機器學習和深度學習
人工智能
“人工智能”的涵蓋面極廣，包括多個子類別，其中有兩個子類別尤為突出： 機器學習和深度學習。
示例：Netflix是人工智能廣泛應用的一個很好的例子。它會使用人工智能創建針對每個訂戶偏好的觀看建議。但是它也會通過機器學習來了解訂閱用戶的興趣和習慣，他們觀看或不觀看的內容，觀看時間長短，以更新給客戶的觀看建議。
人工智能
自動化VS人工智能
當下，人工智能是正在迅速改變行業的下一代技術，現在已經涉及零售外匯交易領域。
一個關鍵特徵
與單純的自動化交易相比，人工智能交易的一個關鍵特徵是能夠理解某個任務和數據集的最佳和最壞的決策。人工智能聰明機智，可以從成功和過去的錯誤中學習。換句話說，人工智能可以調整自己，以找到對於外匯市場的具體情況來說最佳的交易策略。
單靠自動化已經不足以建立外匯交易系統，而使用人工智能，如機器學習和神經網絡，才是正確的前進方向。
外匯交易自動化
在過去的二十年間，外匯市場有許許多多的自動化交易系統，從散戶到機構交易員，遍布世界成千上萬的外匯機器人被吹捧為人人都想擁有的先進技術。不幸的是，過去十年間，許多交易系統都是短命的，最終都無法適應不斷變化的市場條件。因此，許多外匯交易系統被高估，沒有達到期望業績。
人工智能
機器學習
機器學習搭建數學算法，這些算法能夠解析數據，從數據中學習，並根據迄今為止所學的知識做出與數據相關的預測。
深度學習
深度學習是對機器學習的一種更複雜的改進。他們之間的關鍵區別是，深度學習可以像人類大腦一樣，通過反復學習或訓練過程，獨立自主地學習，處理信息並做出明智的決定。
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人工神經網絡
人工神經網絡（ANN）是通過模仿人腦來模擬這個過程的。用人工神經網絡進行深度學習之所以如此流行，一個主要原因是它們由大量的數據提供動力，從而提高了它們從這些數據中學習的能力，並且…
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A.I. Technology
易通金融集團的無限性指的是什麼？
易通金融集團的無限性指的是使用專有的神經網絡來分析市場深度，並尋找預設數學模型（例如分形，混沌和波動）的模式，從而可以實時了解和預測市場趨勢（實際上是趨勢程序）。
通過運用人類知識、自由交易、人工智能和監督，我們的系統能夠幫助會員降低風險、增加利潤並簡化投資決策。
它是智能的，並且具備自學能力，能夠分析和識別大量數據點上積累的歷史數據的模式，從而更好地預測和應對未來的結果。神經網絡是被監管的、多層次的、由可變節點組成的。意義：
- 通過向網絡提供預設數據，系統創建自己的實時策略以實現既定目標。
- 在短短的幾毫秒內，我們的系統就可以在各個市場條件下的30000多個選項中選擇最合適的投資策略。
模式識別，流程優化，信號驗證和信息處理。合理利用分析過的市場情報並且排除故障是該網絡的主要任務。
如果系統發現了一個市場不遵循的趨勢，我們的軟件會採取應對策略實時解決問題，以適應新的情況。在這個不間斷的分析、研究和優化過程中，所有新的行為和模式都被儲存起來用於未來的場景，幫助解決未來的市場情況。
人工智能以高頻率、低成交量(HFLV)的方式進行交易。這意味著，儘管在投資期限內可能有數千筆交易，但每筆交易只使用了賬戶的很小一部分。人工智能係統由經驗豐富的交易員和程序員組成的團隊不斷監控、更新和監督。這確保了人類的直覺和預見性不會缺席交易操作，只會幫助剔除自由交易中固有的情感風險。為了保證人工智能交易系統的質量，我們的多層次平台集成了亞馬遜雲科技、國際商業機器公司沃森智能和谷歌人工智能。