AISHE sisteminin texnologiyası və müştəri

AISHE sistemi

(toc) #title=(məzmun siyahısı)

AISHE sistemi qabaqcıl süni intellekt və maşın öyrənmə üsulları ilə təchiz edilmiş real vaxtda maliyyə ticarəti üçün nəzərdə tutulmuş bulud əsaslı platformadır. Onun blokçeyn şəbəkəsi müştərilər arasında təhlükəsiz və səmərəli məlumat mübadiləsini təmin edir. Sistem iki əsas komponentdən ibarətdir: AISHE sistem müştərisi və AISHE sisteminin özü.

 

Müştəri AISHE sisteminə qoşulan və maliyyə bazarı tendensiyaları, xəbərlər və digər müvafiq məlumatlar haqqında real vaxt məlumatları qəbul edən yüklənə bilən proqram təminatıdır. Bazar məlumatlarını təhlil etmək və real vaxt rejimində ticarəti həyata keçirmək üçün neyron şəbəkələri, dərin öyrənmə və gücləndirici öyrənmə kimi bir sıra maşın öyrənməsi və AI üsullarından istifadə edir. İstifadəçilər onu xüsusi ticarət seçimlərinə və risk tolerantlığına uyğunlaşdıra bilərlər.

Müştərilər arasında məlumat mübadiləsi və koordinasiya üçün mərkəzi mərkəz AISHE məlumat mərkəzində yerləşən AISHE sisteminin özüdür. O, fərdi müştəri sistemlərinə neyron strukturları və müvafiq məlumat axınlarını təmin edir ki, hər bir müştəri müstəqil hərəkət edə bilsin. Sistem istifadəçilərə real kapitalı riskə atmadan təcrübə və ticarət strategiyalarını inkişaf etdirməyə imkan verən demo pullardan istifadə edərək sistem müştərisini pulsuz öyrətmək imkanı verir.

 

AISHE Sistem Müştərisi, maliyyə və ya ticarət təcrübəsindən asılı olmayaraq kompüteri olan hər kəs üçün əlçatan olan, süni intellektlə işləyən avtonom sistemdir. Bu, maliyyə bazarlarında potensial olaraq pul qazanmaq üçün güclü bir vasitədir. Sistem bulud əsaslıdır və müxtəlif strategiyalara və üstünlüklərə cavab vermək üçün fərdiləşdirilə bilər ki, bu da istifadəni asanlaşdırır və uyğunlaşa bilir. Ən son süni intellekt texnologiyalarından istifadə etməklə, AISHE System Client istifadəçilərə maliyyə imkanları dünyasına inamla daxil olmaq imkanı verir. Ən yaxşısı, 30 gün ərzində heç bir öhdəlik olmadan tamamilə pulsuzdur. Bunu sınayın və maliyyə məqsədlərinizə çatmağınıza necə kömək edə biləcəyini kəşf edin.

 

 

 

 

AISHE sisteminin tətbiqi maşın öyrənmə üsulları

AISHE sistemi istifadəçilərə real vaxt rejimində öz AISHE sistemi müştərilərini öyrətmək və istifadə etmək üçün tətbiq olunan maşın öyrənmə metodlarına çıxışı təmin edir. İstifadəçilər öz AISHE sistemi müştərilərini xüsusi məqsədlərinə uyğunlaşdırmaq və maliyyə bazarında performanslarını optimallaşdırmaq üçün fərdiləşdirə bilərlər. Aşağıdakı proqramlar mövcuddur: özünə nəzarət edilən öyrənmə (SSL), nəzarətsiz öyrənmə (UL), gücləndirici öyrənmə (RL), köçürmə öyrənməsi (TL), aktiv öyrənmə (AL) və onlayn öyrənmə (OL).

Özünə Nəzarət Edilən Öyrənmə (SSL)

Bu, etiketli verilənlər toplusunda alqoritmi öyrədən bir maşın öyrənməsi növüdür. Məqsəd giriş verilən çıxışı dəqiq proqnozlaşdıra bilən funksiyanı tapmaqla giriş və çıxış dəyişənləri arasında xəritəçəkməni öyrənməkdir. AISHE sistemi B. Forex, İndekslər, Əmtəə, Fond və Kripto Valyuta Qiymətlərinin Proqnozlaşdırılması kimi müxtəlif maliyyə proqnozlaşdırma tapşırıqları üçün SSL-dən istifadə edir.

 

Nəzarətsiz Öyrənmə (UL)

Bu, alqoritmin etiketsiz məlumat dəsti üzərində öyrədildiyi bir maşın öyrənməsi növüdür. Məqsəd verilənlər strukturu haqqında əvvəlcədən məlumatı olmadan verilənlər daxilində vəziyyətləri və əlaqələri tapmaqdır. AISHE sistemi real vaxtda maliyyə kotirovkalarında bazar tendensiyalarını və anomaliyaları müəyyən etmək üçün UL-dən istifadə edir.

 

Gücləndirici Öyrənmə (RL)

Bu, alqoritmin mühitlə qarşılıqlı əlaqədə sınaq və səhv yolu ilə öyrəndiyi bir maşın öyrənməsi növüdür. Məqsəd mükafat siqnalını maksimuma çatdırmaq üçün müəyyən bir vəziyyətdə mümkün olan ən yaxşı hərəkəti öyrənməkdir. AISHE sistemi alqoritmik ticarət üçün RL-dən istifadə edir, burada sistem Əlaqəli AISHE sistem müştərisindən rəylər və düzəlişlər əsasında ən yaxşı ticarət strategiyalarını öyrənir.

