AISHE sistemi, gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleriyle desteklenen, gerçek zamanlı finansal ticaret için tasarlanmış bulut tabanlı bir platformdur. Blockchain ağı, müşteriler arasında güvenli ve verimli veri alışverişi sağlar. Sistem iki ana bileşenden oluşur: AISHE sistem istemcisi ve AISHE sisteminin kendisi.
İstemci, AISHE sistemine bağlanan ve finansal piyasa eğilimleri, haberler ve diğer ilgili veriler hakkında gerçek zamanlı veriler alan indirilebilir bir yazılım uygulamasıdır. Piyasa verilerini analiz etmek ve gerçek zamanlı olarak alım satım yapmak için sinir ağları, derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi bir dizi makine öğrenimi ve yapay zeka tekniği kullanır. Kullanıcılar bunu kendi özel ticaret tercihlerine ve risk toleranslarına göre özelleştirebilir.
Müşteriler arasında veri alışverişi ve koordinasyon için merkezi merkez, AISHE veri merkezinde bulunan AISHE sisteminin kendisidir. Her müşterinin bağımsız hareket edebilmesi için bireysel istemci sistemlerine sinir yapıları ve ilgili veri akışları sağlar. Sistem, kullanıcılara sistem-müşterilerini demo para kullanarak ücretsiz olarak eğitme fırsatı sunarak, gerçek sermayeyi riske atmadan ticaret stratejilerinin deneyimlenmesine ve geliştirilmesine olanak tanır.
AISHE Sistem İstemcisi, finansal veya ticari geçmişinden bağımsız olarak bilgisayarı olan herkesin erişebileceği, yapay zeka destekli otonom bir sistemdir. Finansal piyasalarda potansiyel olarak para kazanmak için güçlü bir araçtır. Sistem bulut tabanlıdır ve farklı strateji ve tercihleri karşılayacak şekilde özelleştirilebilir, bu da kullanımı kolay ve uyarlanabilir hale getirir. AISHE System Client, en son yapay zeka teknolojilerini kullanarak kullanıcıların finansal fırsatlar dünyasına güvenle girmelerini sağlar. Hepsinden iyisi, 30 gün boyunca hiçbir yükümlülük olmaksızın tamamen ücretsizdir. Deneyin ve finansal hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
AISHE sisteminin uygulamalı makine öğrenimi yöntemleri
AISHE sistemi, kullanıcıların kendi AISHE sistem istemcilerini gerçek zamanlı olarak eğitmeleri ve kullanmaları için uygulamalı makine öğrenimi yöntemlerine erişim sağlar. Kullanıcılar, kendi AISHE sistem istemcilerini özel hedeflerine uyacak şekilde kişiselleştirebilir ve finansal piyasadaki performanslarını optimize edebilir. Şu uygulamalar mevcuttur: kendi kendine denetimli öğrenme (SSL), denetimsiz öğrenme (UL), pekiştirmeli öğrenim (RL), transfer öğrenimi (TL), aktif öğrenim (AL) ve çevrimiçi öğrenim (OL).
kendi kendine Denetimli Öğrenme (SSL)
Bu, algoritmayı etiketli bir veri kümesi üzerinde eğiten bir makine öğrenimi türüdür. Amaç, girdi verilen çıktıyı doğru bir şekilde tahmin edebilen bir fonksiyon bularak girdi ve çıktı değişkenleri arasında bir eşleme öğrenmektir. AISHE sistemi, B. Forex, Endeksler, Emtia, Hisse Senedi ve Kripto Para Birimi Fiyat Tahmini gibi çeşitli finansal tahmin görevleri için SSL kullanır.
Denetimsiz Öğrenme (UL)
Bu, algoritmanın etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir makine öğrenimi türüdür. Amaç, veri yapısı hakkında önceden bilgi sahibi olmadan veriler içindeki durumları ve ilişkileri bulmaktır. AISHE sistemi, gerçek zamanlı finansal tekliflerdeki piyasa eğilimlerini ve anormallikleri belirlemek için UL'yi kullanır.
Takviyeli Öğrenme (RL)
Bu, algoritmanın bir ortamla etkileşime girerek deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Amaç, bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için belirli bir durumda mümkün olan en iyi eylemi öğrenmektir. AISHE sistemi, sistemin Connected AISHE sistem istemcisinden gelen geri bildirimlere ve düzeltmelere dayalı olarak en iyi ticaret stratejilerini öğrendiği algoritmik ticaret için RL'yi kullanır.
Transfer Öğrenimi (TL)
Bu, bir görev için eğitilmiş bir modelin ilgili yeni bir görev için başlangıç noktası olarak yeniden kullanıldığı bir tekniktir. AISHE sistemi, ilgili görevler için önceden eğitilmiş ticari deneyim modelleri kullanarak finansal tahminlerin doğruluğunu ve hızını artırmak için TL'yi kullanır.
