Automatisches Krypto-Investieren
**Persönliche Anpassung, exklusive Strategie.
**Intelligente Berechnung, eins von einer Milliarde.
**Keine Konfiguration erforderlich, einfach zu bedienen.
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RDABot verwendet Supercomputer und KI-Algorithmen, um massive Strategien zu berechnen
Während das quantitative Investieren seit Jahrzehnten die Finanzwelt dominiert, ist es an der Zeit für einen moderneren Ansatz in der quantitativen Finanzierung. Wir haben traditionelle statistische und quantitative Methoden mit den Erkenntnissen der führenden maschinellen Lernforschung kombiniert, um Systeme mit zahlreichen Vorteilen zu entwickeln, einschließlich solider Säulen der statistischen Weisheit und Anpassungsfähigkeit.
Warum RDABot wählen
Mit leistungsstarkem künstlichem Intelligenz-Neuronennetzwerk und High-End-Unternehmensleistungsserver nutzt das RDABot-Team technische Analyse, Sentimentanalyse sozialer Netzwerke, fundamentale Analyse und mehr, um wissenschaftliche Methoden zu finden, die profitabel sein können.
Einfach zu bedienen
Strategie mit einem Klick ausführen, ohne Einstellungen
Keine Erfahrung erforderlich
Professionelle Anleitung ermöglicht es Ihnen, schnell zu beginnen
Einzigartig und professionell
Alle Strategien sind individuell und privat, ausgestattet mit professionellem Strategieunterricht
Sicher und transparent
RDABot hat keinen Zugriff auf Ihre Gelder. Alle unsere Operationen sind transparent und sichtbar
Zeit und Emotionen sparen
Algo-Trading-System entlastet Sie von Handelsentscheidungen und Stress und arbeitet 24/7
Eins-zu-eins-Service
Eins-zu-eins-Service, um Ihr Problem schnell zu lösen
Unsere Stärken und Eigenschaften
Mehrdimensionale Datenfilterung liefert die effektivsten automatisierten Handelsstrategie-Indikatoren.
Wir haben fast 40 Datensätze untersucht, um eine umfassende Bewertung der Qualität einer Strategie durchzuführen und dabei über 200 Markt-Datenpunkte eingehend analysiert.
Random Forests werden verwendet, um die Wichtigkeit von Merkmalen zu bewerten. Das Random-Forest-Modell kann für jedes Merkmal einen Wichtigkeitswert erzeugen. Die Wichtigkeit (Importance_i) eines Merkmals wird üblicherweise durch den mittleren Rückgang der Unreinheit (Mean Decrease in Impurity, MDI) in den Entscheidungsknoten des Baums gemessen. Für jedes Merkmal i: Importance_i = Σ (MDI von Merkmal i in allen Bäumen) / Anzahl der Bäume
Wie man Millionen von Handelsmodellen validiert und die optimale Strategie ableitet.
Durch Anwendung datengetriebener Methoden und künstlicher Intelligenz-Techniken im quantitativen Handel erreicht dieser Prozess genauere und zuverlässigere Handelsentscheidungen. Durch groß angelegte Datenverarbeitung und Modelltraining ist es möglich, subtile Trends und Handelssignale im Markt zu entdecken und auszunutzen, wodurch höhere Rentabilitäts- und Risikokontrollfähigkeiten erreicht werden.
Verwendung von maschinellem Lernen zur Erstellung einer unendlichen Anzahl von Strategien, um zu verhindern, dass BOT durch Markttiefe ins Visier genommen wird.