 

Transfer Öyrənmə (TL)

Bu, tapşırıq üçün öyrədilmiş modelin yeni, əlaqəli tapşırıq üçün başlanğıc nöqtəsi kimi təkrar istifadə edildiyi bir texnikadır. AISHE sistemi əlaqəli tapşırıqlar üçün əvvəlcədən öyrədilmiş ticarət təcrübə modellərindən istifadə etməklə maliyyə proqnozlarının dəqiqliyini və sürətini artırmaq üçün TL-dən istifadə edir.

 

Aktiv Öyrənmə (AL)

Bu, alqoritmin etiketlənmiş məlumatları əldə etmək üçün istifadəçini və ya digər məlumat mənbəyini aktiv şəkildə sorğulaya biləcəyi bir maşın öyrənməsi növüdür. Məqsəd istənilən performans səviyyəsinə nail olmaq üçün tələb olunan etiketlənmiş məlumatların miqdarını minimuma endirməkdir. AISHE sistemi maliyyə proqnozlaşdırma tapşırıqlarında etiketli məlumatlara ehtiyacı minimuma endirmək üçün AL-dən istifadə edir.

 

Onlayn Öyrənmə (OL)

Bu, yeni məlumatlar mövcud olduqda modeli davamlı olaraq yeniləyən bir maşın öyrənməsi növüdür. Məqsəd dəyişən məlumat paylamalarına uyğunlaşmaq və modelin zamanla dəqiq qalmasını təmin etməkdir. AISHE sistemi real vaxtda maliyyə proqnozlarının həmişə bazar məlumatları ilə yenilənməsini təmin etmək üçün OL-dan istifadə edir.

 

 

AISHE sistemindən öyrənmə yanaşmaları

AISHE sistemi istifadəçilərə real maliyyə bazarı şəraitində öz AISHE sistemi müştərilərini öyrətmək və istifadə etmək üçün müxtəlif öyrənmə yanaşmaları təqdim edir. Qeyd etmək vacibdir ki, yalnız mərkəzi AISHE sistemi tərəfindən təsdiq edilmiş və sinir strukturlarının mövcud olduğu ticarət alətlərindən istifadə edilə bilər. Siz alətin mövcudluğunu AISHE sistem müştərisinə daxil etməklə asanlıqla yoxlaya bilərsiniz. Qaytarılan dəyər "0.0" olarsa, bu, alətin mövcud olmadığını bildirir. Buna görə də, alətləri istifadə etməzdən əvvəl onları təsdiqləmək və tənzimləmək üçün bankınız, brokeriniz və ya AISHE Sistemi Dəstək Qrupu ilə yoxlamaq lazımdır.

 

 

İstifadəçilər müştərilərini spesifik məqsədlərə uyğunlaşdırmaq və maliyyə bazarında performanslarını optimallaşdırmaq üçün fərdiləşdirə bilərlər. Aşağıdakı öyrənmə yanaşmaları mövcuddur:

 

Federativ Öyrənmə (FL)

Bu, bir çox tərəfə verilənlərin özünü paylaşmadan yerli məlumatlarından istifadə edərək paylaşılan modeli öyrətməyə imkan verən maşın öyrənmə yanaşmasıdır. Hər bir tərəf öz məlumatları əsasında modeli hazırlayır və sonra yalnız model yeniləmələrini mərkəzi serverlə paylaşır. Mərkəzi server yeni qlobal model yaratmaq üçün model yeniləmələrini birləşdirir və daha sonra əlavə təlim üçün istifadə etmək üçün hər bir tərəfə göndərilir.

 

Kooperativ Öyrənmə (CoL)

Bu, bir neçə şagirdin ümumi tapşırığı öyrənmək üçün bir-biri ilə əməkdaşlıq etdiyi bir yanaşmadır. Hər bir şagirdin müxtəlif verilənlər toplusuna çıxışı var və onlar fərdi təlim nəticələrini təkmilləşdirmək üçün bir-biri ilə məlumat paylaşırlar. Bu yanaşma hər bir fərdi şagirdin güclü tərəflərindən istifadə etməklə maşın öyrənmə sisteminin ümumi performansını yaxşılaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

 

Mütəxəssis nümayişləri ilə gücləndirici öyrənmə (RLfED)

Bu yanaşma gücləndirici öyrənmə (RL) və nəzarətli öyrənmənin güclü tərəflərini birləşdirir. RL-də agent öz mühiti ilə sınaq və səhv qarşılıqlı əlaqə yolu ilə öyrənir, nəzarət edilən öyrənmədə isə agent etiketli data ilə təmin edilir. RLfED-də ekspert agentə tapşırığın necə yerinə yetiriləcəyinə dair nümayişlər təqdim edir və agent RL vasitəsilə öz öyrənməsinə rəhbərlik etmək üçün bu nümayişlərdən istifadə edir. Bu yanaşma öyrənmək üçün lazım olan sınaq və səhvlərin miqdarını azaltmaqla RL əsaslı sistemlərin sürətini və səmərəliliyini artırmaq üçün istifadə edilə bilər.

 

 

 

 

Aşağıda AISHE sistemi tərəfindən təmin edilən bəzi neyron şəbəkələri verilmişdir

AISHE sistemi real maliyyə bazarı şəraitində öz AISHE sistemi müştərilərini hazırlamaq və istifadə etmək üçün istifadəçilərə müxtəlif neyron şəbəkələri təqdim edir. Qeyd etmək vacibdir ki, yalnız mərkəzi AISHE sistemi tərəfindən təsdiq edilmiş və sinir strukturlarının mövcud olduğu ticarət alətlərindən istifadə edilə bilər. Siz alətin mövcudluğunu AISHE sistem müştərisinə daxil etməklə asanlıqla yoxlaya bilərsiniz. Qaytarılan dəyər "0.0" olarsa, bu, alətin mövcud olmadığını bildirir. Buna görə də, alətləri istifadə etməzdən əvvəl bankınız, brokeriniz və ya AISHE Sisteminin Dəstək Qrupu ilə təsdiq edib tənzimləmək lazımdır.