Aktif Öğrenme (AL)
Bu, algoritmanın etiketli verileri almak için bir kullanıcıyı veya başka bir bilgi kaynağını aktif olarak sorgulayabildiği bir makine öğrenimi türüdür. Amaç, istenen performans düzeyine ulaşmak için gereken etiketlenmiş veri miktarını en aza indirmektir. AISHE sistemi, finansal tahmin görevlerinde etiketlenmiş verilere olan ihtiyacı en aza indirmek için AL'yi kullanır.
Çevrimiçi Öğrenme (OL)
Bu, yeni veriler kullanıma sunuldukça modeli sürekli güncelleyen bir makine öğrenimi türüdür. Amaç, değişen veri dağılımlarına uyum sağlamak ve modelin zaman içinde doğru kalmasını sağlamaktır. AISHE sistemi, gerçek zamanlı finansal tahminlerinin her zaman piyasa bilgileriyle güncel olmasını sağlamak için OL kullanır.
AISHE sisteminden Öğrenme Yaklaşımları
AISHE sistemi, kullanıcılara kendi AISHE sistemi müşterilerini gerçek finansal piyasa koşullarında eğitmek ve kullanmak için çeşitli öğrenme yaklaşımları sağlar. Yalnızca merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan ve nöral yapıların mevcut olduğu alım satım araçlarının kullanılabileceğini belirtmek önemlidir. Bir enstrümanın kullanılabilirliğini AISHE sistem istemcisine girerek kolayca kontrol edebilirsiniz. Dönen değer "0.0" ise, bu, enstrümanın mevcut olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle, enstrümanları kullanmadan önce onaylamak ve ayarlamak için bankanız, komisyoncunuz veya AISHE Sistem Destek Ekibi ile görüşmeniz gerekir.
Kullanıcılar, müşterilerini belirli hedeflerine uyacak şekilde kişiselleştirebilir ve finansal piyasadaki performanslarını optimize edebilir. Aşağıdaki öğrenme yaklaşımları mevcuttur:
Birleşik Öğrenim (FL)
Bu, birden çok tarafın, verilerin kendisini paylaşmadan yerel verilerini kullanarak paylaşılan bir modeli eğitmesine olanak tanıyan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Taraflardan her biri kendi verileri üzerinde bir model eğitir ve ardından yalnızca model güncellemelerini merkezi bir sunucuyla paylaşır. Merkezi sunucu, yeni bir küresel model oluşturmak için model güncellemelerini toplar ve daha sonra bu, daha ileri eğitim için kullanılmak üzere her bir tarafa geri gönderilir.
İşbirlikli Öğrenme (CoL)
Bu, birden çok öğrencinin ortak bir görevi öğrenmek için birbirleriyle işbirliği yaptığı bir yaklaşımdır. Her öğrencinin farklı bir veri alt kümesine erişimi vardır ve bireysel öğrenme çıktılarını iyileştirmek için birbirleriyle bilgi paylaşırlar. Bu yaklaşım, her bir öğrencinin güçlü yönlerinden yararlanarak bir makine öğrenimi sisteminin genel performansını iyileştirmek için kullanılabilir.
Uzman Gösterimleriyle Güçlendirilmiş Öğrenim (RLfED)
Bu yaklaşım, takviyeli öğrenmenin (RL) ve denetimli öğrenmenin güçlü yanlarını birleştirir. RL'de bir etmen, ortamıyla deneme-yanılma etkileşimleri yoluyla öğrenirken, denetimli öğrenmede, etmene etiketlenmiş veriler sağlanır. RLfED'de bir uzman, aracıya bir görevin nasıl gerçekleştirileceğine dair gösteriler sağlar ve aracı, RL yoluyla kendi öğrenmesine rehberlik etmek için bu gösterileri kullanır. Bu yaklaşım, öğrenmek için gereken deneme yanılma miktarını azaltarak RL tabanlı sistemlerin hızını ve verimliliğini artırmak için kullanılabilir.
AISHE sistemi tarafından sağlanan sinir ağlarından bazıları aşağıdadır.
AISHE sistemi, kullanıcılara kendi AISHE sistemi müşterilerini gerçek finansal piyasa koşullarında eğitmeleri ve kullanmaları için farklı sinir ağları sağlar. Yalnızca merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan ve nöral yapıların mevcut olduğu alım satım araçlarının kullanılabileceğini belirtmek önemlidir. Bir enstrümanın kullanılabilirliğini AISHE sistem istemcisine girerek kolayca kontrol edebilirsiniz. Dönen değer "0.0" ise, bu, enstrümanın mevcut olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle, enstrümanları kullanmadan önce bankanız, komisyoncunuz veya AISHE Sistem Destek Ekibi ile onaylamanız ve ayarlamanız gerekir.