Durch die Verwendung von linearer Regression, Support-Vektor-Maschinen, Random Forests, Nearest-Neighbor-Algorithmen, neuronalen Netzwerken, Deep Learning, Reinforcement Learning und Ensemble Learning, um eine unendliche Anzahl von Strategien zu erstellen und dann die effektivsten Strategien herauszufiltern, können alle Benutzer gleichzeitig dieselbe Strategie verwenden, wodurch der Einfluss der Markttiefe effektiv reduziert und potenzielle Market-Maker-Fallen vermieden werden. In diesem Beispiel werden wir verschiedene Modelltypen vergleichen, einschließlich linearer Regression, Support-Vektor-Maschinen, Random Forests, K-nearest-Neighbor-Algorithmen, neuronalen Netzwerken, Deep Learning (LSTM), Reinforcement Learning und Ensemble Learning. Wir werden diese Modelle in Bezug auf mittleren absoluten Fehler (MAE), mittleren quadratischen Fehler (MSE), Trainingszeit und Modellkomplexität vergleichen.
**Diese Grafik dient lediglich zur Veranschaulichung der Leistungsunterschiede verschiedener Modelle in Bezug auf die Preisvorhersage. Bei praktischen Anwendungen hängt die Auswahl des zu verwendenden Modells von der Vorhersageleistung, den Rechenressourcen und den tatsächlichen Anforderungen ab.
Algorithmus-Server + Künstliche Intelligenz-Algorithmus führen zu einer stark verbesserten Rechenleistung.
Wir vergleichen die Leistungsverbesserung von Rechenservern in Kombination mit künstlicher Intelligenz gegenüber herkömmlichen Computern bei der Bewältigung von quantitativen Handelsaufgaben. Aufgrund der leistungsfähigeren Rechenkapazitäten von Rechenservern und der effektiven Nutzung dieser Ressourcen durch künstliche Intelligenz-Technologie wird die zur Fertigstellung der Aufgaben benötigte Zeit erheblich reduziert, was zu einer Leistungsverbesserung von etwa 3.000-mal führt.
**Bitte beachten Sie, dass diese Daten nur zur Veranschaulichung dienen und die tatsächlichen Leistungsgewinne je nach Faktoren wie Aufgabentyp, Hardwarekonfiguration und KI-Algorithmen variieren können.
Den Rand validieren und Overfitting verhindern.
Um den Rand des Modells zu validieren und Overfitting zu verhindern, können wir Kreuzvalidierungsverfahren verwenden. Die K-Fold-Kreuzvalidierung ist eine häufig verwendete Validierungsmethode, deren Grundidee darin besteht, den Trainingsdatensatz in k Teilgruppen aufzuteilen, wobei eine der Teilgruppen als Validierungsgruppe und die verbleibenden Teilgruppen als Trainingsgruppe verwendet werden. Dieser Prozess wird k-mal wiederholt, wobei bei jedem Durchgang eine andere Teilgruppe als Validierungsgruppe verwendet wird, und der Durchschnitt der k Validierungsergebnisse wird als Leistungsindikator des Modells berechnet.
**Aus der Tabelle geht hervor, dass bei zunehmender Anzahl der Validierungsiterationen die Schwankung der Modellleistung tendenziell stabilisiert. In praktischen Anwendungen können auch weitere Modellparameter und verschiedene Leistungsindikatoren berücksichtigt werden. Wichtig ist zu beachten, dass diese Tabelle nur zur Veranschaulichung dient und die tatsächlichen Leistungsdaten je nach Faktoren wie Datensätzen, Modellen und Parameterauswahl variieren können.
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**Die erwartete Rendite wird auf Grundlage des Durchschnittswerts der Strategie entsprechend dem aktuellen Anlagebetrag berechnet, und der aktuell berechnete Betrag ist nicht die tatsächliche Rendite.
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Über uns
Unser 2021 gegründetes Unternehmen nutzt die Kraft der kollektiven Intelligenz und fortschrittlicher maschineller Lernmodelle, um hochmoderne Lösungen für die prädiktive Analyse bereitzustellen. Unser Team von Experten in Mathematik, Datenwissenschaft, quantitativem Handel und Finanzen arbeitet nahtlos zusammen, um Unternehmen Einblicke zu bieten, die Wachstum und Erfolg fördern. Mit unserer beispiellosen Kombination aus technischer Expertise und innovativem Denken sind wir die bevorzugte Wahl für Organisationen, die in einem sich schnell entwickelnden Markt an der Spitze bleiben wollen.
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