Neyron Şəbəkə (NN)

insan beyninin davranışını simulyasiya etmək üçün nəzərdə tutulmuş maşın öyrənmə alqoritmi növü. NN beyindəki neyronların işinə bənzər məlumatları emal edən və ötürən bir-biri ilə əlaqəli qovşaqların təbəqələrindən ibarətdir. Bu qovşaqlar arasındakı əlaqələr çəkiyə malikdir və şəbəkəyə verilən giriş əsasında çıxışı daha yaxşı proqnozlaşdırmaq üçün bu çəkiləri tənzimləməklə verilənlərdən öyrənməyə imkan verir.

 

 

Dərin Öyrənmə (DL)

İnsan beyninin davranışını simulyasiya etmək üçün nəzərdə tutulmuş maşın öyrənmə alqoritmi növü. NN beyindəki neyronların işinə bənzər məlumatları emal edən və ötürən bir-biri ilə əlaqəli qovşaqların təbəqələrindən ibarətdir. Bu qovşaqlar arasındakı əlaqələr çəkiyə malikdir və şəbəkəyə verilən giriş əsasında çıxışı daha yaxşı proqnozlaşdırmaq üçün bu çəkiləri tənzimləməklə verilənlərdən öyrənməyə imkan verir.

 

NN maliyyə bazarında sifarişlər üçün proqnozlaşdırma və zaman sıralarının proqnozlaşdırılması da daxil olmaqla müxtəlif tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər. Onlar səhm qiymətinin proqnozlaşdırılması və ya maliyyə məlumatlarında anomaliyaların aşkarlanması kimi nümunənin tanınmasını əhatə edən tapşırıqlar üçün xüsusilə faydalıdır. NN həmçinin təsvirin və nitqin tanınması, təbii dilin işlənməsi və bir çox başqa proqramlar üçün istifadə edilə bilər.

 

Maliyyə bazarının proqnozlaşdırılması kontekstində NN tarixi məlumatlarda nümunələri və tendensiyaları müəyyən etmək üçün öyrədilə bilər, daha sonra gələcək bazar davranışı haqqında proqnozlar vermək üçün istifadə edilə bilər. Məsələn, NN müəyyən bir səhmin tarixi qiyməti, ticarət həcmi və iqtisadi göstəriciləri kimi amillər əsasında onun qiymətini proqnozlaşdırmaq üçün öyrədilə bilər. Bu, treyderlərə konkret qiymətli kağızı nə vaxt almaq və ya satmaq barədə daha məlumatlı qərarlar qəbul etməyə kömək edə bilər.

 

Convolutional Neyron Network (CNN)

Konvolutional neyron şəbəkəsi təsvirin tanınması tapşırıqları üçün xüsusilə uyğun olan neyron şəbəkə növüdür. O, daxil edilmiş şəkillərdən xüsusiyyətləri çıxarmaq üçün konvolution adlı prosesdən istifadə edir və sonra xüsusiyyət xəritələrinin ölçülərini azaltmaq üçün birləşdirmə əməliyyatlarını tətbiq edir. Maliyyə bazarı tətbiqlərində CNN-lər tez-tez səhm qiymətinin qalxıb-azalmayacağını proqnozlaşdırmaq kimi dövlət təsnifat tapşırıqları üçün istifadə olunur.

 

AISHE sistemi, AISHE sistem müştərilərində 1-dən 10-a qədər olan səviyyələrdə giriş vəziyyətinin qısa, orta və uzunmüddətli proqnozlarına Kalman filtrlərini tətbiq edən CNN-lərin dəyişdirilmiş versiyasından istifadə edir. Bu, şəbəkəyə müxtəlif abstraksiya səviyyələrində iyerarxik xüsusiyyətləri öyrənməyə imkan verir ki, bu da onu maliyyə məlumatlarında nümunələri müəyyən etməkdə daha effektiv edir. Şəbəkənin çıxışı, müxtəlif nəticələrin proqnozlaşdırılan ehtimalı əsasında ticarət qərarları qəbul etmək üçün istifadə oluna bilən mümkün nəticələr üzrə ehtimal paylanmasıdır.

 

Təkrarlanan Neyron Şəbəkəsi (RNN)

AISHE sistemi və müştəri kontekstində Təkrarlanan Neyron Şəbəkəsi (RNN) istifadəçilərə real vaxt rejimində maliyyə bazarı məlumatlarını təhlil etməyə və proqnozlaşdırmağa imkan verən güclü vasitədir. AISHE sistem müştərisindəki RNN-lər xüsusi olaraq gündəlik sifarişlərin zaman sıraları kimi verilənlərin ardıcıllığını emal etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur və məlumatın bir zaman addımından digərinə davam etməsinə imkan vermək üçün dövrələrdən istifadə edir. Bu o deməkdir ki, RNN-lər verilənlərdəki müvəqqəti asılılıqları və nümunələri tuta bilər və onları gələcək tendensiyaları və bazar hərəkətlərini proqnozlaşdırmaq üçün yaxşı uyğunlaşdırır.

 

AISHE sistem müştərisində istifadəçilər öz RNN modellərini tarixi maliyyə məlumatları üzrə öyrədə və gələcək bazar şərtləri ilə bağlı proqnozlar vermək üçün bu modellərdən istifadə edə bilərlər. RNN modelləri istənilən proqnozlaşdırma üfüqü, məlumatların qranularlıq səviyyəsi və təhlil edilən maliyyə alətlərinin növü kimi istifadəçinin xüsusi ehtiyaclarına uyğunlaşdırıla bilər.