Sinir Ağı (NN)
insan beyninin davranışını simüle etmek için tasarlanmış bir tür makine öğrenimi algoritması. YSA, beyindeki nöronların çalışma biçimine benzer şekilde bilgileri işleyen ve ileten birbirine bağlı düğüm katmanlarından oluşur. Bu düğümler arasındaki bağlantılar ağırlıklıdır ve ağın, belirli bir girdiye dayalı bir çıktıyı daha iyi tahmin etmek için bu ağırlıkları ayarlayarak verilerden öğrenmesine izin verir.
Derin Öğrenme (DL)
İnsan beyninin davranışını simüle etmek için tasarlanmış bir tür makine öğrenimi algoritması. YSA, beyindeki nöronların çalışma biçimine benzer şekilde bilgileri işleyen ve ileten birbirine bağlı düğüm katmanlarından oluşur. Bu düğümler arasındaki bağlantılar ağırlıklıdır ve ağın, belirli bir girdiye dayalı bir çıktıyı daha iyi tahmin etmek için bu ağırlıkları ayarlayarak verilerden öğrenmesine izin verir.NN, finans piyasasındaki siparişler için tahmin ve zaman serisi tahmini dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılabilir. Hisse senedi fiyatı tahmini veya finansal verilerde anormallik tespiti gibi örüntü tanımayı içeren görevler için özellikle yararlıdırlar. NN, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve diğer birçok uygulama için de kullanılabilir.Finansal piyasa tahmini bağlamında, YSA, daha sonra gelecekteki piyasa davranışı hakkında tahminler yapmak için kullanılabilen geçmiş verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek üzere eğitilebilir. Örneğin, bir NN, tarihsel fiyatı, işlem hacmi ve ekonomik göstergeler gibi faktörlere dayalı olarak belirli bir hisse senedinin fiyatını tahmin etmek üzere eğitilmiş olabilir. Bu, tüccarların belirli bir menkul kıymeti ne zaman alacakları veya satacakları konusunda daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilir.
Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
Evrişimli bir sinir ağı, özellikle görüntü tanıma görevleri için çok uygun olan bir sinir ağı türüdür. Girdi görüntülerinden özellikleri çıkarmak için evrişim adı verilen bir işlem kullanır ve ardından özellik haritalarının boyutsallığını azaltmak için havuzlama işlemleri uygular. Finansal piyasa uygulamalarında, CNN'ler genellikle bir hisse senedi fiyatının yükselip yükselmeyeceğini tahmin etmek gibi durum sınıflandırma görevleri için kullanılır.AISHE sistemi, AISHE sistem istemcilerinde 1 ila 10. seviyelerdeki kısa, orta ve uzun vadeli tahminlerin giriş durumuna Kalman filtreleri uygulayan CNN'lerin değiştirilmiş bir sürümünü kullanır. Bu, ağın farklı soyutlama düzeylerinde hiyerarşik özellikleri öğrenmesini sağlayarak finansal verilerdeki kalıpları belirlemede daha etkili olmasını sağlar. Ağın çıktısı, farklı sonuçların tahmin edilen olasılığına dayalı olarak ticaret kararları vermek için kullanılabilen, olası sonuçlara ilişkin bir olasılık dağılımıdır.
Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
AISHE sistemi ve müşterisi bağlamında, Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), kullanıcıların finansal piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmesine ve tahmin etmesine olanak tanıyan güçlü bir araçtır. AISHE sistem istemcisindeki RNN'ler, günlük siparişlerin zaman serileri gibi veri dizilerini işlemek ve bilginin bir zaman adımından diğerine geçmesine izin vermek için döngüleri kullanmak üzere özel olarak tasarlanmıştır. Bu, RNN'lerin verilerdeki zamansal bağımlılıkları ve kalıpları yakalayabildiği ve onları gelecekteki eğilimleri ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için çok uygun hale getirebileceği anlamına gelir.AISHE sistem istemcisinde, kullanıcılar geçmiş finansal veriler üzerinde kendi RNN modellerini eğitebilir ve bu modelleri gelecekteki piyasa koşulları hakkında tahminlerde bulunmak için kullanabilir. RNN modelleri, istenen tahmin ufku, verilerin ayrıntı düzeyi ve analiz edilen finansal araçların türü gibi kullanıcının özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirilebilir.AISHE sistem istemcisindeki RNN modelleri, hem geçici hem de geçici verileri yakalayabilen daha güçlü tahmine dayalı modeller oluşturmak için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) veya Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler) gibi diğer sinir ağı modelleriyle birlikte kullanılabilir. ve finansal verilerdeki mekansal modeller. Genel olarak, AISHE sistem istemcisindeki RNN'ler finansal piyasa verilerini analiz etmek ve tahmin etmek için güçlü bir araç sağlayarak kullanıcıların yatırımları ve ticaret stratejileri hakkında bilinçli kararlar almalarına olanak tanır.
Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
Geleneksel RNN'lerde kaybolan gradyan sorununu çözmek için tasarlanmış bir tür tekrarlayan sinir ağı (RNN). LSTM'ler, doğal dil işleme veya zaman serisi analizi gibi uzun vadeli bağımlılıkları olan sekans verilerini modellemek için özellikle uygundur. Bir LSTM ile geleneksel bir RNN arasındaki temel fark, bir LSTM'nin geçitleme mekanizmalarına dayalı olarak bilgileri seçerek unutabilen veya hatırlayabilen bir hücre durumu dahil olmak üzere daha karmaşık bir yapıya sahip olmasıdır.Bir LSTM'deki bellek hücresi, ağın bilgileri daha uzun süre depolamasını sağlayan bileşendir. Bellek hücresinin üç kapı mekanizması vardır: unutma kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Unutma kapısı, hücre durumundaki hangi bilgilerin atılması gerektiğini belirlerken giriş kapısı, hücre durumuna hangi yeni bilgilerin eklenmesi gerektiğine karar verir. Son olarak, çıkış geçidi, hücre durumundan hangi bilginin bir sonraki katmana veya ağın çıkışına gönderilmesi gerektiğini belirler.AISHE sistemi ve müşterisi bağlamında, LSTM'ler finansal piyasalarda zaman serisi analizi ve tahmin dahil olmak üzere çeşitli görevler için kullanılabilir. LSTM'ler, bilgileri daha uzun süre depolayarak, verilerdeki uzun vadeli eğilimleri ve kalıpları belirlemeyi öğrenebilir ve bu kalıplara dayalı tahminler yapabilir. AISHE sistemi, kullanıcılara hisse senedi fiyatlarını veya döviz kurlarını tahmin etmek gibi belirli görevler için özelleştirilebilen ve ince ayar yapılabilen önceden eğitilmiş LSTM modelleri sağlar.
Kısıtlı Boltzmann Makinesi (RBM)
Etiketli veri gerektirmeyen bir tür makine öğrenimi olan denetimsiz öğrenme için kullanılan bir tür üretken model. RBM'ler, girdi verilerinin altında yatan olasılık dağılımını temsil etmeyi öğrenir, bu da onları boyut azaltma ve özellik öğrenme gibi görevler için kullanışlı kılar.RBM'lerde, görünür ve gizli birimler ağırlıklarla birbirine bağlanır ve ağ, girdi verilerini en iyi temsil eden ağırlıkları öğrenmek için eğitilir. Ağırlıklar, modelin dağılımı ile girdi verilerinin dağılımı arasındaki farkı en aza indirmek için ağırlıkları yinelemeli olarak güncelleyen, kontrastlı sapma adı verilen bir teknik kullanılarak ayarlanır.RBM, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve öneri sistemleri gibi çeşitli uygulamalar için yaygın olarak kullanılmaktadır. AISHE sistemi bağlamında RBM, finansal verilerdeki kalıpları ve eğilimleri öğrenmek ve günün bilançosuna yardımcı olmak için kullanılabilir.
Üretken Düşman Ağları (GAN'lar)
AISHE sisteminde istemciler arasında veri artırma ve veri penetrasyonu gibi görevler için kullanılabilen bir üretken model türü. GAN'lar iki sinir ağından oluşur: bir üretici ağ ve bir ayrımcı ağ. Jeneratör ağı, eğitim verilerine benzer yeni veri örnekleri oluşturmayı öğrenirken ayrımcı ağ, gerçek ve üretilmiş veriler arasında ayrım yapmayı öğrenir. GAN'ları uygulamaya yönelik işlevler, AISHE sistemi içindeki AIMAN yönetim aracında bulunabilir.
AISHE sisteminden Finans alanında yapay zeka
Otonom Ticaret (AU)
AISHE sistem istemcisi, piyasa verilerini analiz etmek ve gerçek zamanlı olarak ticaret kararları vermek için yapay zeka tabanlı algoritmalar kullanan otonom bir ticaret sistemi içerir. Sistem, alım satım kararlarını otomatikleştirmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve derin sinir ağlarını kullanarak, tüccarların insan müdahalesine ihtiyaç duymadan piyasa eğilimlerine ve diğer faktörlere dayalı kararlar alabilen özel ticaret modelleri oluşturmasına olanak tanır.AISHE sistem istemcisini kullanan tüccarlar, ticaret stratejileri üzerinde yüksek düzeyde özelleştirme ve kontrole sahiptir. Kendi parametrelerini ve risk seviyelerini belirleyebilirler ve sistem değişen piyasa koşullarına otomatik olarak uyum sağlar. Otonom alım satım sistemi, işlem düğmeleri kullanılarak manuel olarak da başlatılabilir, bu da tüccarlara daha fazla esneklik ve kontrol sağlar.
