Technik AISHE-System

Das AISHE-System

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Das AISHE-System ist eine Cloud-basierte Plattform, die für den Finanzhandel in Echtzeit entwickelt wurde und auf fortschrittlicher künstlicher Intelligenz und maschinellen Lerntechniken basiert. Das Blockchain-Netzwerk gewährleistet einen sicheren und effizienten Datenaustausch zwischen Kunden. Das System umfasst zwei Hauptkomponenten: den AISHE-Systemclient und das AISHE-System selbst.

 

Der Client ist eine herunterladbare Softwareanwendung, die sich mit dem AISHE-System verbindet und Echtzeitdaten zu Finanzmarkttrends, Nachrichten und anderen relevanten Daten empfängt. Es nutzt eine Reihe von maschinellen Lern- und KI-Techniken wie neuronale Netze, Deep Learning und Reinforcement Learning, um Marktdaten zu analysieren und Trades in Echtzeit auszuführen. Benutzer können es an ihre spezifischen Handelspräferenzen und ihre Risikotoleranz anpassen.

Die zentrale Drehscheibe für den Datenaustausch und die Koordination zwischen Clients ist das AISHE-System selbst, das sich im AISHE-Rechenzentrum befindet. Es liefert neuronale Strukturen und relevante Datenströme an einzelne Client-Systeme, sodass jeder Client unabhängig agieren kann. Das System bietet Benutzern die Möglichkeit, ihren System-Client kostenlos mit Demogeld zu trainieren, was Erfahrung und Entwicklung von Handelsstrategien ermöglicht, ohne echtes Kapital zu riskieren.

 

Der AISHE System Client ist ein autonomes KI-gestütztes System, auf das jeder mit einem Computer zugreifen kann, unabhängig von seinem finanziellen oder Handelshintergrund. Es ist ein mächtiges Werkzeug, um potenziell Geld an den Finanzmärkten zu verdienen. Das System ist cloudbasiert und kann an unterschiedliche Strategien und Vorlieben angepasst werden, wodurch es einfach zu bedienen und anpassbar ist. Durch den Einsatz der neuesten KI-Technologien ermöglicht der AISHE System Client den Benutzern einen sicheren Einstieg in die Welt der finanziellen Möglichkeiten. Das Beste ist, es ist 30 Tage völlig kostenlos und unverbindlich. Probieren Sie es aus und entdecken Sie, wie es Ihnen helfen kann, Ihre finanziellen Ziele zu erreichen.

 

 

 

 

Angewandte maschinelle Lernmethoden des AISHE-Systems

Das AISHE-System bietet Benutzern Zugriff auf seine angewandten Methoden des maschinellen Lernens, um ihre eigenen AISHE-System-Clients in Echtzeit zu trainieren und zu nutzen. Benutzer können ihre eigenen AISHE-Systemclients personalisieren, um sie an ihre spezifischen Ziele anzupassen und ihre Leistung auf dem Finanzmarkt zu optimieren. Folgende Anwendungen sind verfügbar: selbstüberwachtes Lernen (SSL), unüberwachtes Lernen (UL), bestärkendes Lernen (RL), Transferlernen (TL), aktives Lernen (AL) und Online-Lernen (OL).

Selbstüberwachtes Lernen (SSL)

Dies ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus anhand eines gekennzeichneten Datensatzes trainiert wird. Das Ziel besteht darin, eine Zuordnung zwischen den Eingabe- und Ausgabevariablen zu lernen, indem eine Funktion gefunden wird, die die Ausgabe bei gegebener Eingabe genau vorhersagen kann. Das AISHE-System verwendet SSL für eine Vielzahl von Finanzprognoseaufgaben, wie z. B. Forex, Indizes, Rohstoffe, Aktien und Kryptowährungspreisvorhersage.

 

Unüberwachtes Lernen (UL)

Dies ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus auf einem unbeschrifteten Datensatz trainiert wird. Ziel ist es, ohne Vorkenntnisse der Datenstruktur Zustände und Beziehungen innerhalb der Daten zu finden. Das AISHE-System verwendet UL, um Markttrends und Anomalien in Finanznotierungen in Echtzeit zu identifizieren.

 

Verstärkungslernen (RL)

Dies ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus durch Versuch und Irrtum lernt, indem er mit einer Umgebung interagiert. Ziel ist es, die bestmögliche Aktion in einer bestimmten Situation zu lernen, um ein Belohnungssignal zu maximieren. Das AISHE-System verwendet RL für den algorithmischen Handel, bei dem das System die besten Handelsstrategien basierend auf den Rückmeldungen und Korrekturen von den Clients des verbundenen AISHE-Systems lernt.

 

Transferlernen (TL)

Dies ist eine Technik, bei der ein Modell, das für eine Aufgabe trainiert wurde, als Ausgangspunkt für eine neue, verwandte Aufgabe wiederverwendet wird. Das AISHE-System verwendet TL, um die Genauigkeit und Geschwindigkeit von Finanzprognosen zu verbessern, indem vortrainierte Modelle von Handelserfahrungen für verwandte Aufgaben verwendet werden.