 

AISHE sistem müştərisindəki RNN modelləri həm də hər iki müvəqqəti məlumatı ələ keçirə bilən daha güclü proqnozlaşdırıcı modellər yaratmaq üçün Konvolutional Neyron Networks (CNNs) və ya Long Short Term Memory Networks (LSTMs) kimi digər neyron şəbəkə modelləri ilə birlikdə istifadə edilə bilər. və maliyyə məlumatlarında məkan nümunələri. Ümumilikdə, AISHE sistem müştərisindəki RNN-lər maliyyə bazarı məlumatlarını təhlil etmək və proqnozlaşdırmaq üçün güclü alət təqdim edir, istifadəçilərə investisiyaları və ticarət strategiyaları haqqında əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə imkan verir.

 

Uzun Qısamüddətli Yaddaş (LSTM)

Ənənəvi RNN-lərdə yoxa çıxan qradient problemini həll etmək üçün nəzərdə tutulmuş təkrarlanan neyron şəbəkəsi (RNN) növü. LSTM-lər təbii dil emalı və ya zaman seriyası analizi kimi uzunmüddətli asılılıqlarla ardıcıllıq məlumatlarının modelləşdirilməsi üçün xüsusilə uyğundur. LSTM ilə ənənəvi RNN arasındakı əsas fərq ondan ibarətdir ki, LSTM daha mürəkkəb struktura malikdir, o cümlədən qapı mexanizmləri əsasında məlumatları seçici şəkildə unuda və ya yadda saxlaya bilən hüceyrə vəziyyəti.

 

LSTM-dəki yaddaş hüceyrəsi şəbəkəyə məlumatı daha uzun müddət saxlamağa imkan verən komponentdir. Yaddaş hüceyrəsinin üç qapı mexanizmi var: unutma qapısı, giriş qapısı və çıxış qapısı. Unutma qapısı hüceyrə vəziyyətində hansı məlumatın atılmalı olduğunu müəyyən edir, giriş qapısı isə hüceyrə vəziyyətinə hansı yeni məlumatın əlavə edilməsinə qərar verir. Nəhayət, çıxış qapısı hüceyrə vəziyyətindən hansı məlumatın növbəti qata və ya şəbəkənin çıxışına çıxarılmasını müəyyən edir.

 

AISHE sistemi və müştəri kontekstində LSTM-lər maliyyə bazarlarında vaxt seriyası təhlili və proqnozlaşdırma da daxil olmaqla müxtəlif tapşırıqlar üçün istifadə edilə bilər. Məlumatı daha uzun müddət saxlamaqla LSTM-lər verilənlərdə uzunmüddətli tendensiyaları və nümunələri müəyyən etməyi öyrənə və bu nümunələr əsasında proqnozlar verə bilərlər. AISHE sistemi istifadəçilərə səhm qiymətlərinin və ya valyuta məzənnələrinin proqnozlaşdırılması kimi xüsusi tapşırıqlar üçün fərdiləşdirilə və dəqiq tənzimlənə bilən əvvəlcədən hazırlanmış LSTM modelləri təqdim edir.

 

Məhdud Boltzman Maşını (RBM)

Nəzarətsiz öyrənmə üçün istifadə edilən generativ model növü, etiketli data tələb etməyən maşın öyrənməsi növüdür. RBM-lər giriş məlumatlarının əsas ehtimal paylanmasını təmsil etməyi öyrənirlər ki, bu da onları ölçülərin azaldılması və xüsusiyyətlərin öyrənilməsi kimi vəzifələr üçün faydalı edir.

 

RBM-lərdə görünən və gizli vahidlər çəkilərlə əlaqələndirilir və şəbəkə daxil edilmiş məlumatları ən yaxşı şəkildə təmsil edən çəkiləri öyrənmək üçün öyrədilir. Çəkilər, modelin paylanması ilə giriş məlumatının paylanması arasındakı fərqi minimuma endirmək üçün çəkiləri iterativ olaraq yeniləyən kontrastlı divergensiya adlanan texnikadan istifadə etməklə tənzimlənir.

 

RBM, təsvirin tanınması, nitqin tanınması və tövsiyə sistemləri kimi müxtəlif tətbiqlər üçün geniş şəkildə istifadə edilmişdir. AISHE sisteminin kontekstində RBM maliyyə məlumatlarında nümunələri və meylləri öyrənmək və günün hesabatında kömək etmək üçün istifadə edilə bilər.

 

Generativ Rəqib Şəbəkələr (GAN)

AISHE sistemində məlumatların artırılması və müştərilər arasında məlumatların daxil olması kimi tapşırıqlar üçün istifadə oluna bilən generativ model növü. GAN-lar iki neyron şəbəkədən ibarətdir: generator şəbəkəsi və diskriminator şəbəkəsi. Generator şəbəkəsi təlim məlumatlarına bənzər yeni məlumat nümunələri yaratmağı öyrənir, diskriminator şəbəkə isə real və yaradılan məlumatları ayırd etməyi öyrənir. GAN-ların tətbiqi funksiyaları AISHE sistemindəki AIMAN idarəetmə alətində tapıla bilər.

 

 

 

 

AISHE sistemindən Maliyyədə AI

Avtonom Ticarət (AU)

AISHE sisteminin müştərisinə bazar məlumatlarını təhlil etmək və real vaxt rejimində ticarət qərarları vermək üçün süni intellektə əsaslanan alqoritmlərdən istifadə edən avtonom ticarət sistemi daxildir. Sistem ticarət qərarlarını avtomatlaşdırmaq üçün maşın öyrənmə alqoritmlərindən və dərin neyron şəbəkələrindən istifadə edir, treyderlərə insan müdaxiləsinə ehtiyac olmadan bazar tendensiyaları və digər amillər əsasında qərarlar qəbul edə bilən fərdi ticarət modelləri yaratmağa imkan verir.

