AISHE sistemi, gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenme teknikleriyle desteklenen, gerçek zamanlı finansal ticaret için tasarlanmış bulut tabanlı bir platformdur. Blockchain ağı, müşteriler arasında güvenli ve verimli veri alışverişini 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 veri alan indirilebilir bir yazılım uygulamasıdır. Piyasa verilerini analiz etmek ve gerçek zamanlı olarak işlemleri yürütmek için sinir ağları, derin öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi bir dizi makine öğrenimi ve AI tekniğini kullanır. Kullanıcılar bunu kendi özel işlem tercihlerine ve risk toleranslarına göre özelleştirebilir.
Müşteriler arasındaki veri alışverişi ve koordinasyon için merkezi merkez, AISHE veri merkezinde bulunan AISHE sisteminin kendisidir. Her bir müşterinin bağımsız hareket edebilmesi için bireysel müşteri sistemlerine sinir yapıları ve ilgili veri akışları sağlar. Sistem, kullanıcılara demo para kullanarak sistem-müşterilerini ücretsiz olarak eğitme fırsatı sunarak gerçek sermayeyi riske atmadan deneyim kazanmalarına ve ticaret stratejileri geliştirmelerine olanak tanır.
AISHE Sistem İstemcisi, finansal veya ticaret geçmişine bakılmaksızın bilgisayarı olan herkesin erişebileceği, otonom bir AI destekli sistemdir. Finansal piyasalarda potansiyel olarak para kazanmak için güçlü bir araçtır. Sistem bulut tabanlıdır ve farklı stratejilere ve tercihlere uyacak şekilde özelleştirilebilir, bu da kullanımı kolay ve uyarlanabilir hale getirir. En son AI teknolojilerini kullanarak, AISHE Sistem İstemcisi kullanıcıların finansal fırsatlar dünyasına güvenle girmelerini sağlar. En iyisi, 30 gün boyunca hiçbir yükümlülük olmadan tamamen ücretsizdir. Deneyin ve finansal hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
AISHE sisteminin uygulanan makine öğrenme yöntemleri
AISHE sistemi, kullanıcıların kendi AISHE sistem istemcilerini gerçek zamanlı olarak eğitmeleri ve kullanmaları için uygulanan makine öğrenimi yöntemlerine erişim sağlar. Kullanıcılar, kendi AISHE sistem istemcilerini kendi özel hedeflerine uyacak şekilde kişiselleştirebilir ve finansal piyasadaki performanslarını optimize edebilirler. Aşağıdaki uygulamalar mevcuttur: kendi kendine denetlenen öğrenme (SSL), denetlenmeyen öğrenme (UL), takviyeli öğrenme (RL), transfer öğrenme (TL), aktif öğrenme (AL) ve çevrimiçi öğrenme (OL).
Kendi Kendine Denetlenen Öğrenme (SSL)
Bu, algoritmayı etiketli bir veri kümesi üzerinde eğiten bir makine öğrenmesi türüdür. Amaç, girdi ve çıktı değişkenleri arasında bir eşleme öğrenmek ve girdi verildiğinde çıktıyı doğru bir şekilde tahmin edebilen bir işlev bulmaktır. AISHE sistemi, B. Forex, Endeksler, Emtia, Hisse Senedi ve Kripto Para Birimi Fiyat Tahmini gibi çeşitli finansal tahmin görevleri için SSL kullanır.
Gözetimsiz Öğrenme (UL)
Bu, algoritmanın etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde eğitildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Amaç, veri yapısı hakkında önceden bilgi sahibi olmadan verilerdeki durumları ve ilişkileri bulmaktır. AISHE sistemi, gerçek zamanlı finansal tekliflerdeki piyasa eğilimlerini ve anormallikleri belirlemek için UL'yi kullanır.
Güçlendirmeli Öğrenme (RL)
Bu, algoritmanın bir ortamla etkileşime girerek deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir makine öğrenmesi türüdür. Amaç, bir ödül sinyalini en üst düzeye çıkarmak için belirli bir durumda mümkün olan en iyi eylemi öğrenmektir. AISHE sistemi, sistemin Bağlantılı AISHE sistem istemcilerinden gelen geri bildirimlere ve düzeltmelere dayanarak en iyi işlem stratejilerini öğrendiği algoritmik işlem için RL'yi kullanır.
Transfer Öğrenme (TL)
Bu, bir görev için eğitilmiş bir modelin yeni, ilgili bir görev için başlangıç noktası olarak yeniden kullanıldığı bir tekniktir. AISHE sistemi, ilgili görevler için önceden eğitilmiş işlem görmüş deneyim modellerini kullanarak finansal tahminlerin doğruluğunu ve hızını iyileştirmek için TL'yi kullanır.
