Investasi Crypto Otomatis
**Penyesuaian pribadi, strategi eksklusif.
**Perhitungan cerdas, satu dari miliaran.
**Tidak diperlukan konfigurasi, mudah digunakan.
putar video
Telegram
Bergabunglah dengan lembaga pendidikan strategi resmi RDABot
RDABot Menggunakan Superkomputer dan Algoritma AI untuk Menghitung Strategi Besar
Sementara investasi kuantitatif telah mendominasi dunia keuangan selama beberapa dekade, sudah saatnya untuk pendekatan kuantitatif keuangan yang lebih modern. Kami menggabungkan metode statistik dan kuantitatif tradisional dengan temuan penelitian machine learning terkemuka untuk mengembangkan sistem dengan banyak keuntungan, termasuk pilar kebijaksanaan statistik yang solid dan adaptabilitas.
Mengapa Memilih RDABot
Dengan jaringan syaraf buatan kecerdasan buatan yang kuat dan server kinerja perusahaan kelas atas, tim RDABot menggunakan analisis teknis, analisis sentimen jaringan sosial, analisis fundamental, dan lainnya, serta bekerja melalui jenis data kompleks untuk menemukan setiap metode ilmiah yang dapat menguntungkan.
Mudah Digunakan
Satu kali klik untuk menjalankan strategi tanpa pengaturan apa pun
Tidak Diperlukan Pengalaman
Panduan profesional memungkinkan Anda untuk memulai dengan cepat
Unik dan Profesional
Semua strategi disesuaikan dan bersifat pribadi, dilengkapi dengan pengajaran strategi profesional
Keamanan dan Transparansi
RDABot tidak memiliki akses ke dana Anda. Semua operasi kami transparan dan terlihat
Hemat Waktu dan Emosi
Sistem perdagangan algoritma melegakan Anda dari keputusan perdagangan dan stres, dan bekerja 24/7
Layanan Satu lawan Satu
Layanan satu lawan satu untuk dengan cepat menyelesaikan masalah Anda
Kekuatan dan Karakteristik Kami
Pemfilteran data multidimensional menghasilkan indikator strategi perdagangan otomatis yang paling efektif.
Kami telah menyaring hampir 40 set data untuk penilaian menyeluruh dari kualitas strategi, melakukan analisis mendalam pada lebih dari 200 titik data pasar.
Hutan acak digunakan untuk mengevaluasi pentingnya fitur. Model hutan acak dapat menghasilkan skor penting untuk setiap fitur. Pentingnya (Importance_i) dari sebuah fitur biasanya diukur dengan pengurangan rata-rata dalam keberagaman (Mean Decrease in Impurity, MDI) pada node pohon keputusan. Untuk setiap fitur i: Importance_i = Σ (MDI fitur i di semua pohon) / jumlah pohon
Cara memvalidasi jutaan model perdagangan dan menghasilkan strategi optimal.
Dengan menerapkan metode berbasis data dan teknik kecerdasan buatan pada perdagangan kuantitatif, proses ini mencapai keputusan perdagangan yang lebih akurat dan dapat diandalkan. Melalui pemrosesan data dan pelatihan model dalam skala besar, mungkin untuk menemukan dan mengeksploitasi tren dan sinyal perdagangan yang halus di pasar, sehingga mencapai tingkat profitabilitas dan kemampuan pengendalian risiko yang lebih tinggi.
Gunakan pembelajaran mesin untuk membangun jumlah strategi tak terbatas untuk menghindari BOT menjadi target pada kedalaman pasar.