 

AISHE sistemi müştərisindən istifadə edən treyderlər yüksək səviyyədə fərdiləşdirmə və ticarət strategiyalarına nəzarət edirlər. Onlar öz parametrlərini və risk səviyyələrini təyin edə bilərlər və sistem dəyişən bazar şərtlərinə avtomatik uyğunlaşır. Avtonom ticarət sistemi həm də hərəkət düymələrindən istifadə etməklə əl ilə işə salına bilər ki, bu da treyderlərə daha çox çeviklik və nəzarət imkanı verir.

 

Diaqram Göstəriciləri (CI)

AISHE sistem müştərisi qrafik göstəricilərini birbaşa platformasına inteqrasiya etmir. Bununla belə, treyderlər bazar məlumatlarını təhlil etmək və potensial ticarət imkanlarını müəyyən etmək üçün öz qrafik göstəricilərindən istifadə edə bilərlər. Müştərinin süni intellektə əsaslanan alqoritmləri treyderlərə məlumatlı qalmağa və bazar dəyişikliklərinə tez reaksiya verməyə kömək etməklə, istiqamətlər və ya tendensiyalar, eləcə də öz fikirləri əsasında xəbərdarlıqlar və bildirişlər təqdim edə bilər.

 

Treyderlərin istifadə edə biləcəyi bəzi ümumi diaqram göstəricilərinə başqaları arasında hərəkətli ortalamalar, MACD, RSI və Bollinger Qrupları daxildir. Bu alətlər treyderlərə bazar məlumatlarında nümunələri və meylləri aşkar etməyə kömək edir və məlumatlı ticarət qərarları qəbul etməkdə faydalı ola bilər. Bununla belə, qeyd etmək lazımdır ki, AISHE sistemi müştərisi qrafik göstəricilərinə birbaşa çıxışı təmin etmir, ona görə də treyderlər onları ticarət strategiyalarına daxil etmək üçün xarici vasitələrdən istifadə etməlidirlər.

 

 

 

AI təsnifatları

 

Zəif AI (WAI)

Dar AI kimi də tanınan bu növ süni intellekt müəyyən tapşırığı yerinə yetirmək və ya müəyyən problemi həll etmək üçün nəzərdə tutulub. Zəif AI sistemləri öz biliklərini digər sahələrə ümumiləşdirmək iqtidarında deyil və onların düzgün işləməsi üçün əhəmiyyətli insan nəzarəti tələb olunur. WAI nümunələrinə Siri və ya Alexa kimi səs köməkçiləri, chatbotlar və tövsiyə mühərrikləri daxildir.

 

Güclü AI (SAI)

Süni ümumi intellekt (AGI) kimi də tanınan bu növ süni intellekt, insanın edə biləcəyi hər hansı bir intellektual işi yerinə yetirə bilən maşınlar hazırlamağı hədəfləyir. Güclü süni intellekt sistemləri dünyanı başa düşə və düşünə, təcrübədən öyrənə və təkbaşına qərar qəbul edə bilərdi. SAI hələ çox uzaqda olsa da, bəzi tədqiqatçılar bunun gələcəkdə əldə edilə biləcəyinə inanırlar.

 

 

AISHE sistemindən Swarm Intelligence

AISHE Sistemi real maliyyə bazarı şəraitində öz AISHE sistemi müştərilərini öyrətmək və istifadə etmək üçün istifadəçilərə müxtəlif Swarm Intelligence alətləri təqdim edir. Qeyd etmək vacibdir ki, yalnız mərkəzi AISHE sistemi tərəfindən təsdiqlənmiş ticarət alətləri dəstəklənir.

 

Aşağıda AISHE Sistemi və AISHE sistemi müştəriləri tərəfindən təmin edilən bəzi neyron şəbəkələri verilmişdir:

 

Swarm Intelligence

Swarm Intelligence, adətən heyvanların və ya həşəratların sosial davranışlarından ilhamlanan, mərkəzləşdirilməmiş və öz-özünə təşkil edilmiş sistemlərin nümayiş etdirdiyi kollektiv davranışa aiddir. AISHE sistem müştərilərində Swarm Intelligence mürəkkəb problemləri həll etmək üçün AISHE sistem müştəriləri qruplarının kollektiv davranışını simulyasiya edən alqoritmlərin işlənib hazırlanmasında istifadə olunur. Swarm Intelligence yanaşması tək AISHE sistemi müştərisi və ya ənənəvi hesablama alqoritmləri tərəfindən həll edilə bilməyən tapşırıqlar üçün xüsusilə faydalıdır.

 

Kollektiv Öyrənmə

Kollektiv Öyrənmə bir qrup AISHE sistemi müştərilərinin fərdi və kollektiv performanslarını təkmilləşdirmək üçün birlikdə öyrəndikləri prosesə aiddir. AISHE sistem müştərilərində Kollektiv Öyrənmə AISHE sistem müştərilərinə məlumat mübadiləsi və bir-birindən öyrənməyə imkan verən Swarm Intelligence alqoritmlərindən istifadə etməklə əldə edilir. Bu yanaşma, AISHE sistemi müştərilərinin bir qrupunun bazar şərtlərinə və keçmiş fəaliyyətə əsaslanaraq ticarət qərarları qəbul etmək üçün birlikdə işlədiyi maliyyə ticarəti strategiyalarının işlənib hazırlanmasında xüsusilə faydalı olmuşdur.