Aktif Öğrenme (AL)
Bu, algoritmanın etiketli verileri almak için bir kullanıcıya veya başka bir bilgi kaynağına aktif olarak sorgu gönderebildiği bir makine öğrenmesi türüdür. Amaç, istenen performans düzeyine ulaşmak için gereken etiketli veri miktarını en aza indirmektir. AISHE sistemi, finansal tahmin görevlerinde etiketli verilere olan ihtiyacı en aza indirmek için AL kullanır.
Çevrimiçi Öğrenme (OL)
Bu, yeni veriler mevcut oldukça modeli sürekli olarak güncelleyen bir makine öğrenmesi 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, kullanıcılarına gerçek finansal piyasa koşullarında kendi AISHE sistem müşterilerini eğitmek ve kullanmak için çeşitli öğrenme yaklaşımları sunar. Sadece merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan ve sinir yapılarının mevcut olduğu işlem araçlarının kullanılabileceğini belirtmek önemlidir. Bir aracın kullanılabilirliğini, AISHE sistem istemcisine girerek kolayca kontrol edebilirsiniz. Döndürülen değer "0.0" ise, bu, aracın kullanılabilir olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle, kullanmadan önce araçları onaylamak ve ayarlamak için bankanız, brokeriniz veya AISHE Sistem Destek Ekibi ile görüşmeniz gerekir.
Kullanıcılar müşterilerini kendi özel hedeflerine uyacak şekilde kişiselleştirebilir ve finansal piyasadaki performanslarını optimize edebilirler. Aşağıdaki öğrenme yaklaşımları mevcuttur:
Federasyonlu Öğrenme (FL)
Bu, birden fazla tarafın, verilerin kendisini paylaşmadan, yerel verilerini kullanarak paylaşılan bir modeli eğitmesini sağlayan bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır. Her taraf, kendi verileri üzerinde bir model eğitir ve ardından yalnızca model güncellemelerini merkezi bir sunucuyla paylaşır. Merkezi sunucu, daha sonra her tarafa daha fazla eğitim için kullanılmak üzere geri gönderilen yeni bir küresel model oluşturmak için model güncellemelerini toplar.
Kooperatif Öğrenme (CoL)
Bu, birden fazla öğrencinin ortak bir görevi öğrenmek için birbirleriyle iş birliği yaptığı bir yaklaşımdır. Her öğrencinin farklı bir veri alt kümesine erişimi vardır ve bireysel öğrenme sonuçlarını iyileştirmek için birbirleriyle bilgi paylaşırlar. Bu yaklaşım, her bir öğrencinin güçlü yanlarından yararlanarak bir makine öğrenimi sisteminin genel performansını iyileştirmek için kullanılabilir.
Uzman Gösterimleriyle Güçlendirmeli Öğrenme (RLfED)
Bu yaklaşım, takviyeli öğrenmenin (RL) ve gözetimli öğrenmenin güçlü yönlerini birleştirir. RL'de, bir etken çevresiyle deneme-yanılma etkileşimleri yoluyla öğrenirken, gözetimli öğrenmede etkene etiketli veriler sağlanır. RLfED'de, bir uzman etkene bir görevi nasıl gerçekleştireceğine dair gösterimler sağlar ve etken bu gösterimleri RL aracılığıyla kendi öğrenmesini yönlendirmek için kullanır. Bu yaklaşım, öğrenmek için gereken deneme-yanılma miktarını azaltarak RL tabanlı sistemlerin hızını ve verimliliğini artırmak için kullanılabilir.
Aşağıda AISHE sistemi tarafından sağlanan bazı sinir ağları yer almaktadır
AISHE sistemi, kullanıcılara gerçek finansal piyasa koşulları altında kendi AISHE sistem istemcilerini eğitmek ve kullanmak için farklı sinir ağları sağlar. Sadece merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan ve sinir yapılarının mevcut olduğu işlem araçlarının kullanılabileceğini belirtmek önemlidir. Bir enstrümanın kullanılabilirliğini, onu AISHE sistem istemcisine girerek kolayca kontrol edebilirsiniz. Döndürülen değer "0.0" ise, bu enstrümanın mevcut olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle, kullanmadan önce araçları bankanız, brokeriniz veya AISHE Sistem Destek Ekibi ile teyit etmeniz ve ayarlamanız gerekir.