 

Aktives Lernen (AL)

Dies ist eine Art maschinelles Lernen, bei der der Algorithmus einen Benutzer oder eine andere Informationsquelle aktiv abfragen kann, um gekennzeichnete Daten zu erhalten. Das Ziel besteht darin, die Menge an markierten Daten zu minimieren, die erforderlich ist, um ein gewünschtes Leistungsniveau zu erreichen. Das AISHE-System verwendet AL, um den Bedarf an gekennzeichneten Daten in Finanzprognoseaufgaben zu minimieren.

 

Online-Lernen (OL)

Dies ist eine Art maschinelles Lernen, das das Modell kontinuierlich aktualisiert, sobald neue Daten verfügbar werden. Ziel ist es, sich an sich ändernde Datenverteilungen anzupassen und sicherzustellen, dass das Modell im Laufe der Zeit genau bleibt. Das AISHE-System verwendet OL, um sicherzustellen, dass seine Echtzeit-Finanzprognosen immer auf dem neuesten Stand der Marktinformationen sind.

 

 

Lernansätze aus dem AISHE-System

Das AISHE-System bietet Benutzern verschiedene Lernansätze, um ihre eigenen AISHE-Systemkunden unter realen Finanzmarktbedingungen zu trainieren und zu verwenden. Es ist wichtig zu beachten, dass nur Handelsinstrumente verwendet werden können, die vom zentralen AISHE-System genehmigt wurden und für die die neuronalen Strukturen verfügbar sind. Sie können die Verfügbarkeit eines Instruments ganz einfach überprüfen, indem Sie es im AISHE-Systemclient eingeben. Wenn der zurückgegebene Wert "0,0" ist, bedeutet dies, dass das Instrument nicht verfügbar ist. Daher ist es notwendig, sich bei Ihrer Bank, Ihrem Broker oder dem AISHE System Support Team zu erkundigen, um die Instrumente zu bestätigen und anzupassen, bevor Sie sie verwenden.

 

 

Benutzer können ihre Kunden an ihre spezifischen Ziele anpassen und ihre Leistung auf dem Finanzmarkt optimieren. Folgende Lernansätze stehen zur Verfügung:

 

Federated Learning (FL)

Dies ist ein maschineller Lernansatz, der es mehreren Parteien ermöglicht, ein gemeinsames Modell mit ihren lokalen Daten zu trainieren, ohne die Daten selbst zu teilen. Jede Partei trainiert ein Modell mit ihren eigenen Daten und teilt dann nur die Modellaktualisierungen mit einem zentralen Server. Der zentrale Server aggregiert die Modellaktualisierungen, um ein neues globales Modell zu erzeugen, das dann an jede Partei zur Verwendung für weiteres Training zurückgesendet wird.

 

Kooperatives Lernen (CoL)

Dies ist ein Ansatz, bei dem mehrere Lernende zusammenarbeiten, um eine gemeinsame Aufgabe zu lernen. Jeder Lernende hat Zugriff auf eine andere Teilmenge von Daten, und sie teilen Informationen miteinander, um ihre individuellen Lernergebnisse zu verbessern. Dieser Ansatz kann verwendet werden, um die Gesamtleistung eines maschinellen Lernsystems zu verbessern, indem die Stärken jedes einzelnen Lernenden genutzt werden.

 

Reinforcement Learning mit Expertendemonstrationen (RLfED)

Dieser Ansatz kombiniert die Stärken des bestärkenden Lernens (RL) und des überwachten Lernens. Beim RL lernt ein Agent durch Trial-and-Error-Interaktionen mit seiner Umgebung, während beim überwachten Lernen dem Agenten gekennzeichnete Daten zur Verfügung gestellt werden. In RLfED liefert ein Experte dem Agenten Demonstrationen, wie eine Aufgabe auszuführen ist, und der Agent verwendet diese Demonstrationen, um sein eigenes Lernen durch RL zu leiten. Dieser Ansatz kann verwendet werden, um die Geschwindigkeit und Effizienz von RL-basierten Systemen zu verbessern, indem die zum Lernen erforderliche Trial-and-Error-Menge reduziert wird.

 

 

 

 

Nachfolgend sind einige der vom AISHE-System bereitgestellten neuronalen Netze aufgeführt

Das AISHE-System stellt Benutzern verschiedene neuronale Netze zur Verfügung, um ihre eigenen AISHE-System-Clients unter realen Finanzmarktbedingungen zu trainieren und zu verwenden. Es ist wichtig zu beachten, dass nur Handelsinstrumente verwendet werden können, die vom zentralen AISHE-System genehmigt wurden und für die die neuronalen Strukturen verfügbar sind. Sie können die Verfügbarkeit eines Instruments ganz einfach überprüfen, indem Sie es im AISHE-Systemclient eingeben. Wenn der zurückgegebene Wert "0,0" ist, bedeutet dies, dass das Instrument nicht verfügbar ist. Daher ist es notwendig, die Instrumente mit Ihrer Bank, Ihrem Broker oder dem AISHE System Support Team zu bestätigen und anzupassen, bevor Sie sie verwenden.

