Investissement crypto automatique
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RDABot utilise des supercalculateurs et des algorithmes IA pour calculer d'énormes stratégies
Alors que l'investissement quantitatif domine le monde financier depuis des décennies, il est temps d'adopter une approche plus moderne de la finance quantitative. Nous avons combiné les méthodes statistiques et quantitatives traditionnelles avec les résultats des recherches en apprentissage automatique pour développer des systèmes offrant de nombreux avantages, notamment des piliers solides de la sagesse statistique et de l'adaptabilité.
Pourquoi choisir RDABot
Avec un puissant réseau neuronal d'intelligence artificielle et un serveur haute performance pour les entreprises, l'équipe RDABot utilise l'analyse technique, l'analyse des sentiments du réseau social, l'analyse fondamentale et bien plus encore, ainsi que la gestion des types de données complexes pour trouver toute méthode scientifique pouvant être rentable.
Facile à utiliser
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Unique et professionnel
Toutes les stratégies sont personnalisées et privées, équipées d'un enseignement professionnel de la stratégie
Sécurité et transparence
RDABot n'a pas accès à vos fonds. Toutes nos opérations sont transparentes et visibles
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Le système de trading algo vous soulage des décisions de trading et du stress, et fonctionne 24/7
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Nos forces et caractéristiques
Le filtrage multidimensionnel des données génère les indicateurs de stratégie de trading automatisé les plus efficaces.
Nous avons examiné près de 40 ensembles de données pour une évaluation complète de la qualité d'une stratégie, en effectuant une analyse approfondie sur plus de 200 points de données de marché.
Les forêts aléatoires sont utilisées pour évaluer l'importance des caractéristiques. Le modèle de forêt aléatoire peut générer un score d'importance pour chaque caractéristique. L'importance (Importance_i) d'une caractéristique est généralement mesurée par la diminution moyenne de l'impureté (Mean Decrease in Impurity, MDI) dans les nœuds de l'arbre de décision. Pour chaque caractéristique i : Importance_i = Σ (MDI de la caractéristique i dans tous les arbres) / nombre d'arbres
Comment valider des millions de modèles de trading et en déduire la stratégie optimale.
En appliquant des méthodes basées sur les données et des techniques d'intelligence artificielle au trading quantitatif, ce processus permet d'obtenir des décisions de trading plus précises et fiables. Grâce au traitement à grande échelle des données et à la formation de modèles, il est possible de découvrir et d'exploiter des tendances subtiles et des signaux de trading sur le marché, atteignant ainsi des niveaux de rentabilité et de capacités de contrôle des risques plus élevés.
Utilisez l'apprentissage automatique pour construire un nombre infini de stratégies, en évitant que le BOT ne soit ciblé par la profondeur du marché.
En utilisant la régression linéaire, les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, les algorithmes de voisinage les plus proches, les réseaux de neurones, l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage ensembliste pour construire un nombre infini de stratégies, puis en filtrant les stratégies les plus efficaces, permettant à chaque utilisateur d'utiliser la même stratégie en même temps, réduisant ainsi efficacement l'impact de la profondeur du marché et échappant aux pièges potentiels des teneurs de marché. Dans cet exemple, nous comparerons différents types de modèles, y compris la régression linéaire, les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, les algorithmes de voisinage K-plus proches, les réseaux de neurones, l'apprentissage profond (LSTM), l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage ensembliste. Nous comparerons ces modèles en termes d'erreur absolue moyenne (MAE), d'erreur quadratique moyenne (MSE), de temps d'entraînement et de complexité du modèle.
**Ce graphique est simplement destiné à illustrer les différences de performance de divers modèles en termes de prédiction des prix. Dans les applications pratiques, le choix du modèle à utiliser dépend des performances prédictives, des ressources informatiques et des exigences réelles.
Le serveur d'algorithmes + l'algorithme d'intelligence artificielle permettent d'améliorer considérablement la puissance de calcul.
Nous comparons l'amélioration des performances des serveurs de calcul combinés à l'intelligence artificielle par rapport aux ordinateurs ordinaires lors de la gestion de tâches liées au trading quantitatif. En raison des capacités de calcul plus puissantes des serveurs de calcul et de l'utilisation efficace de ces ressources grâce à la technologie de l'intelligence artificielle, le temps nécessaire pour accomplir les tâches est considérablement réduit, ce qui entraîne une amélioration des performances d'environ 3 000 fois.
**Veuillez noter que ces données sont fournies à titre illustratif uniquement et que les gains de performance réels peuvent varier en fonction de facteurs tels que le type de tâche, la configuration matérielle et les algorithmes d'IA.
Valider l'avantage et prévenir le surajustement.
Pour valider l'avantage du modèle et prévenir le surajustement, nous pouvons utiliser des méthodes de validation croisée. La validation croisée K-fold est une méthode de validation couramment utilisée, dont l'idée de base consiste à diviser l'ensemble de données d'apprentissage en k sous-ensembles, en utilisant l'un des sous-ensembles comme ensemble de validation et les sous-ensembles restants comme ensemble d'apprentissage à chaque fois. Ce processus est répété k fois, avec un sous-ensemble différent utilisé comme ensemble de validation à chaque fois, et la moyenne des k résultats de validation est calculée comme indicateur de performance du modèle.
**À partir du tableau, on peut observer que lorsque le nombre d'itérations de validation augmente, la fluctuation des performances du modèle tend à se stabiliser. Dans les applications pratiques, davantage de paramètres de modèle et différents indicateurs de performance peuvent également être pris en compte. Il est important de noter que ce tableau est fourni à titre illustratif uniquement et que les données de performance réelles peuvent varier en fonction de facteurs tels que les ensembles de données, les modèles et les choix de paramètres.
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**Le rendement attendu est calculé sur la base de la valeur moyenne de la stratégie correspondant au montant de l'investissement actuel, et le montant calculé actuellement n'est pas le rendement réel.
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