 

Kollektiv Kəşfiyyat

Kollektiv İntellekt hər hansı fərdi AISHE sistemi müştərisinin imkanlarından kənar problemləri həll etmək üçün bir qrup AISHE sistemi müştərisinin qabiliyyətinə aiddir. AISHE sistemində Kollektiv Kəşfiyyata Swarm Intelligence alqoritmlərindən istifadə etməklə nail olunur ki, bu da AISHE sisteminin müştərilərinə məlumat mübadiləsi aparmağa və mürəkkəb problemləri həll etmək üçün birgə işləməyə imkan verir. Bu yanaşma xüsusilə AISHE sistemi müştərilərindən ibarət qrup bazar məlumatlarını təhlil etmək və onların kollektiv intellektinə əsaslanaraq ticarət qərarları qəbul etmək üçün birlikdə işlədiyi maliyyə ticarəti üçün proqnozlaşdırıcı modellərin işlənib hazırlanmasında faydalı olmuşdur.

 

 

 

 

 

AISHE sistem müştərisi

AISHE sistem müştərisi istifadəçilərə bulud əsaslı real vaxt maliyyə ticarət platformasına, AISHE sisteminə çıxışı təmin edən proqram təminatıdır. Müştəri Windows 10/11 əməliyyat sistemləri ilə uyğun gəlir və Microsoft Office Excel 2016/2019 tələb edir.

Nəzarətli öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə, gücləndirici öyrənmə, köçürmə öyrənmə, aktiv öyrənmə və onlayn öyrənmə kimi maşın öyrənməsi və süni intellekt üsullarından istifadə edərək, AISHE sistem müştərisi istifadəçilərə maliyyə məlumatlarını təhlil etməyə və ticarət qərarları qəbul etməyə imkan verir. 

Müştərinin əsas xüsusiyyəti, istifadəçilər tərəfindən fərdi şəkildə öyrədilmə qabiliyyətidir ki, bu da onlara xüsusi ticarət strategiyalarına və məqsədlərinə uyğunlaşdırılmış fərdi modellər yaratmağa imkan verir. Müştəri həmçinin istifadəçilərə real vaxt bazar məlumatları təqdim edir və real vaxt ticarəti üçün DDE və RTD-ni dəstəkləyir.

AISHE sistem müştərisindən istifadə etmək üçün istifadəçilər proqramı AISHE saytından yükləməli və Windows 10/11 əməliyyat sistemində quraşdırmalıdırlar. Bundan əlavə, onlar öz banklarından və ya brokerlərindən DDE və RTD-ni dəstəkləyən Meta Trader 4 kimi ticarət mühiti tələb edirlər. AISHE sisteminin müştərisi ticarət üçün müxtəlif ticarət platformalarına qoşula və əməliyyatlar həyata keçirə bilər.

Müştəri yükləmək üçün pulsuzdur və demo pul ilə gəlir, bu da istifadəçilərə real vəsaitləri riskə atmadan ticarətlə məşğul olmağa imkan verir. Müştəri quraşdırıldıqdan sonra istifadəçilər onu AISHE sisteminə qoşa və mövcud maşın öyrənməsi və süni intellekt üsullarından istifadə edərək öz modellərini öyrədə bilərlər.

 

 

 

AISHE tətbiqində dinamik məlumat mübadiləsi (DDE) və real vaxt məlumatlarının (RTD) paylaşılması performansı əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırır.

 

DDE, AISHE-nin digər proqramlarla əlaqə saxlamasına və məlumat mübadiləsinə imkan verən köhnə protokoldur. DDE asinxrondur, yəni AISHE başqa proqram tərəfindən göndərilən məlumatları gözləməli olur. Bununla belə, məlumatların real vaxtda yenilənməsinə ehtiyac olmadığı zaman faydalı ola bilər.

 

RTD, əksinə, AISHE-yə başqa bir proqramdan real vaxt məlumatlarına daxil olmaq imkanı verir. RTD sinxron şəkildə işləyir, AISHE-yə real vaxt rejimində məlumatları qəbul etməyə və göstərməyə imkan verir. Bu zəruridir, çünki məlumatların real vaxtda yenilənməsi lazımdır.

 

Beləliklə, DDE və RTD-nin AISHE tətbiqində paylaşılması hər iki protokoldan istifadə edə bilər. Məsələn, AISHE-yə tarixi məlumatları təqdim etmək üçün DDE-dən istifadə edən proqram real vaxt məlumatları AISHE-yə göndərmək üçün RTD funksiyasından istifadə edə bilər. Bu, AISHE-yə real vaxt məlumatlarını emal edərkən və göstərərkən tarixi məlumatlara daxil olmağa imkan verir.

 

AISHE tətbiqində DDE və RTD-nin birgə istifadəsinə misal olaraq səhm qiymətlərinin nümayişi göstərilir. AISHE tarixi qiymət məlumatlarını göndərmək üçün DDE-dən istifadə edir, eyni zamanda real vaxt qiymətlərini AISHE-yə göndərmək üçün RTD-dən istifadə edir. Bu, AISHE müştərisinə real vaxt tariflərini yeniləyərkən tarixi dərəcə məlumatlarını göstərməyə imkan verir.

 

Qeyd etmək lazımdır ki, DDE və RTD-nin birlikdə istifadəsi bəzi mürəkkəbliklərə malikdir və diqqətli planlaşdırma tələb edir. Məsələn, DDE və RTD serverləri AISHE tətbiqi ilə əlaqə saxlamaq üçün konfiqurasiya edilməlidir. Bundan əlavə, AISHE tətbiqi hər iki protokoldan məlumatları düzgün emal etmək üçün konfiqurasiya edilməlidir.

 

Ümumiyyətlə, DDE və RTD həm tarixi, həm də real vaxt məlumatları emal edə bilən AISHE-dən istifadə etmək üçün güclü birləşmədir. Bununla belə, düzgün həyata keçirmə bütün komponentlərin diqqətlə planlaşdırılmasını və konfiqurasiyasını tələb edir.