Sinir Ağı (NN)
İnsan beyninin davranışını simüle etmek için tasarlanmış makine öğrenme algoritması türü. NN, beyindeki nöronların çalışma şekline benzer şekilde bilgiyi işleyen ve ileten birbirine bağlı düğüm katmanlarından oluşur. Bu düğümler arasındaki bağlantılar ağırlıklandırılır ve bu da ağın, verilen bir girdiye dayalı olarak bir çıktıyı daha iyi tahmin etmek için bu ağırlıkları ayarlayarak verilerden öğrenmesine olanak tanır.
Derin Öğrenme (DL)
İnsan beyninin davranışını simüle etmek için tasarlanmış bir makine öğrenme algoritması türü. NN, beyindeki nöronların çalışma şekline benzer şekilde bilgiyi işleyen ve ileten birbirine bağlı düğüm katmanlarından oluşur. Bu düğümler arasındaki bağlantılar ağırlıklandırılır ve bu da ağın, verilen bir girdiye dayalı olarak bir çıktıyı daha iyi tahmin etmek için bu ağırlıkları ayarlayarak verilerden öğrenmesine olanak tanır.NN, finansal piyasadaki emirler için tahmin ve zaman serisi tahmini dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılabilir. Özellikle hisse senedi fiyatı tahmini veya finansal verilerde anormallik tespiti gibi desen tanıma içeren görevler için faydalıdırlar. NN ayrıca görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve diğer birçok uygulama için de kullanılabilir.Finansal piyasa tahmini bağlamında, NN, geçmiş verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek üzere eğitilebilir ve bu daha sonra gelecekteki piyasa davranışı hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Örneğin, bir NN, geçmiş fiyatı, işlem hacmi ve ekonomik göstergeler gibi faktörlere dayanarak belirli bir hisse senedinin fiyatını tahmin etmek üzere eğitilebilir. Bu, tüccarların belirli bir menkul kıymeti ne zaman satın alacakları veya satacakları konusunda daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olabilir.
Evrişimsel Sinir Ağı (CNN)
Evrişimli sinir ağı, özellikle görüntü tanıma görevleri için uygun bir sinir ağı türüdür. Giriş görüntülerinden özellikleri çıkarmak için evrişim adı verilen bir işlem kullanır ve ardından özellik haritalarının boyutluluğunu azaltmak için birleştirme işlemleri uygular. Finansal piyasa uygulamalarında, CNN'ler genellikle bir hisse senedi fiyatının yükseleceğini mi yoksa düşeceğini mi tahmin etmek gibi durum sınıflandırma görevleri için kullanılır.AISHE sistemi, AISHE sistem istemcilerinde 1 ila 10. seviyelerdeki kısa, orta ve uzun vadeli tahminler için Kalman filtreleri uygulayan CNN'lerin değiştirilmiş bir versiyonunu kullanır. Bu, ağın farklı soyutlama seviyelerinde hiyerarşik özellikleri öğrenmesini sağlayarak finansal verilerdeki kalıpları belirlemede daha etkili hale getirir. Ağın çıktısı, farklı sonuçların öngörülen olasılığına dayalı olarak işlem kararları almak için kullanılabilen olası sonuçlar üzerinde bir olasılık dağılımıdır.
Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
AISHE sistemi ve istemcisi bağlamında, Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), kullanıcıların finansal piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmelerine ve tahmin etmelerine olanak tanıyan güçlü bir araçtır. AISHE sistem istemcisindeki RNN'ler, günlük emirlerin zaman serileri gibi veri dizilerini işlemek ve bilgilerin bir zaman adımından diğerine kalıcı olmasını sağlamak için döngüler kullanmak üzere özel olarak tasarlanmıştır. Bu, RNN'lerin verilerdeki zamansal bağımlılıkları ve kalıpları yakalayabileceği ve bu sayede gelecekteki eğilimleri ve piyasa hareketlerini tahmin etmek için çok uygun hale getirebileceği anlamına gelir.AISHE sistem istemcisinde, kullanıcılar kendi RNN modellerini geçmiş finansal veriler üzerinde eğitebilir ve bu modelleri kullanarak gelecekteki piyasa koşulları hakkında tahminlerde bulunabilirler. 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, finansal verilerdeki hem zamansal hem de mekansal kalıpları yakalayabilen daha güçlü tahmin modelleri oluşturmak için Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) veya Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler) gibi diğer sinir ağı modelleriyle birlikte de kullanılabilir. Genel olarak, AISHE sistem istemcisindeki RNN'ler, finansal piyasa verilerini analiz etmek ve tahmin etmek için güçlü bir araç sunarak kullanıcıların yatırımları ve işlem stratejileri hakkında bilinçli kararlar almalarını sağlar.
Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM)
Geleneksel RNN'lerde kaybolan eğimler sorununu ele almak için tasarlanmış bir tür tekrarlayan sinir ağı (RNN). LSTM'ler, doğal dil işleme veya zaman serisi analizi gibi uzun vadeli bağımlılıklara sahip dizi verilerini modellemek için özellikle uygundur. LSTM ile geleneksel bir RNN arasındaki temel fark, LSTM'nin, geçit mekanizmalarına dayalı olarak bilgileri seçici olarak unutabilen veya hatırlayabilen bir hücre durumu da dahil olmak üzere daha karmaşık bir yapıya sahip olmasıdır.LSTM'deki bellek hücresi, ağın daha uzun süreler boyunca bilgi depolamasını sağlayan bileşendir. Bellek hücresinin üç geçit mekanizması vardır: unutma kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Unutma kapısı, hücre durumunda hangi bilginin atılması gerektiğini belirlerken, giriş kapısı hücre durumuna hangi yeni bilginin eklenmesi gerektiğine karar verir. Son olarak, çıkış kapısı hücre durumundan hangi bilginin bir sonraki katmana veya ağın çıkışına çıkış olarak verilmesi gerektiğini belirler.AISHE sistemi ve istemcisi bağlamında, LSTM'ler finansal piyasalarda zaman serisi analizi ve tahmin dahil olmak üzere çeşitli görevler için kullanılabilir. LSTM'ler, bilgileri daha uzun süreler boyunca depolayarak verilerdeki uzun vadeli eğilimleri ve kalıpları belirlemeyi ve bu kalıplara dayalı tahminler yapmayı öğrenebilir. AISHE sistemi, kullanıcılara hisse senedi fiyatlarını veya döviz kurlarını tahmin etme gibi belirli görevler için özelleştirilebilen ve ince ayar yapılabilen önceden eğitilmiş LSTM modelleri sağlar.
Sınırlı Boltzmann Makinesi (RBM)
Etiketli veri gerektirmeyen bir makine öğrenimi türü olan gözetimsiz öğrenme için kullanılan bir tür üretken model. RBM'ler, giriş verilerinin altta yatan olasılık dağılımını temsil etmeyi öğrenir, bu da onları boyut azaltma ve özellik öğrenme gibi görevler için yararlı hale getirir.RBM'lerde, görünür ve gizli birimler ağırlıklarla bağlanır ve ağ, giriş verilerini en iyi şekilde temsil eden ağırlıkları öğrenmek üzere eğitilir. Ağırlıklar, modelin dağılımı ile giriş 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 kullanılmıştır. AISHE sistemi bağlamında, RBM finansal verilerdeki kalıpları ve eğilimleri öğrenmek ve günün özetine yardımcı olmak için kullanılabilir.
Üretken Çatışmacı Ağlar (GAN'lar)
Veri artırma ve istemciler arasında veri penetrasyonu gibi görevler için AISHE sisteminde kullanılabilen bir tür üretken model. GAN'lar iki sinir ağından oluşur: bir üreteç ağı ve bir ayırıcı ağ. Üreteç ağı, eğitim verilerine benzer yeni veri örnekleri üretmeyi öğrenirken, ayırıcı ağ gerçek ve üretilen veriler arasında ayrım yapmayı öğrenir. GAN'ları uygulama işlevleri, AISHE sistemindeki AIMAN yönetim aracında bulunabilir.
AISHE sisteminden Finansta Yapay Zeka
Otonom Ticaret (AU)
AISHE sistem istemcisi, piyasa verilerini analiz etmek ve gerçek zamanlı olarak işlem kararları almak için AI tabanlı algoritmalar kullanan otonom bir işlem sistemi içerir. Sistem, işlem kararlarını otomatikleştirmek için makine öğrenimi algoritmaları ve derin sinir ağları kullanır ve tüccarların insan müdahalesine gerek kalmadan piyasa eğilimlerine ve diğer faktörlere dayalı kararlar alabilen özel işlem modelleri oluşturmalarına olanak tanır.AISHE sistem istemcisini kullanan yatırımcılar, işlem stratejileri üzerinde yüksek düzeyde özelleştirme ve kontrole sahiptir. Kendi parametrelerini ve risk seviyelerini ayarlayabilirler ve sistem değişen piyasa koşullarına otomatik olarak uyum sağlar. Otonom işlem sistemi ayrıca işlem düğmeleri kullanılarak manuel olarak başlatılabilir ve yatırımcılara daha fazla esneklik ve kontrol sağlar.