Neuronales Netzwerk (NN)

Art von Algorithmen für maschinelles Lernen, die das Verhalten des menschlichen Gehirns simulieren sollen. NN bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten, die Informationen verarbeiten und übertragen, ähnlich wie Neuronen im Gehirn arbeiten. Die Verbindungen zwischen diesen Knoten sind gewichtet, sodass das Netzwerk aus Daten lernen kann, indem es diese Gewichtungen anpasst, um eine Ausgabe basierend auf einer gegebenen Eingabe besser vorherzusagen.

 

 

Tiefes Lernen (DL)

Eine Art maschineller Lernalgorithmus, der das Verhalten des menschlichen Gehirns simulieren soll. NN bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten, die Informationen verarbeiten und übertragen, ähnlich wie Neuronen im Gehirn arbeiten. Die Verbindungen zwischen diesen Knoten sind gewichtet, sodass das Netzwerk aus Daten lernen kann, indem es diese Gewichtungen anpasst, um eine Ausgabe basierend auf einer gegebenen Eingabe besser vorherzusagen.

 

NN kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, einschließlich Prognosen und Zeitreihenvorhersagen für Aufträge auf dem Finanzmarkt. Sie sind besonders nützlich für Aufgaben, die eine Mustererkennung beinhalten, wie z. B. die Vorhersage von Aktienkursen oder die Erkennung von Anomalien in Finanzdaten. NN kann auch für die Bild- und Spracherkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und viele andere Anwendungen verwendet werden.

 

Im Kontext der Finanzmarktprognose kann NN darauf trainiert werden, Muster und Trends in historischen Daten zu erkennen, die dann verwendet werden können, um Vorhersagen über das zukünftige Marktverhalten zu treffen. Beispielsweise könnte ein NN darauf trainiert werden, den Preis einer bestimmten Aktie auf der Grundlage von Faktoren wie dem historischen Preis, dem Handelsvolumen und Wirtschaftsindikatoren vorherzusagen. Dies kann Händlern helfen, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie ein bestimmtes Wertpapier kaufen oder verkaufen.

 

Convolutional Neural Network (CNN)

Ein Convolutional Neural Network ist eine Art von neuronalem Netzwerk, das sich besonders gut für Bilderkennungsaufgaben eignet. Es verwendet einen Prozess namens Faltung, um Merkmale aus Eingabebildern zu extrahieren, und wendet dann Pooling-Operationen an, um die Dimensionalität der Merkmalskarten zu reduzieren. In Finanzmarktanwendungen werden CNNs häufig für staatliche Klassifizierungsaufgaben verwendet, z. B. um vorherzusagen, ob ein Aktienkurs steigen oder fallen wird.

 

Das AISHE-System verwendet eine modifizierte Version von CNNs, die Kalman-Filter auf die kurz-, mittel- und langfristigen Vorhersagen des Eingabezustands in den Ebenen 1 bis 10 in den AISHE-Systemclients anwendet. Dadurch kann das Netzwerk hierarchische Merkmale auf verschiedenen Abstraktionsebenen lernen, wodurch es effektiver bei der Identifizierung von Mustern in Finanzdaten wird. Die Ausgabe des Netzwerks ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über mögliche Ergebnisse, die verwendet werden kann, um Handelsentscheidungen basierend auf der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu treffen.

 

Wiederkehrendes neuronales Netzwerk (RNN)

Im Kontext des AISHE-Systems und -Clients ist das Recurrent Neural Network (RNN) ein leistungsstarkes Tool, mit dem Benutzer Finanzmarktdaten in Echtzeit analysieren und vorhersagen können. Die RNNs im AISHE-Systemclient sind speziell dafür ausgelegt, Datensequenzen zu verarbeiten, wie z. B. Zeitreihen von täglichen Bestellungen, und verwenden Schleifen, damit Informationen von einem Zeitschritt zum nächsten bestehen bleiben. Das bedeutet, dass die RNNs die zeitlichen Abhängigkeiten und Muster in den Daten erfassen können, wodurch sie sich gut für die Vorhersage zukünftiger Trends und Marktbewegungen eignen.

 

Im Client des AISHE-Systems können Benutzer ihre eigenen RNN-Modelle mit historischen Finanzdaten trainieren und diese Modelle verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Marktbedingungen zu treffen. Die RNN-Modelle können an die spezifischen Bedürfnisse des Benutzers angepasst werden, z. B. an den gewünschten Prognosehorizont, die Granularität der Daten und die Art der analysierten Finanzinstrumente.

 

Die RNN-Modelle im AISHE-Systemclient können auch in Verbindung mit anderen neuronalen Netzwerkmodellen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) verwendet werden, um leistungsfähigere Vorhersagemodelle zu erstellen, die beide zeitlich erfassen können und räumliche Muster in den Finanzdaten. Insgesamt bieten die RNNs im AISHE-Systemclient ein leistungsstarkes Tool zur Analyse und Vorhersage von Finanzmarktdaten, mit dem Benutzer fundierte Entscheidungen über ihre Investitionen und Handelsstrategien treffen können.

