Inversión automática en criptomonedas
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RDABot utiliza supercomputadoras y algoritmos de inteligencia artificial para calcular estrategias masivas
Si bien la inversión cuantitativa ha dominado el mundo financiero durante décadas, es hora de adoptar un enfoque más moderno en las finanzas cuantitativas. Combinamos métodos estadísticos y cuantitativos tradicionales con los hallazgos de la investigación líder en aprendizaje automático para desarrollar sistemas con numerosas ventajas, incluidos sólidos pilares de sabiduría estadística y adaptabilidad.
Por qué elegir RDABot
Con una poderosa red neuronal de inteligencia artificial y un servidor de alto rendimiento empresarial, el equipo de RDABot utiliza análisis técnico, análisis de sentimiento de redes sociales, análisis fundamental y más, así como trabaja con tipos de datos complejos para encontrar cualquier método científico que pueda ser rentable.
Fácil de usar
Un clic para ejecutar la estrategia sin ninguna configuración
No se requiere experiencia
La orientación profesional te permite comenzar rápidamente
Único y profesional
Todas las estrategias están personalizadas y son privadas, y cuentan con enseñanza de estrategias profesionales
Seguridad y transparencia
RDABot no tiene acceso a tus fondos. Todas nuestras operaciones son transparentes y visibles
Ahorra tiempo y emociones
El sistema de negociación algorítmica te libera de las decisiones y el estrés de la negociación y funciona 24/7
Servicio uno a uno
Servicio personalizado para resolver rápidamente tus problemas
Nuestras fortalezas y características
Filtrado de datos multidimensional que produce los indicadores de estrategia de trading automático más efectivos.
Hemos analizado casi 40 conjuntos de datos para una evaluación completa de la calidad de una estrategia, realizando un análisis en profundidad en más de 200 puntos de datos de mercado.
Los bosques aleatorios se utilizan para evaluar la importancia de las características. El modelo de bosque aleatorio puede generar una puntuación de importancia para cada característica. La importancia (Importance_i) de una característica se mide generalmente por la disminución media en la impureza (Mean Decrease in Impurity, MDI) en los nodos del árbol de decisión. Para cada característica i: Importance_i = Σ (MDI de la característica i en todos los árboles) / número de árboles
Cómo validar millones de modelos de trading y obtener la estrategia óptima.
Al aplicar métodos basados en datos ytécnicas de inteligencia artificial al trading cuantitativo, este proceso logra decisiones de trading más precisas y confiables. A través del procesamiento de datos a gran escala y el entrenamiento de modelos, es posible descubrir y explotar tendencias sutiles y señales de trading en el mercado, logrando así niveles más altos de rentabilidad y capacidades de control de riesgos.
Utilice el aprendizaje automático para construir un número infinito de estrategias, evitando que el BOT sea el objetivo de la profundidad del mercado.
Al utilizar la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte, los bosques aleatorios, los algoritmos del vecino más cercano, las redes neuronales, el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje conjunto para construir un número infinito de estrategias y luego filtrar las estrategias más efectivas, permitiendo que cada usuario use la misma estrategia al mismo tiempo, reduciendo eficazmente el impacto de la profundidad del mercado y evitando posibles trampas de creadores de mercado. En este ejemplo, compararemos varios tipos de modelos, incluyendo la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte, los bosques aleatorios, los algoritmos del vecino más cercano, las redes neuronales, el aprendizaje profundo (LSTM), el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje conjunto. Compararemos estos modelos en términos de error absoluto medio (MAE), error cuadrático medio (MSE), tiempo de entrenamiento y complejidad del modelo.
**Este gráfico tiene como objetivo ilustrar las diferencias de rendimiento de varios modelos en términos de predicción de precios. En aplicaciones prácticas, la elección de qué modelo utilizar depende del rendimiento predictivo, los recursos informáticos y los requisitos reales.
El servidor de algoritmos + algoritmo de inteligencia artificial hace que la potencia aritmética mejore en gran medida.
Comparamos la mejora del rendimiento de los servidores computacionales combinados con inteligencia artificial frente a las computadoras ordinarias al manejar tareas relacionadas con el trading cuantitativo. Debido a las capacidades informáticas más potentes de los servidores computacionales y la utilización efectiva de estos recursos a través de la tecnología de inteligencia artificial, el tiempo necesario para completar las tareas se reduce significativamente, lo que resulta en una mejora del rendimiento de aproximadamente 3,000 veces.
**Tenga en cuenta que estos datos son solo para fines ilustrativos y las ganancias de rendimiento reales pueden variar según factores como el tipo de tarea, la configuración del hardware y los algoritmos de IA.
Validar el borde y prevenir el sobreajuste.
Para validar el borde del modelo y prevenir el sobreajuste, podemos utilizar métodos de validación cruzada. La validación cruzada de k pliegues es un método de validación comúnmente utilizado, cuya idea básica es dividir el conjunto de datos de entrenamiento en k subconjuntos, utilizando uno de los subconjuntos como conjunto de validación y los subconjuntos restantes como conjunto de entrenamiento en cada ocasión. Este proceso se repite k veces, utilizando un subconjunto diferente como conjunto de validación cada vez, y el promedio de los k resultados de validación se calcula como el indicador de rendimiento del modelo.
**A partir de la tabla, se puede observar que a medida que aumenta el número de iteraciones de validación, la fluctuación en el rendimiento del modelo tiende a estabilizarse. En aplicaciones prácticas, también se pueden considerar más parámetros del modelo y diferentes indicadores de rendimiento. Es importante tener en cuenta que esta tabla es solo con fines ilustrativos, y los datos de rendimiento reales pueden variar según factores como conjuntos de datos, modelos y elecciones de parámetros.
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rendimiento esperado (anual)
$12500
**El rendimiento esperado se calcula en base al valor promedio de la estrategia correspondiente al monto de inversión actual, y el monto calculado actual no es el rendimiento real.
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Sobre nosotros
Nuestra empresa, fundada en 2021, aprovecha el poder de la inteligencia colectiva y los modelos avanzados de aprendizaje automático para ofrecer soluciones de análisis predictivo de vanguardia. Nuestro equipo de expertos en matemáticas, ciencia de datos, comercio cuantitativo y finanzas colabora de manera fluida para proporcionar a las empresas información que impulse el crecimiento y el éxito. Con nuestra combinación inigualable de experiencia técnica y pensamiento innovador, somos la opción preferida para las organizaciones que buscan mantenerse a la vanguardia en un mercado en rápida evolución.
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