Grafik Göstergeleri (CI)
AISHE sistem istemcisi grafik göstergelerini doğrudan platformuna entegre etmez. Ancak, yatırımcılar piyasa verilerini analiz etmek ve potansiyel ticaret fırsatlarını belirlemek için kendi grafik göstergelerini kullanabilirler. İstemcinin yapay zeka tabanlı algoritmaları, yatırımcıların bilgili kalmasına ve piyasa değişikliklerine hızlı tepki vermesine yardımcı olarak kendi içgörülerine dayalı yönlendirmeler veya eğilimlerin yanı sıra uyarılar ve bildirimler sağlayabilir.Tüccarların kullanabileceği bazı yaygın grafik göstergeleri arasında hareketli ortalamalar, MACD, RSI ve Bollinger Bantları ve diğerleri bulunur. Bu araçlar, tüccarların piyasa verilerindeki kalıpları ve eğilimleri tespit etmelerine yardımcı olur ve bilinçli ticaret kararları almada faydalı olabilir. Ancak, AISHE sistem istemcisinin grafik göstergelerine doğrudan erişim sağlamadığını ve bu nedenle tüccarların bunları ticaret stratejilerine dahil etmek için harici araçlar kullanması gerektiğini belirtmek önemlidir.
AI Sınıflandırmaları
Zayıf AI (WAI)
Dar AI olarak da bilinen bu AI türü, belirli bir görevi yerine getirmek veya belirli bir sorunu çözmek için tasarlanmıştır. Zayıf AI sistemleri, bilgilerini diğer alanlara genelleştirme yeteneğine sahip değildir ve düzgün bir şekilde çalışabilmeleri için önemli ölçüde insan denetimine ihtiyaç duyarlar. 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 tür AI, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi gerçekleştirebilen makineler geliştirmeyi amaçlamaktadır. Güçlü AI sistemleri dünyayı anlayabilir ve akıl yürütebilir, deneyimlerden öğrenebilir ve kendi başlarına kararlar alabilir. SAI hala çok uzakta olsa da bazı araştırmacılar bunun gelecekte başarılabilir olduğuna inanıyor.
AISHE sisteminden Sürü Zekası
AISHE Sistemi, kullanıcılarına kendi AISHE sistemi müşterilerini gerçek finansal piyasa koşullarında eğitmeleri ve kullanmaları için farklı Swarm Intelligence araçları sağlar. Sadece merkezi AISHE sistemi tarafından onaylanan işlem araçlarının desteklendiğine dikkat etmek önemlidir.
Aşağıda AISHE Sistemi ve AISHE sistem istemcileri tarafından sağlanan bazı sinir ağları yer almaktadır:
Sürü Zekası
Swarm Intelligence, genellikle hayvanların veya böceklerin sosyal davranışlarından esinlenen, 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 istemcilerinin gruplarının kolektif davranışlarını simüle eden algoritmaların geliştirilmesinde kullanılır. Swarm Intelligence yaklaşımı, tek bir AISHE sistem istemcisi veya geleneksel bilgi işlem algoritmaları tarafından çözülemeyen görevler için özellikle yararlıdır.
Toplu Öğrenme
Toplu Öğrenme, bir grup AISHE sistem müşterisinin bireysel ve kolektif performanslarını geliştirmek için birlikte öğrenme sürecini ifade eder. AISHE sistem müşterilerinde, Toplu Öğrenme, AISHE sistem müşterilerinin bilgi paylaşmasına ve birbirlerinden öğrenmesine olanak tanıyan Swarm Intelligence algoritmalarının kullanımıyla elde edilir. Bu yaklaşım, bir grup AISHE sistem müşterisinin piyasa koşullarına ve geçmiş performansa dayalı olarak işlem kararları almak için birlikte çalıştığı finansal işlem stratejilerinin geliştirilmesinde özellikle yararlı olmuştur.
Toplu Zeka
Toplu Zeka, bir grup AISHE sistem müşterisinin herhangi bir bireysel AISHE sistem müşterisinin yeteneklerinin ötesinde olan sorunları çözme becerisini ifade eder. AISHE sisteminde, Toplu Zeka, AISHE sistem müşterilerinin bilgi paylaşmasına ve karmaşık sorunları çözmek için birlikte çalışmasına olanak tanıyan Swarm Intelligence algoritmalarının kullanımıyla elde edilir. Bu yaklaşım, bir grup AISHE sistem müşterisinin piyasa verilerini analiz etmek ve toplu zekalarına dayalı işlem kararları almak için birlikte çalıştığı finansal ticaret için öngörücü 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.