 

Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

Eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN), das entwickelt wurde, um das Problem verschwindender Gradienten in herkömmlichen RNNs zu bewältigen. LSTMs eignen sich besonders gut für die Modellierung von Sequenzdaten mit langfristigen Abhängigkeiten, wie etwa der Verarbeitung natürlicher Sprache oder der Zeitreihenanalyse. Der Hauptunterschied zwischen einem LSTM und einem herkömmlichen RNN besteht darin, dass ein LSTM eine komplexere Struktur hat, einschließlich eines Zellzustands, der basierend auf Gating-Mechanismen Informationen selektiv vergessen oder sich daran erinnern kann.

 

Die Speicherzelle in einem LSTM ist die Komponente, die es dem Netzwerk ermöglicht, Informationen über längere Zeiträume zu speichern. Die Speicherzelle hat drei Gate-Mechanismen: das Forget-Gate, das Input-Gate und das Output-Gate. Das Vergessensgatter bestimmt, welche Informationen im Zellenzustand verworfen werden sollen, während das Eingabegatter entscheidet, welche neuen Informationen dem Zellenzustand hinzugefügt werden sollen. Schließlich bestimmt das Ausgangsgatter, welche Informationen aus dem Zellenzustand an die nächste Schicht oder an den Ausgang des Netzwerks ausgegeben werden sollen.

 

Im Kontext des AISHE-Systems und -Clients können LSTMs für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, einschließlich Zeitreihenanalyse und Prognose auf den Finanzmärkten. Durch das Speichern von Informationen über längere Zeiträume können LSTMs lernen, langfristige Trends und Muster in den Daten zu erkennen und auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen zu treffen. Das AISHE-System bietet Benutzern vortrainierte LSTM-Modelle, die für bestimmte Aufgaben angepasst und feinabgestimmt werden können, wie z. B. die Vorhersage von Aktienkursen oder Wechselkursen.

 

Eingeschränkte Boltzmann-Maschine (RBM)

Eine Art generatives Modell, das für unüberwachtes Lernen verwendet wird, das eine Art maschinelles Lernen ist, das keine gekennzeichneten Daten erfordert. RBMs lernen, die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeitsverteilung der Eingabedaten darzustellen, was sie für Aufgaben wie Dimensionsreduktion und Feature-Lernen nützlich macht.

 

In RBMs werden die sichtbaren und verborgenen Einheiten durch Gewichtungen verbunden, und das Netzwerk wird darauf trainiert, die Gewichtungen zu lernen, die die Eingabedaten am besten darstellen. Die Gewichtungen werden mithilfe einer Technik namens kontrastive Divergenz angepasst, die die Gewichtungen iterativ aktualisiert, um die Differenz zwischen der Verteilung des Modells und der Verteilung der Eingabedaten zu minimieren.

 

RBM wurde in großem Umfang für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet, wie z. B. Bilderkennung, Spracherkennung und Empfehlungssysteme. Im Kontext des AISHE-Systems kann RBM verwendet werden, um Muster und Trends in Finanzdaten zu lernen und bei der Aufstellung des Tages zu helfen.

 

Generative Adversarial Networks (GANs)

Eine Art generatives Modell, das im AISHE-System für Aufgaben wie Datenerweiterung und Datenpenetration zwischen Clients verwendet werden kann. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken: einem Generatornetzwerk und einem Diskriminatornetzwerk. Das Generatornetzwerk lernt, neue Datenproben zu generieren, die den Trainingsdaten ähnlich sind, während das Diskriminatornetzwerk lernt, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Die Funktionen zur Implementierung von GANs finden Sie im AIMAN-Verwaltungstool innerhalb des AISHE-Systems.

 

 

 

 

AI in Finance aus dem AISHE-System

Autonomer Handel (AU)

Der Client des AISHE-Systems umfasst ein autonomes Handelssystem, das KI-basierte Algorithmen verwendet, um Marktdaten zu analysieren und Handelsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Das System verwendet maschinelle Lernalgorithmen und tiefe neuronale Netze, um Handelsentscheidungen zu automatisieren, sodass Händler benutzerdefinierte Handelsmodelle erstellen können, die Entscheidungen auf der Grundlage von Markttrends und anderen Faktoren treffen können, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

 

Händler, die den AISHE-Systemclient verwenden, haben ein hohes Maß an Anpassung und Kontrolle über ihre Handelsstrategien. Sie können ihre eigenen Parameter und Risikostufen festlegen, und das System passt sich automatisch an sich ändernde Marktbedingungen an. Das autonome Handelssystem kann auch manuell über Aktionsschaltflächen gestartet werden, was den Händlern mehr Flexibilität und Kontrolle gibt.

 

Diagrammindikatoren (CI)

Der Client des AISHE-Systems integriert Chartindikatoren nicht direkt in seine Plattform. Händler können jedoch ihre eigenen Chartindikatoren verwenden, um Marktdaten zu analysieren und potenzielle Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Die KI-basierten Algorithmen des Kunden können Richtungen oder Trends sowie Warnungen und Benachrichtigungen basierend auf seinen eigenen Erkenntnissen liefern, was Händlern hilft, informiert zu bleiben und schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.