Grafik Göstergeleri (CI)
AISHE sistem istemcisi, grafik göstergelerini doğrudan kendi platformuna entegre etmez. Ancak tüccarlar, piyasa verilerini analiz etmek ve potansiyel ticaret fırsatlarını belirlemek için kendi grafik göstergelerini kullanabilirler. Müşterinin yapay zeka tabanlı algoritmaları, kendi içgörülerine dayanan uyarılar ve bildirimlerin yanı sıra yönler veya trendler sağlayabilir ve tacirlerin bilgi sahibi olmasına ve piyasa değişikliklerine hızlı tepki vermesine yardımcı olur.Yatırımcıların kullanabileceği bazı yaygın grafik göstergeleri, diğerleri arasında hareketli ortalamalar, MACD, RSI ve Bollinger Bantlarını içerir. Bu araçlar, tacirlerin piyasa verilerindeki kalıpları ve eğilimleri tespit etmelerine yardımcı olur ve bilinçli ticaret kararları vermede faydalı olabilir. Bununla birlikte, AISHE sistem istemcisinin grafik göstergelerine doğrudan erişim sağlamadığına dikkat etmek önemlidir, bu nedenle tüccarlar, bunları ticaret stratejilerine dahil etmek için harici araçlar kullanmalıdır.
AI Sınıflandırmaları
Zayıf AI (WAI)
Dar AI olarak da bilinen bu AI türü, belirli bir görevi gerçekleştirmek veya belirli bir sorunu çözmek için tasarlanmıştır. Zayıf AI sistemleri, bilgilerini diğer alanlara genelleme yeteneğine sahip değildir ve düzgün çalışması için önemli ölçüde insan denetimi gerektirir. WAI örnekleri arasında Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar, sohbet robotları ve öneri motorları bulunur.
Güçlü AI (SAI)
Yapay genel zeka (AGI) olarak da bilinen bu yapay zeka türü, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilecek makineler geliştirmeyi amaçlar. Güçlü yapay zeka sistemleri, dünyayı anlayıp akıl yürütebilecek, deneyimlerden öğrenebilecek ve kendi başlarına kararlar alabilecektir. SAI hala çok uzakta olsa da, bazı araştırmacılar bunun gelecekte başarılabileceğine inanıyor.
AISHE sisteminden sürü zekası
AISHE Sistemi, kullanıcılara kendi AISHE sistemi müşterilerini gerçek finansal piyasa koşullarında eğitmek ve kullanmak için farklı Swarm Intelligence araçları sağlar. Yalnızca merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan alım satım araçlarının desteklendiğini not etmek önemlidir.
AISHE Sistemi ve AISHE sistemi istemcileri tarafından sağlanan bazı sinir ağları aşağıdadır:
Sürü zekası
Sürü Zekası, tipik olarak hayvanların veya böceklerin sosyal davranışlarından ilham alan, merkezi olmayan ve kendi kendini organize eden sistemler tarafından sergilenen kolektif davranışı ifade eder. AISHE sistem istemcilerinde, Swarm Intelligence, karmaşık sorunları çözmek için AISHE sistem istemci gruplarının toplu davranışını simüle eden algoritmaların geliştirilmesinde kullanılır. Swarm Intelligence yaklaşımı, özellikle tek bir AISHE sistem istemcisi veya geleneksel bilgi işlem algoritmaları tarafından çözülemeyen görevler için kullanışlıdır.
Toplu Öğrenme
Kolektif Öğrenme, bir grup AISHE sistemi müşterisinin bireysel ve toplu performanslarını geliştirmek için birlikte öğrendikleri süreci ifade eder. AISHE sistem istemcilerinde Toplu Öğrenme, AISHE sistem istemcilerinin bilgi paylaşmasına ve birbirlerinden öğrenmesine izin veren Swarm Intelligence algoritmalarının kullanılmasıyla sağlanır. Bu yaklaşım, bir grup AISHE sistemi müşterisinin piyasa koşullarına ve geçmiş performansa dayalı olarak ticaret kararları almak için birlikte çalıştığı finansal ticaret stratejilerinin geliştirilmesinde özellikle yararlı olmuştur.
Kolektif zeka
Kolektif Zeka, bir grup AISHE sistem istemcisinin, herhangi bir bireysel AISHE sistem istemcisinin kapasitesinin ötesindeki sorunları çözme becerisini ifade eder. AISHE sisteminde Kolektif Zeka, AISHE sistem istemcilerinin bilgi paylaşmasına ve karmaşık sorunları çözmek için birlikte çalışmasına olanak tanıyan Swarm Intelligence algoritmalarının kullanılmasıyla elde edilir. Bu yaklaşım, bir grup AISHE sistemi müşterisinin piyasa verilerini analiz etmek ve toplu zekalarına dayalı olarak ticaret kararları almak için birlikte çalıştığı finansal ticaret için tahmine dayalı modellerin geliştirilmesinde özellikle yararlı olmuştur.