Denetlenen öğrenme, denetlenmeyen öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, transfer öğrenme, aktif öğrenme ve çevrimiçi öğrenme gibi makine öğrenimi ve yapay zeka tekniklerini kullanan AISHE sistem istemcisi, kullanıcıların finansal verileri analiz etmelerini ve işlem kararları almalarını sağlıyor.
İstemcinin temel özelliği, kullanıcılar tarafından bireysel olarak eğitilebilme yeteneğidir ve bu sayede kullanıcıların kendi özel işlem stratejilerine ve hedeflerine göre uyarlanmış özelleştirilmiş modeller oluşturmalarına olanak tanır. İstemci ayrıca kullanıcılara gerçek zamanlı piyasa verileri sağlar ve gerçek zamanlı işlem için DDE ve RTD'yi destekler.
AISHE sistem istemcisini kullanmak için, kullanıcılar yazılımı AISHE web sitesinden indirmeli ve Windows 10/11 işletim sistemlerine yüklemelidir. Ayrıca, DDE ve RTD'yi destekleyen Meta Trader 4 gibi bankalarından veya brokerlarından bir işlem ortamına ihtiyaçları vardır. AISHE sistem istemcisi, işlem yapmak ve işlemleri yürütmek için farklı işlem platformlarına bağlanabilir.
İstemciyi indirmek ücretsizdir ve demo parayla birlikte gelir, bu da kullanıcıların gerçek paraları riske atmadan işlem yapmalarını sağlar. İstemci kurulduktan sonra, kullanıcılar onu AISHE sistemine bağlayabilir ve mevcut makine öğrenimi ve AI tekniklerini kullanarak modellerini eğitmeye başlayabilir.
AISHE uygulamasında dinamik veri değişimi (DDE) ve gerçek zamanlı verinin (RTD) paylaşılması performansı önemli ölçüde artırıyor.
DDE, AISHE'nin diğer uygulamalarla iletişim kurmasını ve veri alışverişinde bulunmasını sağlayan eski bir protokoldür. DDE eşzamansızdır, yani AISHE başka bir uygulama tarafından gönderilen verileri beklemek zorundadır. Ancak, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gerekmediğinde yararlı olabilir.
Öte yandan RTD, AISHE'nin başka bir uygulamadan gerçek zamanlı verilere erişmesine olanak tanır. RTD, AISHE'nin gerçek zamanlı olarak veri almasına ve görüntülemesine olanak tanıyarak eşzamanlı olarak çalışır. Bu, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesi gerektiğinden gereklidir.
Yani, bir AISHE uygulamasında DDE ve RTD'yi paylaşmak her iki protokolden de faydalanabilir. Örneğin, AISHE'ye geçmiş verileri sağlamak için DDE 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 fiyatlar göndermek için RTD'yi kullanır. Bu, AISHE istemcisinin gerçek zamanlı oranları güncellerken geçmiş oran verilerini görüntülemesine olanak tanır.
DDE ve RTD'yi birlikte kullanmanın bazı karmaşıklıklar içerdiğini ve dikkatli planlama gerektirdiğini belirtmek önemlidir. Örneğin, DDE ve RTD sunucuları AISHE uygulamasıyla iletişim kuracak şekilde yapılandırılmalıdır. Ayrıca, AISHE uygulaması her iki protokolden gelen verileri doğru şekilde işleyecek şekilde yapılandırılmalıdır.
Genel olarak, DDE ve RTD, hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verileri işleyebilen bir AISHE'yi kaldıraçlamak için güçlü bir kombinasyondur. Ancak, doğru uygulama, dahil olan tüm bileşenlerin dikkatli bir şekilde planlanmasını ve yapılandırılmasını gerektirir.
AISHE'deki DDE fonksiyonları:
- AISHE'deki DDE fonksiyonu, DDE protokolünü destekleyen diğer uygulamalardan veri almak için kullanılır.
- DDE fonksiyonunun sözdizimi "=DDE(Sunucu, Konu, Öğe)" şeklindedir.
- Sunucu: İletişim kurulacak DDE sunucusunun adı.
- Konu: Erişilen verinin türünü tanımlayan konu.
- Öğe: Erişilen öğenin veya verinin adı.
- DDE fonksiyonu değişken bir fonksiyondur, yani AISHE'de her değişiklik olduğunda yeniden hesaplanır.
Dinamik Veri Değişimi (DDE), uygulamaların doğrudan veri alışverişi yaparak birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan bir yöntemdir. AISHE'de DDE, diğer uygulamaların bir AISHE protokolünden veri okumasına veya yazmasına olanak tanır.