Dengan menggunakan regresi linear, mesin vektor pendukung, hutan acak, algoritma tetangga terdekat, jaringan saraf, pembelajaran mendalam, pembelajaran penguatan, dan pembelajaran gabungan untuk membangun jumlah strategi yang tak terbatas, dan kemudian menyaring strategi yang paling efektif, memungkinkan setiap pengguna menggunakan strategi yang sama pada saat yang sama, secara efektif mengurangi dampak kedalaman pasar dan menghindari jebakan pembuat pasar potensial. Dalam contoh ini, kami akan membandingkan berbagai jenis model, termasuk regresi linear, mesin vektor pendukung, hutan acak, algoritma tetangga terdekat, jaringan saraf, pembelajaran mendalam (LSTM), pembelajaran penguatan, dan pembelajaran gabungan. Kami akan membandingkan model ini dalam hal kesalahan absolut rata-rata (MAE), kesalahan kuadrat rata-rata (MSE), waktu pelatihan, dan kompleksitas model.
**Grafik ini hanya dimaksudkan untuk menggambarkan perbedaan kinerja dari berbagai model dalam hal prediksi harga. Dalam aplikasi praktis, pilihan model yang digunakan tergantung pada kinerja prediksi, sumber daya komputasi, dan persyaratan aktual.
Server algoritma + algoritma kecerdasan buatan membuat daya aritmatika meningkat secara signifikan.
Kami membandingkan peningkatan kinerja server komputasi yang dikombinasikan dengan kecerdasan buatan versus komputer biasa saat menangani tugas terkait perdagangan kuantitatif. Karena kemampuan komputasi server yang lebih kuat dan penggunaan sumber daya yang efektif melalui teknologi kecerdasan buatan, waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas secara signifikan berkurang, menghasilkan peningkatan kinerja sekitar 3.000 kali.
**Harap dicatat bahwa data ini hanya untuk tujuan ilustrasi dan kenaikan kinerja aktual dapat bervariasi tergantung pada faktor seperti jenis tugas, konfigurasi perangkat keras, dan algoritma AI.
Validasi keunggulan dan mencegah overfitting.
Untuk memvalidasi keunggulan model dan mencegah overfitting, kita dapat menggunakan metode validasi silang. Validasi silang k-fold adalah metode validasi yang umum digunakan, di mana ide dasarnya adalah membagi dataset pelatihan menjadi k subset, menggunakan satu subset sebagai set validasi dan subset yang tersisa sebagai set pelatihan setiap kali. Proses ini diulang sebanyak k kali, dengan subset yang berbeda digunakan sebagai set validasi setiap kali, dan rata-rata dari k hasil validasi dihitung sebagai indikator kinerja model.
**Dari tabel, dapat diamati bahwa ketika jumlah iterasi validasi meningkat, fluktuasi kinerja model cenderung stabil. Dalam aplikasi praktis, parameter model yang lebih banyak dan indikator kinerja yang berbeda juga dapat dipertimbangkan. Penting untuk diingat bahwa tabel ini hanya untuk tujuan ilustrasi saja, dan data kinerja sebenarnya dapat bervariasi tergantung pada faktor seperti dataset, model, dan pilihan parameter.
pilih rencana investasi
investasi awal
return yang diharapkan (tahunan)
$12500
**Return yang diharapkan dihitung berdasarkan nilai rata-rata strategi yang sesuai dengan jumlah investasi saat ini, dan jumlah yang dihitung saat ini bukanlah pengembalian aktual.
rencana terbaik untukmu
dasar
rencana langganan
Percayalah pada Media
page.index.connectedExchange
Akan Datang
Akan Datang
Tentang Kami
Perusahaan kami, yang didirikan pada tahun 2021, memanfaatkan kekuatan kecerdasan kolektif dan model pembelajaran mesin canggih untuk menyediakan solusi analisis prediktif terdepan. Tim ahli kami dalam matematika, ilmu data, perdagangan kuantitatif, dan keuangan bekerja sama dengan mulus untuk menyediakan wirausaha dengan wawasan yang mendorong pertumbuhan dan keberhasilan. Dengan kombinasi keahlian teknis dan pemikiran inovatif yang luar biasa, kami adalah pilihan yang disukai bagi organisasi yang ingin tetap berada di depan dalam pasar yang berubah dengan cepat.
Daftar hari ini untuk menikmati pengalaman yang menguntungkan dengan teknologi terkemuka