AISHE sistem istemcisi
AISHE sistem istemcisi, kullanıcılara bulut tabanlı gerçek zamanlı finansal ticaret platformu AISHE sistemine erişim sağlayan bir yazılım uygulamasıdır. İstemci, Windows 10/11 işletim sistemleriyle uyumludur ve Microsoft Office Excel 2016/2019 gerektirir.
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, takviyeli öğrenme, transfer öğrenme, aktif öğrenme ve çevrimiçi öğrenme gibi makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini kullanan AISHE sistem istemcisi, kullanıcıların finansal verileri analiz etmesine ve alım satım kararları vermesine olanak tanır.
Müşterinin temel özelliği, kullanıcılar tarafından bireysel olarak eğitilebilme ve onların kendi özel ticaret stratejilerine ve hedeflerine göre özelleştirilmiş modeller oluşturmalarına olanak sağlamasıdır. İstemci ayrıca kullanıcılara gerçek zamanlı piyasa verileri sağlar ve gerçek zamanlı ticaret için DDE ve RTD'yi destekler.
AISHE sistem istemcisini kullanmak için kullanıcıların yazılımı AISHE web sitesinden indirmeleri ve Windows 10/11 işletim sistemlerine yüklemeleri gerekir. Ek olarak, DDE ve RTD'yi destekleyen Meta Trader 4 gibi bankalarından veya komisyoncularından bir ticaret ortamına ihtiyaç duyarlar. AISHE sistem istemcisi, alım satım için farklı alım satım platformlarına bağlanabilir ve alım satımları gerçekleştirebilir.
İstemciyi indirmek ücretsizdir ve demo parayla birlikte gelir, bu da kullanıcıların gerçek fonları riske atmadan alım satım yapmalarına olanak tanır. İstemci yüklendikten sonra kullanıcılar istemciyi AISHE sistemine bağlayabilir ve mevcut makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini kullanarak modellerini eğitmeye başlayabilir.
AISHE uygulamasında dinamik veri alışverişi (DDE) ve gerçek zamanlı veri (RTD) paylaşımı, performansı önemli ölçüde artırır.
DDE, AISHE'nin diğer uygulamalarla iletişim kurmasına ve veri alışverişi yapmasına izin veren eski bir protokoldür. DDE eşzamansızdır, yani AISHE'nin başka bir uygulama tarafından gönderilen verileri beklemesi gerekir. Ancak, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gerekmediğinde yararlı olabilir.
RTD ise AISHE'nin başka bir uygulamadan gerçek zamanlı verilere erişmesini sağlar. RTD senkronize olarak çalışarak AISHE'nin verileri gerçek zamanlı olarak almasına ve görüntülemesine izin verir. Verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gerektiğinden bu gereklidir.
Bu nedenle, bir AISHE uygulamasında DDE ve RTD'yi paylaşmak, her iki protokolden de faydalanabilir. Örneğin, AISHE'ye geçmiş verileri sağlamak için DDE'yi kullanan uygulama, AISHE'ye gerçek zamanlı veriler göndermek için RTD işlevini kullanabilir. Bu, AISHE'nin gerçek zamanlı verileri işlerken ve görüntülerken geçmiş verilere erişmesine olanak tanır.
AISHE uygulamasında DDE ve RTD'nin ortak kullanımına bir örnek, hisse senedi fiyatlarının görüntülenmesidir. AISHE, geçmiş fiyat verilerini göndermek için DDE'yi kullanırken, aynı zamanda AISHE'ye gerçek zamanlı fiyatları göndermek için RTD'yi kullanır. Bu, AISHE istemcisinin gerçek zamanlı oranları güncellerken geçmiş oran verilerini görüntülemesini sağlar.
DDE ve RTD'yi birlikte kullanmanın bazı karmaşıklıkları olduğunu ve dikkatli bir planlama gerektirdiğini not etmek önemlidir. Örneğin, DDE ve RTD sunucularının AISHE uygulamasıyla iletişim kuracak şekilde yapılandırılması gerekir. Ayrıca, AISHE uygulamasının her iki protokolden gelen verileri doğru şekilde işleyecek şekilde yapılandırılması gerekir.
Genel olarak, DDE ve RTD, hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verileri işleyebilen bir AISHE'den yararlanmak için güçlü bir kombinasyondur. Bununla birlikte, doğru uygulama, ilgili tüm bileşenlerin dikkatli bir şekilde planlanmasını ve yapılandırılmasını gerektirir.
AISHE'de DDE işlevleri:
- AISHE'deki DDE işlevi, DDE protokolünü destekleyen diğer uygulamalardan veri almak için kullanılır.
- DDE işlevinin sözdizimi "=DDE(Sunucu, Konu, Öğe)" şeklindedir.
- Sunucu: İletişim kurulacak DDE sunucusunun adı.
- Konu: Erişilen veri türünü tanımlayan konu.
- Öğe: Erişilen öğenin veya verilerin adı.