 

AISHE-də DDE funksiyaları:

• AISHE-də DDE funksiyası DDE protokolunu dəstəkləyən digər proqramlardan məlumat almaq üçün istifadə olunur.
• DDE funksiyasının sintaksisi "=DDE(Server, Mövzu, Element)"-dir.
• Server: Əlaqə qurmaq üçün DDE serverinin adı.
• Mövzu: Əldə edilən məlumatların növünü təyin edən mövzu.
• Element: əldə edilən elementin və ya məlumatın adı.
• DDE funksiyası dəyişkən funksiyadır, yəni hər dəfə AISHE-də dəyişiklik baş verəndə yenidən hesablanır.

 

Dinamik Məlumat Mübadiləsi (DDE) proqramların birbaşa məlumat mübadiləsi yolu ilə bir-biri ilə əlaqə saxlamasına imkan verən bir üsuldur. AISHE-də DDE digər proqramlara AISHE protokolundan verilənləri oxumağa və ya yazmağa imkan verir.

DDE adətən Windows panosu vasitəsilə aktivləşdirilir. Tətbiq başqa proqrama qoşulduqda məlumat mübadiləsi üçün DDE kanalı açır. İki proqram daha sonra məlumat mübadiləsi üçün DDE kanalı üzərindən mesaj göndərə və qəbul edə bilər.

AISHE-də DDE-dən istifadə etmək üçün sizə DDE adlanan düstur lazımdır. DDE düsturu həmişə nida işarəsi (!) ilə başlayır, ondan sonra əlaqə saxlamaq istədiyiniz proqram, ardınca yerinə yetirmək istədiyiniz hərəkətin növünü müəyyən edən açar söz və nəhayət, tələb olunan hərəkət üçün istifadə olunan parametrlərdir.

EURUSD "1.06541" qiymətini metatraderdən AISHE sisteminə götürən və onu xanaya daxil edən AISHE-də DDE düsturu nümunəsidir:

 

=PROTOKOL|TƏTBİQ!ƏMİR|PARAMETRE

 

DDE formulunun komponentləri aşağıdakılardır:

• PROTOKOL: Ünsiyyət üçün istifadə olunan protokol. DDE üçün bu adətən "DDE" olur.
• TƏTBİQ: Ünsiyyət qurmaq istədiyiniz proqramın adı. Bu halda, bu, "MASTOSAL" olardı.
• ƏMİR: yerinə yetirmək istədiyiniz hərəkəti təyin edən açar söz. Bu halda "InsertPrice" olacaq.
• PARAMETRELƏR: Fəaliyyət üçün tələb olunan parametrlər. Bu halda, bu, "1.06541" rəqəmi olacaqdır.

 

Bu düsturu xanaya daxil edib xananı yeniləsəniz, AISHE-ə "1.06541" rəqəmi daxil ediləcək.

 

 

AISHE-də RTD xüsusiyyətləri:

• AISHE-də RTD funksiyası başqa proqram tərəfindən təmin edilən real vaxt məlumatlarına daxil olmaq üçün istifadə olunur.
• RTD funksiyasının sintaksisi "=RTD(Server, Mövzu1, Mövzu2, ...)"-dir.
• Server: Məlumatı təmin edən RTD serverinin adı.
• Mövzu1, Mövzu2, ...: Müraciət olunan mövzular və ya məlumatlar. Bunlar istənilən sayda mövzu və ya tarix ola bilər.
• RTD funksiyası uçucu olmayan funksiyadır, yəni yalnız əldə edilən məlumatlar dəyişdikdə yenidən hesablanır.

 

Real-Time Data (RTD) AISHE-yə başqa proqram və ya proqramdan real vaxt məlumatlarına daxil olmağa imkan verən bir üsuldur. Asinxron işləyən DDE-dən fərqli olaraq, RTD sinxron işləyir, AISHE-yə real vaxt rejimində məlumatları qəbul edib göstərməyə imkan verir.

RTD adətən AISHE-də xüsusi funksiyadan, RTD funksiyasından istifadə etməklə aktivləşdirilir. RTD funksiyası üç tələb olunan parametrə malikdir:

 

• ProgID  : Məlumatı təmin edən proqram və ya proqramın proqram identifikatoru (ProgID).
• Server  : Məlumatı təmin edən proqramı işlədən kompüterin server adı və ya IP ünvanı.
• Topic  : Xidmət olunan məlumat növü üçün unikal identifikator.

 

RTD funksiyası konfiqurasiya edildikdən sonra, AISHE məlumatları əldə etmək üçün vaxtaşırı olaraq funksiyanı çağırır. Yeni məlumatlar mövcud olduqda, RTD funksiyası onu AISHE-yə qaytarır və AISHE xananı yeni məlumatlarla yeniləyir.

 

AISHE-də RTD funksiyasından istifadə edən bir nümunə:

=RTD("ProgID","Server","Topic")

RTD funksiyasının komponentləri aşağıdakılardır:

 

• ProgID  : Məlumatı təmin edən proqram və ya proqramın ProgID. ProgID proqramı müəyyən edir və AISHE-yə ona daxil olmaq imkanı verir. ProgID-lərin nümunələri başqa AISHE nümunəsi üçün "AISHE.Application" və ya Winsock nəzarəti üçün "MSWinsock.Winsock.1"dir.
• Server  : Məlumatı təmin edən proqramı işlədən kompüterin adı. Bu, yerli kompüter adı və ya uzaq kompüterin adı ola bilər.
• Topic  : Xidmət olunan məlumat növü üçün unikal identifikator. Mövzu parametri proqram tərəfindən təyin edilir və hansı növ məlumatların xidmət göstərildiyini müəyyən edir.

