A.I. Technology
Artificial Intelligence
Kategori “Kecerdasan buatan” terdiri dari beberapa subkategori dengan 2 subkategori menonjol di antara yang lainnya; machine learning dan deep learning.
Contoh: aplikasi a.I. Itu adalah netflix. Saat membuat saran penayangan yang disesuaikan dengan preferensi setiap pelanggan, ia menggunakan a.I. Namun, machine learning menerapkan pembelajaran untuk memperbarui rekomendasi tersebut setelah mempelajari minat dan kebiasaan pelanggan, apa yang mereka tonton, berapa lama mereka menontonnya, dan apa yang tidak mereka tonton.
A.I. Technology
Automation VS AI
Melangkah maju hari ini, AI adalah teknologi generasi berikutnya yang dengan cepat mengubah industri dan memiliki sekarang tiba di perdagangan komoditas eceran.
Fitur utama
Fitur utama perdagangan AI, adalah kemampuan untuk memahami keputusan terbaik dan terburuk yang harus dibuat, untuk tugas dan kumpulan data tertentu . AI bisa menjadi cerdas dan pintar, belajar dari kesuksesan dan kesalahan masa lalu. Dengan kata lain, AI dapat menyesuaikan diri untuk menemukan strategi perdagangan terbaik untuk skenario tertentu di pasar komoditas.
Otomasi saja tidak lagi cukup untuk membangun sistem perdagangan komoditas, dan penggunaan AI, seperti pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah jalan ke depan.
Otomasi dalam perdagangan komoditas
Selama dua dekade terakhir, pasar valuta asing (komoditas) dipenuhi dengan sistem perdagangan otomatis, dari pedagang eceran hingga institusional, ribuan robot komoditas di seluruh dunia disebut-sebut sebagai teknologi generasi berikutnya yang diinginkan semua orang.
Sayangnya, banyak sistem perdagangan dalam dekade terakhir berumur pendek dan akhirnya tidak dapat beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar. Akibatnya, banyak sistem perdagangan komoditas menjadi terlalu mahal dan tidak memenuhi ekspektasi kinerja.
A.I. Technology
Machine Learning
Machine Learning membangun algoritme matematika yang mampu mengurai data, belajar dari data itu, dan membuat data prediksi terkait berdasarkan apa yang telah dipelajari hingga saat ini.
Deep Learning
Deep learning adalah penyempurnaan yang lebih canggih dari machine learning. Perbedaan utamanya adalah ia dapat belajar sendiri secara mandiri, melalui pembelajaran berulang atau proses pelatihan yang serupa dengan cara otak manusia, memproses informasi, dan sampai pada keputusan yang cerdas.
Read
Read
Jaringan Saraf Buatan
Jaringan saraf tiruan (JST) dimodelkan setelah otak manusia untuk meniru proses ini dengan baik. Alasan utama mengapa pembelajaran mendalam dengan jaringan saraf tiruan menjadi begitu populer akhir-akhir ini adalah karena mereka didukung oleh sejumlah besar data yang meningkatkan kemampuan mereka untuk belajar dari data tersebut dan…
Read
Read
A.I. Technology
APA ITU INFRASONIC?
InfraSonic menggunakan jaringan saraf eksklusif yang menganalisis kedalaman pasar dan mencari pola model matematika yang telah ditetapkan sebelumnya (seperti fraktal, chaos, dan gelombang) yang memungkinkannya memahami dan memperkirakan tren pasar secara real-time (sebenarnya ini adalah program yang sedang tren).
Dengan menggunakan pengetahuan manusia, perdagangan bebas, kecerdasan buatan, dan pengawasan, sistem kami membantu anggota mengurangi risiko, meningkatkan keuntungan, dan menyederhanakan keputusan investasi.
Ini cerdas dan belajar mandiri, dengan kemampuan untuk menganalisis dan mengenali pola akumulasi data historis melalui banyak titik data untuk memprediksi dan bereaksi lebih baik terhadap hasil di masa mendatang. Jaringan saraf diawasi, berlapis-lapis dan disusun oleh node variabel. Artinya:
- Dengan memberi makan jaringan dengan data yang telah ditentukan sebelumnya, sistem membuat strategi waktu nyatanya sendiri untuk mencapai tujuan yang ditetapkan.
- Hanya dalam milidetik, sistem kami dapat pilih strategi yang paling tepat di antara lebih dari 30.000 opsi di setiap kondisi pasar.
Pengenalan pola, Pengoptimalan proses, Validasi sinyal, dan pemrosesan informasi. Penggunaan intelijen pasar yang dianalisis dan pemecahan masalah adalah tugas utama jaringan.
Jika sistem mengidentifikasi tren yang tidak diikuti oleh pasar, / perangkat lunak kami menerapkan strategi tandingan untuk menyelesaikan situasi secara real-time, beradaptasi dengan skenario baru. Selama proses analisis, penelitian, dan pengoptimalan tanpa henti ini, semua pergerakan dan pola baru disimpan untuk digunakan dalam skenario yang akan datang, membantu memecahkan situasi pasar di masa depan.
AI mengimplementasikan perdagangan pada frekuensi tinggi, pendekatan volume rendah (HFLV). Ini berarti bahwa meskipun ada kemungkinan ribuan perdagangan selama jangka waktu investasi, hanya sebagian kecil dari akun yang digunakan per perdagangan. Sistem A.I terus dipantau, diperbarui, dan diawasi oleh tim pedagang dan pembuat kode yang berpengalaman. Ini memastikan bahwa intuisi dan pandangan ke depan manusia tidak dihilangkan dari penawaran produk, melainkan hanya risiko emosional yang melekat dengan perdagangan bebas. Untuk memastikan kualitas sistem perdagangan AI, platform multi-lapisan kami terintegrasi dengan AWS, IBM Watson, dan Google AI.