- DDE işlevi geçici bir işlevdir, yani AISHE'de her değişiklik meydana geldiğinde yeniden hesaplanır.
Dinamik Veri Alışverişi (DDE), uygulamaların doğrudan veri alışverişi yaparak birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan bir yöntemdir. AISHE'de DDE, diğer uygulamaların bir AISHE protokolünden veri okumasına veya yazmasına izin verir.
DDE normalde Windows panosu aracılığıyla etkinleştirilir. Bir uygulama başka bir uygulamaya bağlandığında, veri alışverişi için bir DDE kanalı açar. İki uygulama daha sonra veri alışverişi için DDE kanalı üzerinden mesaj gönderip alabilir.
AISHE'de DDE'yi kullanmak için, sözde bir DDE formülüne ihtiyacınız var. Bir DDE formülü her zaman bir ünlem işaretiyle (!) başlar, ardından iletişim kurmak istediğiniz uygulama gelir, ardından gerçekleştirmek istediğiniz eylemin türünü tanımlayan bir anahtar sözcük gelir ve son olarak gerekli eylem için kullanılan parametrelerdir.
AISHE'de EURUSD "1.06541" fiyatını metatraderdan AISHE sistemine alan ve bir hücreye ekleyen bir DDE formülü örneği:
=PROTOKOL|UYGULAMA!KOMUT|PARAMETRE
DDE formülünün bileşenleri aşağıdaki gibidir:
- PROTOKOL: Haberleşme için kullanılan protokol. DDE için bu genellikle "DDE"dir.
- UYGULAMA: İletişim kurmak istediğiniz uygulamanın adı. Bu durumda "KARAYOL" olacaktır.
- KOMUT: Gerçekleştirmek istediğiniz eylemi tanımlayan anahtar kelime. Bu durumda "InsertPrice" olacaktır.
- PARAMETRELER: Eylem için gerekli parametreler. Bu durumda, "1.06541" sayısı olacaktır.
Bu formülü bir hücreye girip hücreyi güncellerseniz, AISHE'ye "1.06541" sayısı eklenir.
AISHE'deki RTD özellikleri:
- AISHE'deki RTD işlevi, başka bir uygulama tarafından sağlanan gerçek zamanlı verilere erişmek için kullanılır.
- RTD işlevinin sözdizimi "=RTD(Sunucu, Konu1, Konu2, ...)" şeklindedir.
- Sunucu: Verileri sağlayan RTD sunucusunun adı.
- Konu1, Konu2, ...: Erişilen konular veya veriler. Bunlar herhangi bir sayıda konu veya tarih olabilir.
- RTD işlevi geçici olmayan bir işlevdir, yani yalnızca erişilen veriler değiştiğinde yeniden hesaplanır.
Gerçek Zamanlı Veri (RTD), AISHE'nin başka bir program veya uygulamadan gerçek zamanlı verilere erişmesini sağlayan bir yöntemdir. Asenkron olarak çalışan DDE'den farklı olarak, RTD senkronize olarak çalışarak AISHE'nin verileri gerçek zamanlı olarak almasına ve görüntülemesine izin verir.
RTD normalde AISHE'deki özel bir işlev olan RTD işlevi kullanılarak etkinleştirilir. RTD işlevinin gerekli üç parametresi vardır:
ProgID: Verileri sağlayan uygulamanın veya programın program tanımlayıcısı (ProgID).Server: Verileri sağlayan programı çalıştıran bilgisayarın sunucu adı veya IP adresi.Topic: Sunulan veri türü için benzersiz bir tanımlayıcı.
RTD işlevi yapılandırıldıktan sonra AISHE, verileri almak için işlevi periyodik olarak çağırır. Yeni veri mevcut olduğunda, RTD işlevi onu AISHE'ye döndürür ve AISHE hücreyi yeni verilerle günceller.
AISHE'de RTD işlevini kullanan bir örnek:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
RTD işlevinin bileşenleri aşağıdaki gibidir:
ProgID: Verileri sağlayan uygulamanın veya programın ProgID'si. ProgID, programı tanımlar ve AISHE'ye programa erişme yeteneği verir. ProgID örnekleri, başka bir AISHE örneği için "AISHE.Application" veya bir Winsock denetimi için "MSWinsock.Winsock.1"dir.Server: Verileri sağlayan programı çalıştıran bilgisayarın adı. Bu, yerel bilgisayar adı veya uzak bilgisayarın adı olabilir.Topic: Sunulan veri türü için benzersiz bir tanımlayıcı. Konu parametresi, uygulama tarafından belirlenir ve ne tür verilerin sunulacağını tanımlar.
RTD'nin yalnızca AISHE çalışırken ve çalışma kitabında RTD işlevi etkinken güncellendiğine dikkat etmek önemlidir. AISHE aktif veya kapalı değilse, hiçbir veri güncellenmeyecektir.