 

Einige gängige Chartindikatoren, die Händler verwenden können, sind unter anderem gleitende Durchschnitte, MACD, RSI und Bollinger-Bänder. Diese Tools helfen Händlern, Muster und Trends in Marktdaten zu erkennen, und können hilfreich sein, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Client des AISHE-Systems keinen direkten Zugriff auf Diagrammindikatoren bietet, sodass Händler externe Tools verwenden müssen, um sie in ihre Handelsstrategien zu integrieren.

 

 

 

KI-Klassifizierungen

 

Schwache KI (WAI)

Diese Art von KI, die auch als enge KI bekannt ist, wurde entwickelt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen oder ein bestimmtes Problem zu lösen. Schwache KI-Systeme sind nicht in der Lage, ihr Wissen auf andere Domänen zu verallgemeinern, und sie erfordern eine erhebliche menschliche Überwachung, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Beispiele für WAI sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, Chatbots und Empfehlungsmaschinen.

 

Starke KI (SAI)

Diese Art von KI, die auch als künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) bekannt ist, zielt darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die alle intellektuellen Aufgaben ausführen können, die ein Mensch ausführen kann. Starke KI-Systeme wären in der Lage, die Welt zu verstehen und zu argumentieren, aus Erfahrungen zu lernen und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Auch wenn die SAI noch in weiter Ferne liegt, glauben einige Forscher, dass sie in Zukunft erreichbar ist.

 

 

Schwarmintelligenz aus dem AISHE-System

Das AISHE-System bietet Benutzern verschiedene Schwarmintelligenz-Tools, um ihre eigenen AISHE-Systemkunden unter realen Finanzmarktbedingungen zu trainieren und zu verwenden. Es ist wichtig zu beachten, dass nur Handelsinstrumente unterstützt werden, die vom zentralen AISHE-System genehmigt wurden.

 

Nachfolgend sind einige der neuronalen Netzwerke aufgeführt, die vom AISHE-System und den AISHE-System-Clients bereitgestellt werden:

 

Schwarmintelligenz

Schwarmintelligenz bezeichnet das kollektive Verhalten dezentraler und selbstorganisierter Systeme, typischerweise inspiriert durch das Sozialverhalten von Tieren oder Insekten. In den Clients des AISHE-Systems wird Schwarmintelligenz bei der Entwicklung von Algorithmen verwendet, die das kollektive Verhalten von Gruppen von Clients des AISHE-Systems simulieren, um komplexe Probleme zu lösen. Der Ansatz der Schwarmintelligenz ist besonders nützlich für Aufgaben, die nicht von einem einzelnen AISHE-Systemclient oder herkömmlichen Computeralgorithmen gelöst werden können.

 

Kollektives Lernen

Kollektives Lernen bezieht sich auf den Prozess, durch den eine Gruppe von Kunden des AISHE-Systems gemeinsam lernt, um ihre individuelle und kollektive Leistung zu verbessern. In den Clients des AISHE-Systems wird kollektives Lernen durch die Verwendung von Schwarmintelligenz-Algorithmen erreicht, die es den Clients des AISHE-Systems ermöglichen, Informationen auszutauschen und voneinander zu lernen. Dieser Ansatz war besonders nützlich bei der Entwicklung von Finanzhandelsstrategien, bei denen eine Gruppe von AISHE-Systemkunden zusammenarbeiten, um Handelsentscheidungen auf der Grundlage von Marktbedingungen und vergangener Performance zu treffen.

 

Kollektive Intelligenz

Kollektive Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit einer Gruppe von AISHE-Systemklienten, Probleme zu lösen, die über die Fähigkeiten eines einzelnen AISHE-Systemklienten hinausgehen. Im AISHE-System wird kollektive Intelligenz durch die Verwendung von Schwarmintelligenz-Algorithmen erreicht, die es den Kunden des AISHE-Systems ermöglichen, Informationen auszutauschen und zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen. Dieser Ansatz war besonders nützlich bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen für den Finanzhandel, bei dem eine Gruppe von AISHE-Systemkunden zusammenarbeiten, um Marktdaten zu analysieren und Handelsentscheidungen auf der Grundlage ihrer kollektiven Intelligenz zu treffen.

 

 

 

 

 

Der Client des AISHE-Systems

Der AISHE-Systemclient ist eine Softwareanwendung, die Benutzern Zugriff auf die Cloud-basierte Echtzeit-Finanzhandelsplattform AISHE-System bietet. Der Client ist mit den Betriebssystemen Windows 10/11 kompatibel und erfordert Microsoft Office Excel 2016/2019.

Mithilfe von maschinellem Lernen und KI-Techniken wie überwachtem Lernen, nicht überwachtem Lernen, verstärkendem Lernen, Transferlernen, aktivem Lernen und Online-Lernen ermöglicht der AISHE-Systemclient Benutzern, Finanzdaten zu analysieren und Handelsentscheidungen zu treffen. 

