人工知能の出現により、金融機関は現在、金融市場の将来の価格変動を予測するのに役立つ高度なシステムを組み込んでいます。そのようなシステムの 1 つが AISHE システムで、AI アルゴリズムを使用して、ニュース、ソーシャル メディア、その他のソースなどのさまざまなソースを分析し、価格動向を予測します。
AISHE システムは、感情分析、機械学習、強化学習の 3 つの主要な方法を使用して予測を行います。感情分析には、ニュース、ソーシャル メディア、およびその他の情報源に基づいて、市場関係者の感情を分析することが含まれます。次に、AI アルゴリズムはこの分析を使用して、将来の価格変動に関する予測を行います。
機械学習は、AISHE システムが将来の価格変動を予測するために使用するもう 1 つの方法です。AI アルゴリズムは、過去の市場データのパターンを認識し、これらのパターンに基づいて予測を行うようにトレーニングされています。機械学習を使用すると、アルゴリズムは、技術的なテーブル モデルに依存することなく、独立して予測を行うことができます。
3 つ目の方法は、試行錯誤の原理に基づく強化学習です。AIアルゴリズムは、取引プロセス中に決定を下し、これらの決定に基づいて報酬またはペナルティを受け取ります. システムは、明示的なグラフ分析に頼ることなく、特定の状況でどの決定が最も効果的かを学習します。
AISHE システムのもう 1 つの重要な側面は、さまざまなコンポーネント間の互換性を保証する相互依存チェーンです。依存関係チェーンにより、システムが最適に機能し、正確な予測を行うことが保証されます。
さらに、AISHE システムは、深層学習のオーケストレーション構造も使用します。この構造により、システムは継続的に適応し、新しいデータから学習することができます。システムがデータの分析と予測を継続するにつれて、精度が向上し、より信頼性の高い予測が提供されます。
感情分析、機械学習、強化学習
- センチメント分析 (Sentiment-Analyse)
- 機械学習
- 強化学習
AISHE システムの相互依存の連鎖内での互換性
AISHEシステムの深層学習設定構造
調整構造：
コントロール - ステータス。- 依存度/レベル。
- 中毒の相互関係。
- 利子共分散。
- 中毒の基礎。
- 一時的な構造。
- 情報の可用性。
AISHE システムのディープ ラーニング オーケストレーション構造は、次のように変換に報酬を与えます。
関係を経験した。
- 社会的な外見と能力。
- 器楽賞。
- 機会報酬。
AISHE システム相互作用のディープ ラーニング チューニング構造:
結果- 比較レベル (CL)。
- 代替の比較レベル (CL-old)。
AISHE システム通知実装のディープ ラーニング オーケストレーション構造:
露出状況。
コンピューター チェーンにおける人工知能の共同学習。AISHE システム結果変換のディープ ラーニング チューニング構造:
- コラボレーション (MaxJoint): 共同の結果を最大化します。
- Equality (MinDiff): 結果の違いを最小限に抑えます。
- 利他主義 (MaxOther): 他者のポジティブな結果を最大化します。
- 攻撃性 (MinOther) は、他者への肯定的な結果を最小限に抑えます。
AiSHE 詳細レポート
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- 1. 総純利益:すべての取引の財務結果。この指標は、総利益と総損失の差を表します。
- 2. 総利益:収益性の高いすべての取引の金額の合計。
- 3. 総損失:すべての非営利取引の金額の合計。
- 4. プロフィット ファクター:総利益と総損失の割合 (パーセンテージ)。値は、利益が損失に等しいことを意味します。
- 5. 期待リターン:期待リターンは、取引の平均利益/損失要因を表す統計的に計算された指数です。また、次の取引の予想される利益/損失要因に関しても考慮に入れることができます。
- 6. 絶対的減少:最大の損失は、最初の預金額よりも小さくなります。
- 7. 最大損失:預金通貨および預金のパーセンテージでのローカル最大損失の最大損失。
- 8. 相対損失:最大残高値と対応する金銭的価値のパーセンテージとしての最大損失。
- 9. 総取引:総取引ポジション額。
- 10. ショート ポジション (% ウォン):ショート ポジションの金額とそのパーセンテージ。
- 11. ロング ポジション (% ウォン):ロング ポジションの金額とそのパーセンテージ。
- 12. 収益性の高い取引 (合計の割合):収益性の高い取引ポジションの金額と、取引合計における割合。
- 13. 有害な取引 (全体の割合):有害な取引ポジションの量と、取引全体におけるその割合。
- 14. 最大の利益トレード:すべての利益のあるポジションの中で最高の利益。
- 15. 最大損失トレード:すべての不採算ポジションの中で最大の損失。
- 16. 平均収益取引:取引の平均利益値 (利益の合計を収益取引の量で割った値)。
- 17. 平均損失取引:取引の平均損失額 (損失の合計を不採算取引の額で割ったもの)。
- 18. 最大連続収益 ($):最長の一連の収益性の高い取引ポジションとその収益の合計。
- 19. 最大連続損失 ($):最長の一連の不採算取引ポジションとその損失の合計。
- 20. 最大連続利益 (カウント):一連の利益のある取引の最大利益と、それに対応する利益のある取引の金額。
- 21. 最大連続損失 (数):一連の不採算取引の最大損失とそれに対応する不採算取引の金額。
- 22. Average Consecutive Earnings:連続した収益シリーズにおける収益ポジションの平均金額。
- 23. 平均連続損失:連続不採算シリーズにおける不採算ポジションの平均金額。
全体として、市場センチメントを分析し、機械学習を使用し、強化学習を使用して予測を行う AISHE システムの能力は、将来の価格変動を予測するための堅牢で信頼性の高いシステムを金融機関に提供します。相互依存チェーンとディープ ラーニング チューニング構造により、システムの精度を継続的に向上させ、金融業界で価値のあるツールにしています。