. Bu yapı, sistemin sürekli olarak yeni verilerden uyum sağlamasına ve bunlardan öğrenmesine olanak tanır. Sistem verileri analiz etmeye ve tahminlerde bulunmaya devam ettikçe doğruluğunu artırabilir ve daha güvenilir tahminler sağlayabilir.
Duygu Analizi, Makine Öğrenimi ve Takviyeli Öğrenim
-
duygu analizi (Sentiment-Analyse)
Bu yöntem, haberleri, sosyal medyayı ve diğer kaynakları kullanarak piyasa oyuncularının duygularını analiz etmeye dayanır. Bu temelde, AI algoritması fiyat gelişimi hakkında tahminler yapabilir.
-
makine öğrenme (Machine Learning)
AI algoritması, geçmiş piyasa verilerindeki kalıpları tanımak ve gelecekteki fiyat hareketleri hakkında tahminler yapmak üzere eğitilmiştir. Teknik grafik kalıpları için açık bir arama yoktur, ancak algoritma ilgili bağlantıları bağımsız olarak tanımalıdır.
-
Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
Bu yöntem, deneme yanılma ilkesine dayanmaktadır. AI algoritması, ticaret sürecinde verdiği belirli kararlar için ödüller veya cezalar alır. Bunun amacı, algoritmanın belirli durumlarda hangi kararların en iyi olduğunu açıkça grafik analizine başvurmadan öğrenmesini sağlamaktır.
AISHE sisteminin karşılıklı bağımlılık zinciri içinde uyumluluk
AISHE Sisteminin Derin Öğrenme (Deep Learning) ayar yapısı
Ayarlama yapısı:
Kontrol - durum.- Bağımlılık derecesi/düzeyi.
- Bağımlılığın karşılıklılığı.
- İlgi kovaryasyonu.
- bağımlılığın temeli.
- zamansal yapı.
- Bilgi kullanılabilirliği.
AISHE Sisteminin Derin Öğrenme düzenleme yapısı, dönüşümü ödüllendirir:
bir ilişkide deneyimlidir.
- sosyal görünüm ve yetenek.
- Enstrümantal ödüller.
- Fırsat ödülleri.
AISHE Sistemi etkileşiminin Derin Öğrenme ayarlama yapısı:
sonuçlar- Karşılaştırma düzeyi (CL).
- Alternatif için Karşılaştırma Düzeyi (CL-eski).
AISHE Sistemi bildirim uyarlamasının Derin Öğrenme düzenleme yapısı:
maruz kalma durumları.
Yapay zekanın bilgisayar zincirinde işbirliğine dayalı öğrenimi.AISHE sistemi sonuç dönüşümünün derin öğrenme ayarlama yapısı:
- İşbirliği (MaxJoint): ortak sonuçları maksimize eder.
- Eşitlik (MinDiff): sonuçlardaki farklılıkları en aza indirir.
- Fedakarlık (MaxOther): başkaları için olumlu sonuçları maksimize eder.
- Saldırganlık (MinOther), başkaları için olumlu sonuçları en aza indirir.
detaylı rapor
AiSHE detaylı rapor
Düzenli alım satım raporlarına ek olarak, alım satım performansınızı daha kapsamlı bir şekilde analiz etmenizi sağlayan, alım satım hesabınız hakkında ek bilgiler de içeren ayrıntılı bir rapor oluşturmanıza olanak tanır.
Ayrıntılı rapor size bu alanları ticaret beyannamesinde gösterecektir. Hesap Geçmişi sekmesine sağ tıklayın ve Ayrıntılı Rapor Olarak Kaydet'i seçin.
- 1. Toplam Net Kâr: Tüm işlemlerin mali sonucu. Bu endeks, brüt kar ile brüt zarar arasındaki farkı temsil eder.
- 2. Brüt Kar: Para cinsinden tüm karlı işlemlerin toplamı.
- 3. Brüt Zarar: Para cinsinden kâr getirmeyen tüm işlemlerin toplamı.
- 4. Kar Faktörü: Brüt kar ile brüt zarar arasındaki yüzde cinsinden oran. Bir değer, kârın zarara eşit olduğu anlamına gelir.
- 5. Beklenen Getiri: Beklenen getiri, bir işlemin ortalama kar/zarar faktörünü temsil eden istatistiksel olarak hesaplanmış bir endekstir. Bir sonraki ticaretin beklenen kar/zarar faktörü söz konusu olduğunda da dikkate alınabilir.
- 6. Mutlak Düşüş: En büyük kayıp ilk mevduat değerinden daha düşüktür.
- 7. Maksimal Düşüş: Mevduat para biriminde ve mevduatın yüzdesi cinsinden yerel maksimumun maksimum kaybı.
- 8. Bağıl Düşüş: Maksimum bakiye değerinin yüzdesi olarak maksimum kayıp ve buna karşılık gelen parasal değer.
- 9. Toplam İşlemler: Toplam işlem pozisyonu miktarı.
- 10. Kısa Pozisyonlar (% kazandı): Kısa pozisyonların miktarı ve bunların kazanma yüzdesi.
- 11. Uzun Pozisyonlar (% kazandı): Uzun pozisyonların miktarı ve bunların kazanılan yüzdesi.
- 12. Kârlı İşlemler (toplamın yüzdesi): Kârlı ticari pozisyonların miktarı ve bunların toplam işlemler içindeki yüzdesi.
- 13. Zararlı İşlemler (toplamın yüzdesi): Zararlı işlem pozisyonlarının miktarı ve bunların toplam işlemler içindeki yüzdesi.
- 14. En Büyük Kar Ticareti: Tüm karlı pozisyonlar arasında en yüksek kar.
- 15. En Büyük Zarar Alım Satım: Kâr getirmeyen tüm pozisyonlar arasında en büyük kayıp.
- 16. Ortalama Kârlı İşlem: Bir ticaretin ortalama kâr değeri (kârların toplamının, kârlı işlemlerin miktarına bölümü).
- 17. Ortalama Zarar Ticareti: Bir ticaretin ortalama kayıp değeri (kayıpların toplamının, kârsız işlemlerin miktarına bölümü).
- 18. Maksimum Ardışık Kazanç ($): En uzun karlı ticaret pozisyonları serisi ve bunların kazançlarının toplamı.
- 19. Maksimum Ardışık Kayıplar ($): Kârsız ticari pozisyonların en uzun serisi ve kayıplarının toplamı.
- 20. Maksimum Ardışık Kâr (Count): Bir dizi kârlı işlemin maksimum kârı ve buna karşılık gelen kârlı işlemlerin miktarı.
- 21. Maksimum Ardışık Kayıp (Sayı): Bir dizi kârsız işlemin maksimum kaybı ve buna karşılık gelen kârsız işlemlerin miktarı.
- 22. Ortalama Ardışık Kazançlar: Ardışık karlı bir serideki ortalama karlı pozisyon miktarı.
- 23. Ortalama ardışık kayıplar: Ardışık kârsız bir serideki kârsız pozisyonların ortalama miktarı.
Sonuç olarak, AISHE sisteminin piyasa duygularını analiz etme, makine öğrenimini kullanma ve tahminlerde bulunmak için takviyeli öğrenmeyi kullanma yeteneği, finansal kurumlara gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek için sağlam ve güvenilir bir sistem sağlar. Sistemin karşılıklı bağımlılık zinciri ve derin öğrenme ayarlama yapısı ile doğruluğunu sürekli geliştirerek finans sektöründe değerli bir araç haline getiriyor.