Das Hauptmerkmal des Clients ist seine Fähigkeit, von Benutzern individuell geschult zu werden, was es ihnen ermöglicht, maßgeschneiderte Modelle zu erstellen, die auf ihre spezifischen Handelsstrategien und -ziele zugeschnitten sind. Der Client stellt Benutzern auch Echtzeit-Marktdaten zur Verfügung und unterstützt DDE und RTD für den Echtzeithandel.

Um den AISHE-Systemclient zu verwenden, müssen Benutzer die Software von der AISHE-Website herunterladen und auf ihrem Windows 10/11-Betriebssystem installieren. Darüber hinaus benötigen sie von ihrer Bank oder ihrem Broker eine Handelsumgebung, z. B. Meta Trader 4, die DDE und RTD unterstützt. Der Client des AISHE-Systems kann eine Verbindung zu verschiedenen Handelsplattformen für den Handel herstellen und Trades ausführen.

Der Client kann kostenlos heruntergeladen werden und wird mit Demogeld geliefert, sodass Benutzer den Handel üben können, ohne echtes Geld zu riskieren. Sobald der Client installiert ist, können Benutzer ihn mit dem AISHE-System verbinden und mit dem Training ihrer Modelle mit den verfügbaren maschinellen Lern- und KI-Techniken beginnen.

 

 

 

Die gemeinsame Nutzung von dynamischem Datenaustausch (DDE) und Echtzeitdaten (RTD) in der AISHE-Anwendung verbessert die Leistung erheblich.

 

DDE ist ein Legacy-Protokoll, das es AISHE ermöglicht, mit anderen Anwendungen zu kommunizieren und Daten auszutauschen. DDE ist asynchron, was bedeutet, dass AISHE auf Daten warten muss, die von einer anderen Anwendung gesendet werden. Es kann jedoch nützlich sein, wenn Daten nicht in Echtzeit aktualisiert werden müssen.

 

RTD hingegen ermöglicht AISHE den Zugriff auf Echtzeitdaten von einer anderen Anwendung. RTD arbeitet synchron, sodass AISHE Daten in Echtzeit empfangen und anzeigen kann. Dies ist notwendig, da Daten in Echtzeit aktualisiert werden müssen.

 

Die gemeinsame Nutzung von DDE und RTD in einer AISHE-Anwendung kann also beide Protokolle nutzen. Beispielsweise kann die Anwendung, die DDE verwendet, um historische Daten an AISHE bereitzustellen, die RTD-Funktion verwenden, um Echtzeitdaten an AISHE zu senden. Dadurch kann AISHE auf historische Daten zugreifen, während Echtzeitdaten verarbeitet und angezeigt werden.

 

Ein Beispiel für die gemeinsame Verwendung von DDE und RTD in der AISHE-Anwendung ist die Anzeige von Aktienkursen. Die AISHE verwendet DDE, um historische Preisdaten zu senden, während sie gleichzeitig RTD verwendet, um Echtzeitpreise an AISHE zu senden. Dadurch kann der AISHE-Client historische Kursdaten anzeigen und gleichzeitig Echtzeitkurse aktualisieren.

 

Es ist wichtig zu beachten, dass die gemeinsame Verwendung von DDE und RTD einige Komplexitäten mit sich bringt und eine sorgfältige Planung erfordert. Beispielsweise müssen DDE- und RTD-Server konfiguriert werden, um mit der AISHE-Anwendung zu kommunizieren. Außerdem muss die AISHE-Anwendung so konfiguriert werden, dass sie die Daten beider Protokolle korrekt verarbeitet.

 

Insgesamt sind DDE und RTD eine leistungsstarke Kombination, um ein AISHE zu nutzen, das sowohl historische als auch Echtzeitdaten verarbeiten kann. Die korrekte Implementierung erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Konfiguration aller beteiligten Komponenten.

 

DDE-Funktionen in AISHE:

• Die DDE-Funktion in AISHE wird verwendet, um Daten von anderen Anwendungen zu empfangen, die das DDE-Protokoll unterstützen.
• Die Syntax für die DDE-Funktion lautet "=DDE(Server, Topic, Item)".
• Server: Der Name des DDE-Servers, mit dem kommuniziert werden soll.
• Thema: Das Thema, das den Datentyp definiert, auf den zugegriffen wird.
• Element: Der Name des Elements oder der Daten, auf die zugegriffen wird.
• Die DDE-Funktion ist eine flüchtige Funktion, was bedeutet, dass sie jedes Mal neu berechnet wird, wenn eine Änderung in AISHE auftritt.

 

Dynamic Data Exchange (DDE) ist eine Methode, die es Anwendungen ermöglicht, durch direkten Datenaustausch miteinander zu kommunizieren. In AISHE erlaubt DDE anderen Anwendungen, Daten von einem AISHE-Protokoll zu lesen oder zu schreiben.