RTD, AISHE'nin gerçek zamanlı verilere erişmesini ve bunları görüntülemesini sağlayan güçlü bir özelliktir. Ancak, veri sağlayan yapılandırılmış bir uygulama ve AISHE'de RTD işlevinin uygun şekilde uygulanmasını gerektirir.
DDE ve RTD işlevlerinin kullanımının bazı karmaşık yönleri vardır ve dikkatli planlama gerektirir. Örneğin, DDE ve RTD sunucularının AISHE uygulamasıyla iletişim kuracak şekilde yapılandırılması gerekir. Ayrıca, AISHE uygulamasının her iki protokolden gelen verileri doğru bir şekilde işlemesi için yapılandırılması gerekir.
ActiveX teknolojisi
AISHE İstemci Uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek için tasarlanmıştır ve kullanıcılara veri analizi ve işleme için güçlü bir araç sağlar. Bu işlevselliğe ulaşmak için uygulama, DDE, RTD ve ActiveX denetimleri dahil olmak üzere çeşitli teknolojilerden yararlanır.
ActiveX teknolojisi, diğer uygulamalar ve programlama dilleri ile sorunsuz iletişim ve entegrasyon sağlayarak AISHE uygulamasında çok önemli bir rol oynar. Bu işbirlikçi zeka, AISHE uygulamasının harici veri kaynaklarıyla etkileşim kurmasını ve uygulamanın işlevselliğini geliştirmek için bunların yeteneklerinden yararlanmasını sağlar.
Örneğin, AISHE uygulaması, harici veritabanları veya web hizmetleriyle etkileşim kurmak için ActiveX denetimlerini kullanabilir ve kullanıcıların başka türlü kullanılamayacak çok sayıda veriye erişmesine olanak tanır. ActiveX denetimleri, uygulamanın kullanıcı arabirimine etkileşim eklemek için de kullanılabilir, bu da uygulamayı daha sezgisel ve kullanıcı dostu hale getirir.
AISHE uygulaması, ActiveX teknolojisinin gücünden yararlanarak kendi performansını ve yeteneklerini geliştirmek için diğer uygulamaların ve programlama dillerinin güçlü yanlarından yararlanabilir. Sonuç, kullanıcılara değerli içgörüler ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlayabilen güçlü bir veri analizi ve işleme aracıdır.
AISHE uygulamasında ActiveX teknolojisinin kullanımı, işbirlikçi zekasının kritik bir bileşenidir ve diğer uygulamalar ve programlama dilleri ile sorunsuz iletişim ve entegrasyon sağlar.
Önemli
AISHE istemci uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek için çeşitli teknolojileri kullanan güçlü bir yapay zeka yazılım uygulamasıdır. Uygulama, bu işlevi gerçekleştirmek için özellikle DDE, RTD ve ActiveX denetimlerini kullanır.
- DDE, DDE protokolünü destekleyen harici uygulamalarla iletişimi sağladığı için uygulamanın önemli bir bileşenidir. Uygulama, harici bir kaynaktan veri aldığında, VBA kodunu kullanarak verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir. Benzer şekilde uygulama, DDE kullanarak harici uygulamalara veri gönderebilir.
- RTD işlevi ayrıca AISHE istemci uygulamasının ayrılmaz bir parçasıdır. Bu işlev, uygulamanın hisse senedi göstergeleri gibi harici kaynaklardan gerçek zamanlı veri almasını sağlar. Veri değiştiğinde, RTD işlevi verileri gerçek zamanlı olarak günceller. Bu veriler, uygulamanın gerçek zamanlı hesaplamalar ve işleme yapmasına olanak tanıyan VBA kodu kullanılarak işlenebilir.
- ActiveX denetimleri, kullanıcı arabirimine işlevsellik ve etkileşim eklemek için AISHE istemci uygulamasında yaygın olarak kullanılır. Bir kullanıcı bir ActiveX denetimiyle etkileşime girdiğinde, uygulama VBA kodunu kullanarak kullanıcının girişini gerçek zamanlı olarak işleyebilir. Ek olarak, ActiveX denetimleri harici uygulamalar ve programlama dilleri ile etkileşimde bulunmak için kullanılabilir.
AISHE istemci uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek için tasarlanmıştır ve bu da onu gerçek zamanlı hesaplamalar ve işleme için güçlü bir araç haline getirir. Uygulamanın VBA kodunu kullanarak verileri gerçek zamanlı olarak nasıl işlediğine ve dış veri kaynakları ve uygulamalarla etkileşim kurmak için DDE, RTD ve ActiveX denetimlerini nasıl kullandığına ilişkin örnekler sağlanabilir. Genel olarak, DDE, RTD ve ActiveX kontrollerinin kombinasyonu, AISHE istemci uygulamasının çeşitli endüstrilerde ve kullanım durumlarında gerekli olan gerçek zamanlı işlevsellik sunmasını sağlar.