DDE normalde Windows panosu üzerinden etkinleştirilir. Bir uygulama başka bir uygulamaya bağlandığında, veri alışverişi yapmak için bir DDE kanalı açar. İki uygulama daha sonra veri alışverişi yapmak için DDE kanalı üzerinden mesaj gönderip alabilir.
AISHE'de DDE kullanmak için, sözde bir DDE formülüne ihtiyacınız var. Bir DDE formülü her zaman bir ünlem işaretiyle (!) başlar, ardından iletişim kurmak istediğiniz uygulama, ardından gerçekleştirmek istediğiniz eylemin türünü tanımlayan bir anahtar sözcük ve son olarak gerekli eylem için kullanılan parametreler gelir.
İşte AISHE'de bir DDE formülünün örneği, EURUSD "1.06541" fiyatını metatrader'dan AISHE sistemine alıp bir hücreye yerleştiriyor:
=PROTOKOL|UYGULAMA!KOMUT|PARAMETRE
DDE formülünün bileşenleri şu şekildedir:
- PROTOKOL: İletişim için kullanılan protokol. DDE için bu genellikle "DDE"dir.
- UYGULAMA: İletişim kurmak istediğiniz uygulamanın adı. Bu durumda "HIGHWAY" olurdu.
- KOMUT: Gerçekleştirmek istediğiniz eylemi tanımlayan anahtar sözcük. Bu durumda "InsertPrice" olurdu.
- PARAMETRELER: Eylem için gereken parametreler. Bu durumda, bu sayı "1.06541" olacaktır.
Bu formülü bir hücreye girip hücreyi güncellediğinizde AISHE'ye "1.06541" sayısı eklenir.
AISHE'deki RTD özellikleri:
- AISHE'deki RTD fonksiyonu, başka bir uygulama tarafından sağlanan gerçek zamanlı verilere erişmek için kullanılır.
- RTD fonksiyonunun sözdizimi "=RTD(Sunucu, Konu1, Konu2, ...)" şeklindedir.
- Sunucu: Verileri sağlayan RTD sunucusunun adı.
- Konu1, Konu2, ...: Erişilen konular veya veriler. Bunlar herhangi sayıda konu veya tarih olabilir.
- RTD fonksiyonu kalıcı olmayan bir fonksiyondur, yani yalnızca erişilen veriler değiştiğinde yeniden hesaplanır.
Gerçek Zamanlı Veri (RTD), AISHE'nin başka bir programdan veya uygulamadan gerçek zamanlı verilere erişmesine olanak tanıyan bir yöntemdir. Asenkron çalışan DDE'nin aksine, RTD senkron olarak çalışır ve AISHE'nin gerçek zamanlı olarak veri almasına ve görüntülemesine olanak tanır.
RTD normalde AISHE'deki özel bir işlev olan RTD işlevi kullanılarak etkinleştirilir. RTD işlevinin üç gerekli parametresi vardır:
ProgID:Veriyi sağlayan uygulama veya programın program tanımlayıcısı (ProgID).Server:Veriyi sağlayan programı çalıştıran bilgisayarın sunucu adı veya IP adresi.Topic: Sunulan verinin türüne ilişkin benzersiz bir tanımlayıcı.
RTD işlevi yapılandırıldığında, AISHE verileri almak için işlevi periyodik olarak çağırır. Yeni veriler mevcut olduğunda, RTD işlevi bunu AISHE'ye döndürür ve AISHE hücreyi yeni verilerle günceller.
İşte AISHE'de RTD fonksiyonunun kullanımına dair bir örnek:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
RTD fonksiyonunun bileşenleri aşağıdaki gibidir:
ProgID: Veriyi sağlayan uygulama veya programın ProgID'si. ProgID, programı tanımlar ve AISHE'ye ona erişme yeteneği verir. ProgID örnekleri, başka bir AISHE örneği için "AISHE.Application" veya bir Winsock denetimi için "MSWinsock.Winsock.1"dir.Server: Veriyi sağlayan programı çalıştıran bilgisayarın adı. Bu, yerel bilgisayar adı veya uzak bir bilgisayarın adı olabilir.Topic: Sunulan veri türü için benzersiz bir tanımlayıcı. Konu parametresi uygulama tarafından ayarlanır ve hangi tür verinin sunulduğunu tanımlar.
RTD'nin yalnızca AISHE çalışırken ve RTD işlevi çalışma kitabında etkin olduğunda güncellendiğini belirtmek önemlidir. AISHE etkin değilse veya kapalıysa, hiçbir veri güncellenmeyecektir.