DDE wird normalerweise über die Windows-Zwischenablage aktiviert. Wenn eine Anwendung eine Verbindung zu einer anderen Anwendung herstellt, öffnet sie einen DDE-Kanal, um Daten auszutauschen. Die beiden Anwendungen können dann Nachrichten über den DDE-Kanal senden und empfangen, um Daten auszutauschen.

Um DDE in AISHE zu verwenden, benötigen Sie eine sogenannte DDE-Formel. Eine DDE-Formel beginnt immer mit einem Ausrufezeichen (!), gefolgt von der Anwendung, mit der Sie kommunizieren möchten, gefolgt von einem Schlüsselwort, das die Art der Aktion definiert, die Sie ausführen möchten, und schließlich den Parametern, die für die erforderliche Aktion verwendet werden.

Hier ist ein Beispiel für eine DDE-Formel in AISHE, die den Preis von EURUSD „1,06541“ vom Metatrader in das AISHE-System übernimmt und in eine Zelle einfügt:

 

=PROTOKOLL|ANWENDUNG!BEFEHL|PARAMETER

 

Die Komponenten der DDE-Formel sind wie folgt:

• PROTOKOLL: Das für die Kommunikation verwendete Protokoll. Bei DDE ist dies normalerweise "DDE".
• ANWENDUNG: Der Name der Anwendung, mit der Sie kommunizieren möchten. In diesem Fall wäre es „HIGHWAY“.
• BEFEHL: Das Schlüsselwort, das die auszuführende Aktion definiert. In diesem Fall wäre es "InsertPrice".
• PARAMETER: Die für die Aktion erforderlichen Parameter. In diesem Fall wäre das die Zahl „1.06541“.

 

Wenn Sie diese Formel in eine Zelle eingeben und die Zelle aktualisieren, wird die Zahl „1.06541“ in AISHE eingefügt.

 

 

RTD-Funktionen in AISHE:

• Die RTD-Funktion in AISHE wird verwendet, um auf Echtzeitdaten zuzugreifen, die von einer anderen Anwendung bereitgestellt werden.
• Die Syntax für die RTD-Funktion lautet „=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)“.
• Server: Der Name des RTD-Servers, der die Daten bereitstellt.
• Thema1, Thema2, ...: Die Themen oder Daten, auf die zugegriffen wird. Dies können beliebig viele Themen oder Termine sein.
• Die RTD-Funktion ist eine nichtflüchtige Funktion, dh sie wird nur neu berechnet, wenn sich die Daten ändern, auf die zugegriffen wird.

 

Echtzeitdaten (RTD) ist eine Methode, die es AISHE ermöglicht, auf Echtzeitdaten von anderen Programmen oder Anwendungen zuzugreifen. Im Gegensatz zu DDE, das asynchron arbeitet, arbeitet RTD synchron, sodass AISHE Daten in Echtzeit empfangen und anzeigen kann.

RTD wird normalerweise durch Verwendung einer speziellen Funktion in AISHE, der RTD-Funktion, aktiviert. Die RTD-Funktion hat drei erforderliche Parameter:

 

• ProgID  : Die Programmkennung (ProgID) der Anwendung oder des Programms, die bzw. das die Daten bereitstellt.
• Server  : Der Servername oder die IP-Adresse des Computers, auf dem das Programm läuft, das die Daten liefert.
• Topic  : Eine eindeutige Kennung für die Art der bereitgestellten Daten.

 

Sobald die RTD-Funktion konfiguriert ist, ruft AISHE die Funktion regelmäßig auf, um die Daten abzurufen. Wenn neue Daten verfügbar sind, gibt die RTD-Funktion diese an AISHE zurück, und AISHE aktualisiert die Zelle mit den neuen Daten.

 

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der RTD-Funktion in AISHE:

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

Die Komponenten der RTD-Funktion sind wie folgt:

 

• ProgID  : Die ProgID der Anwendung oder des Programms, die die Daten bereitstellt. Die ProgID identifiziert das Programm und gibt AISHE die Möglichkeit, darauf zuzugreifen. Beispiele für ProgIDs sind „AISHE.Application“ für eine andere AISHE-Instanz oder „MSWinsock.Winsock.1“ für ein Winsock-Steuerelement.
• Server  : Der Name des Computers, auf dem das Programm läuft, das die Daten bereitstellt. Dies kann der Name des lokalen Computers oder der Name eines entfernten Computers sein.
• Topic  : Eine eindeutige Kennung für die Art der bereitgestellten Daten. Der Topic-Parameter wird von der Anwendung festgelegt und definiert, welche Art von Daten bereitgestellt werden.

 

Es ist wichtig zu beachten, dass RTD nur aktualisiert wird, wenn AISHE ausgeführt wird und die RTD-Funktion in der Arbeitsmappe aktiv ist. Wenn AISHE nicht aktiv oder geschlossen ist, werden keine Daten aktualisiert.

RTD ist eine leistungsstarke Funktion, die es AISHE ermöglicht, auf Echtzeitdaten zuzugreifen und diese anzuzeigen. Es erfordert jedoch eine konfigurierte Anwendung, die Daten und eine ordnungsgemäße Implementierung der RTD-Funktion in AISHE bereitstellt.