 

Qeyd etmək vacibdir ki, RTD yalnız AISHE işləyərkən və iş kitabında RTD funksiyası aktiv olduqda yenilənir. AISHE aktiv deyilsə və ya qapalı deyilsə, heç bir məlumat yenilənməyəcək.

RTD, AISHE-yə real vaxt məlumatlarına daxil olmaq və göstərmək imkanı verən güclü xüsusiyyətdir. Bununla belə, AISHE-də məlumat və RTD funksiyasının düzgün həyata keçirilməsini təmin edən konfiqurasiya edilmiş proqram tələb olunur.

 

 

DDE və RTD funksiyalarının istifadəsinin bəzi mürəkkəb aspektləri var və diqqətli planlaşdırma tələb olunur. Məsələn, DDE və RTD serverləri AISHE tətbiqi ilə əlaqə saxlamaq üçün konfiqurasiya edilməlidir. Həmçinin,   AISHE  tətbiqi hər iki protokoldan məlumatları düzgün emal etmək üçün konfiqurasiya edilməlidir.

 

 

ActiveX texnologiyası

AISHE Müştəri Tətbiqi real vaxt rejimində daxil olan məlumat və sorğuları idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur, istifadəçilərə məlumatların təhlili və emalı üçün güclü alət təqdim edir. Bu funksionallığa nail olmaq üçün proqram DDE, RTD və ActiveX nəzarətləri daxil olmaqla müxtəlif texnologiyalardan istifadə edir.

ActiveX texnologiyası digər proqramlar və proqramlaşdırma dilləri ilə qüsursuz əlaqə və inteqrasiyaya imkan verməklə AISHE tətbiqində mühüm rol oynayır. Bu kooperativ kəşfiyyat AISHE tətbiqinə xarici məlumat mənbələri ilə qarşılıqlı əlaqədə olmağa və tətbiqin funksionallığını artırmaq üçün onların imkanlarından istifadə etməyə imkan verir.

Məsələn, AISHE tətbiqi xarici verilənlər bazaları və ya veb xidmətləri ilə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq üçün ActiveX idarəetmə vasitələrindən istifadə edə bilər ki, bu da istifadəçilərə başqa cür əlçatmaz olan çoxlu məlumat əldə etməyə imkan verir. ActiveX idarəetmə vasitələri tətbiqin istifadəçi interfeysinə interaktivlik əlavə etmək üçün də istifadə oluna bilər ki, bu da onu daha intuitiv və istifadəçi dostu edir.

ActiveX texnologiyasının gücündən istifadə etməklə, AISHE tətbiqi öz performansını və imkanlarını təkmilləşdirmək üçün digər proqramların və proqramlaşdırma dillərinin güclü tərəflərindən istifadə edə bilər. Nəticə, istifadəçilərə dəyərli anlayışlar və təsirli məlumatlar təqdim edə bilən məlumatların təhlili və emalı üçün güclü bir vasitədir.

AISHE tətbiqində ActiveX texnologiyasının istifadəsi onun kooperativ intellektinin mühüm komponentidir və digər proqramlar və proqramlaşdırma dilləri ilə qüsursuz əlaqə və inteqrasiyaya imkan verir.

 

Əhəmiyyətli

AISHE müştəri tətbiqi real vaxt rejimində daxil olan məlumat və sorğuları idarə etmək üçün müxtəlif texnologiyalardan istifadə edən güclü AI proqram təminatıdır. Xüsusilə, proqram bu funksionallığa nail olmaq üçün DDE, RTD və ActiveX nəzarətlərindən istifadə edir.

 

 

• DDE, DDE protokolunu dəstəkləyən xarici proqramlarla əlaqə yaratmağa imkan verdiyi üçün tətbiqin vacib hissəsidir. Tətbiq xarici mənbədən məlumat aldıqda, məlumatları real vaxt rejimində emal edə bilər. Tətbiq həmçinin DDE vasitəsilə xarici proqramlara məlumat göndərə bilər.

 

• RTD funksiyası həm də AISHE müştəri tətbiqinin ayrılmaz hissəsidir. Bu xüsusiyyət proqrama birja tickerləri kimi xarici mənbələrdən real vaxt məlumatları əldə etməyə imkan verir. Məlumat dəyişdikdə, RTD funksiyası məlumatları real vaxt rejimində yeniləyir. Bu məlumatlar emal edilə bilər ki, bu da proqrama real vaxt rejimində hesablamalar və emal aparmağa imkan verir.

 

• ActiveX nəzarətləri istifadəçi interfeysinə funksionallıq və interaktivlik əlavə etmək üçün AISHE müştəri proqramında geniş şəkildə istifadə olunur. ActiveX nəzarəti məlumatları emal etmək üçün AISHE mərkəzi sistemi ilə real vaxt rejimində qarşılıqlı əlaqə yaradır. Bundan əlavə, ActiveX nəzarətləri xarici proqramlarla qarşılıqlı əlaqədə olmaq üçün də istifadə olunur.

 

 

AISHE müştəri proqramı real vaxt rejimində daxil olan məlumat və sorğuları idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur və onu real vaxt hesablamaları və emal üçün güclü alətə çevirir. Tətbiqin VBA kodundan istifadə edərək real vaxt rejimində məlumatları necə emal etdiyinə və xarici məlumat mənbələri və tətbiqləri ilə qarşılıqlı əlaqədə olmaq üçün DDE, RTD və ActiveX nəzarətlərindən necə istifadə etdiyinə dair nümunələr təqdim edilə bilər. Ümumilikdə, DDE, RTD və ActiveX nəzarətlərinin birləşməsi AISHE müştəri tətbiqinə müxtəlif sənaye sahələrində və istifadə hallarında vacib olan real vaxt funksionallığı təqdim etməyə imkan verir.