RTD, AISHE'nin gerçek zamanlı verilere erişmesine ve bunları görüntülemesine olanak tanıyan güçlü bir özelliktir. Ancak, veri sağlayan yapılandırılmış bir uygulama ve AISHE'de RTD işlevinin uygun bir şekilde uygulanmasını gerektirir.
DDE ve RTD işlevlerinin kullanımının bazı karmaşık yönleri vardır ve dikkatli planlama gerektirir. Örneğin, DDE ve RTD sunucuları AISHE uygulamasıyla iletişim kuracak şekilde yapılandırılmalıdır. Ayrıca, AISHE uygulamasının her iki protokolden gelen verileri doğru şekilde işleyecek şekilde yapılandırılması gerekir.
ActiveX teknolojisi
AISHE İstemci Uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek ve kullanıcılara veri analizi ve işleme için güçlü bir araç sağlamak üzere tasarlanmıştır. Bu işlevi elde etmek için uygulama, DDE, RTD ve ActiveX denetimleri dahil olmak üzere çeşitli teknolojilerden yararlanır.
ActiveX teknolojisi, diğer uygulamalar ve programlama dilleriyle sorunsuz iletişim ve entegrasyona izin vererek AISHE uygulamasında önemli bir rol oynar. Bu işbirlikçi zeka, AISHE uygulamasının harici veri kaynaklarıyla etkileşime girmesini ve uygulamanın işlevselliğini geliştirmek için bunların yeteneklerinden yararlanmasını sağlar.
Örneğin, AISHE uygulaması, harici veritabanları veya web servisleriyle etkileşim kurmak için ActiveX denetimlerini kullanabilir ve kullanıcıların aksi takdirde erişemeyecekleri bir veri zenginliğine erişmesini sağlayabilir. ActiveX denetimleri ayrıca uygulamanın kullanıcı arayüzüne etkileşim eklemek için de kullanılabilir ve bu da onu daha sezgisel ve kullanıcı dostu hale getirir.
ActiveX teknolojisinin gücünden yararlanarak, AISHE uygulaması kendi performansını ve yeteneklerini geliştirmek için diğer uygulamaların ve programlama dillerinin güçlü yönlerinden yararlanabilir. Sonuç, kullanıcılara değerli içgörüler ve eyleme geçirilebilir bilgiler sağlayabilen veri analizi ve işleme için güçlü bir araçtır.
AISHE uygulamasında ActiveX teknolojisinin kullanılması, işbirlikçi zekasının kritik bir bileşeni olup, diğer uygulamalar ve programlama dilleriyle sorunsuz iletişim ve entegrasyonu mümkün kılıyor.
Önemli
AISHE istemci uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek için çeşitli teknolojilerden yararlanan sağlam bir AI yazılım uygulamasıdır. Uygulama, özellikle bu işlevselliği elde etmek için DDE, RTD ve ActiveX denetimlerini kullanır.
- DDE, DDE protokolünü destekleyen harici uygulamalarla iletişimi sağladığı için uygulamanın önemli bir parçasıdır. Uygulama harici bir kaynaktan veri aldığında, verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir. Uygulama ayrıca DDE aracılığıyla harici uygulamalara veri gönderebilir.
- RTD işlevi ayrıca AISHE istemci uygulamasının ayrılmaz bir parçasıdır. Bu özellik, uygulamanın borsa bilgileri gibi harici kaynaklardan gerçek zamanlı veri almasını sağlar. Veriler değiştiğinde, RTD işlevi verileri gerçek zamanlı olarak günceller. Bu veriler işlenebilir ve uygulamanın gerçek zamanlı hesaplamalar ve işlemler yapmasına olanak tanır.
- ActiveX denetimleri, kullanıcı arayüzüne işlevsellik ve etkileşim eklemek için AISHE istemci uygulamasında yaygın olarak kullanılır. ActiveX denetimi, verileri işlemek için AISHE merkezi sistemiyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girer. Ayrıca, ActiveX denetimleri harici uygulamalarla etkileşim kurmak için de kullanılır.
AISHE istemci uygulaması, gelen verileri ve istekleri gerçek zamanlı olarak işlemek üzere 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 işlediği ve harici veri kaynakları ve uygulamalarla etkileşim kurmak için DDE, RTD ve ActiveX denetimlerini nasıl kullandığına dair örnekler sağlanabilir. Genel olarak, DDE, RTD ve ActiveX denetimlerinin birleşimi, AISHE istemci uygulamasının çeşitli sektörlerde ve kullanım durumlarında temel olan gerçek zamanlı işlevselliği sunmasını sağlar.