 

 

Dass die Verwendung von DDE- und RTD-Funktionen einige komplexe Aspekte hat und eine sorgfältige Planung erfordert. Beispielsweise müssen DDE- und RTD-Server konfiguriert werden, um mit der AISHE-Anwendung zu kommunizieren. Außerdem   muss die AISHE-  Anwendung konfiguriert werden, um die Daten von beiden Protokollen korrekt zu verarbeiten.

 

 

ActiveX-Technologie

Die AISHE-Client-Anwendung wurde entwickelt, um eingehende Daten und Anfragen in Echtzeit zu verarbeiten, und bietet Benutzern ein leistungsstarkes Tool zur Datenanalyse und -verarbeitung. Um diese Funktionalität zu erreichen, verwendet die Anwendung eine Vielzahl von Technologien, darunter DDE-, RTD- und ActiveX-Steuerelemente.

Die ActiveX-Technologie spielt eine entscheidende Rolle in der AISHE-Anwendung, indem sie eine nahtlose Kommunikation und Integration mit anderen Anwendungen und Programmiersprachen ermöglicht. Diese kooperative Intelligenz ermöglicht es der AISHE-Anwendung, mit externen Datenquellen zu interagieren und ihre Fähigkeiten zu nutzen, um die Funktionalität der Anwendung zu verbessern.

Beispielsweise kann die AISHE-Anwendung ActiveX-Steuerelemente verwenden, um mit externen Datenbanken oder Webdiensten zu interagieren, wodurch Benutzern der Zugriff auf eine Fülle von Daten ermöglicht wird, die andernfalls nicht verfügbar wären. ActiveX-Steuerelemente können auch verwendet werden, um der Benutzeroberfläche der Anwendung Interaktivität hinzuzufügen und sie intuitiver und benutzerfreundlicher zu machen.

Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der ActiveX-Technologie kann die AISHE-Anwendung die Stärken anderer Anwendungen und Programmiersprachen nutzen, um ihre eigene Leistung und Fähigkeiten zu verbessern. Das Ergebnis ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenanalyse und -verarbeitung, das Benutzern wertvolle Einblicke und umsetzbare Informationen liefern kann.

Die Verwendung der ActiveX-Technologie in der AISHE-Anwendung ist eine entscheidende Komponente ihrer kooperativen Intelligenz, die eine nahtlose Kommunikation und Integration mit anderen Anwendungen und Programmiersprachen ermöglicht.

 

Wichtig

Die AISHE-Client-Anwendung ist eine robuste KI-Softwareanwendung, die eine Vielzahl von Technologien nutzt, um eingehende Daten und Anfragen in Echtzeit zu verarbeiten. Insbesondere verwendet die Anwendung DDE-, RTD- und ActiveX-Steuerelemente, um diese Funktionalität zu erreichen.

 

 

• DDE ist ein wichtiger Bestandteil der Anwendung, da es die Kommunikation mit externen Anwendungen ermöglicht, die das DDE-Protokoll unterstützen. Wenn die Anwendung Daten von einer externen Quelle empfängt, kann sie die Daten mithilfe von VBA-Code in Echtzeit verarbeiten. Ebenso kann die Anwendung über DDE Daten an externe Anwendungen senden.

 

• Die RTD-Funktion ist auch ein integraler Bestandteil der AISHE-Client-Anwendung. Diese Funktion ermöglicht es der Anwendung, Echtzeitdaten von externen Quellen wie Börsentickern zu erhalten. Wenn sich die Daten ändern, aktualisiert die RTD-Funktion die Daten in Echtzeit. Diese Daten können mit VBA-Code verarbeitet werden, sodass die Anwendung Berechnungen und Verarbeitungen in Echtzeit durchführen kann.

 

• ActiveX-Steuerelemente werden in der AISHE-Client-Anwendung umfassend verwendet, um der Benutzerschnittstelle Funktionalität und Interaktivität hinzuzufügen. Wenn ein Benutzer mit einem ActiveX-Steuerelement interagiert, kann die Anwendung die Eingabe des Benutzers mithilfe von VBA-Code in Echtzeit verarbeiten. Darüber hinaus können ActiveX-Steuerelemente verwendet werden, um mit externen Anwendungen und Programmiersprachen zu interagieren.

 

 

Die AISHE-Client-Anwendung wurde entwickelt, um eingehende Daten und Anfragen in Echtzeit zu verarbeiten, was sie zu einem leistungsstarken Tool für Echtzeit-Berechnungen und -Verarbeitung macht. Beispiele dafür, wie die Anwendung Daten in Echtzeit unter Verwendung von VBA-Code verarbeitet und wie sie DDE-, RTD- und ActiveX-Steuerelemente verwendet, um mit externen Datenquellen und Anwendungen zu interagieren, können bereitgestellt werden. Insgesamt ermöglicht die Kombination von DDE-, RTD- und ActiveX-Steuerelementen der AISHE-Clientanwendung, Echtzeitfunktionen bereitzustellen, die in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungsfällen unerlässlich sind.