RDABotはスーパーコンピュータとAIアルゴリズムを使用して大量の戦略を計算します
定量的な投資が何十年もの間、金融界を支配してきましたが、定量ファイナンスに対するより現代的なアプローチが求められています。我々は、伝統的な統計的および定量的手法を、先端の機械学習研究の知見と組み合わせて、統計的な知恵と適応性を含む多くの利点を持つシステムを開発しました。
なぜRDABotを選ぶべきか
強力な人工知能ニューラルネットワークとハイエンドのエンタープライズパフォーマンスサーバーを備えたRDABotチームは、テクニカル分析、ソーシャルネットワークの感情分析、ファンダメンタル分析などを用いて、利益を上げることができるあらゆる科学的方法を見つけるために複雑なデータタイプを処理します。
使いやすい
設定なしでワンクリックで戦略を実行
経験不要
プロフェッショナルな指導で簡単に始めることができます
ユニークでプロフェッショナル
すべての戦略はカスタマイズされ、プライベートであり、プロフェッショナルな戦略教育が提供されます
安全性と透明性
RDABotはあなたの資金にアクセスできません。すべての操作は透明で可視化されています
時間と感情を節約
アルゴ取引システムは、取引の決定とストレスから解放され、24時間365日稼働します
1対1のサービス
1対1のサービスで迅速に問題を解決します
私たちの強みと特徴
多次元データフィルタリングにより、最も効果的な自動取引戦略指標が得られます。
戦略の品質を包括的に評価するために、約40のデータセットをスクリーニングし、200以上の市場データポイントについて詳細な分析を行っています。
ランダムフォレストを使用して、特徴の重要性を評価します。ランダムフォレストモデルは、各特徴に対して重要性スコアを生成することができます。特徴の重要性(Importance_i)は、通常、決定木ノードの不純度の平均減少(Mean Decrease in Impurity, MDI)によって測定されます。各特徴iについて:Importance_i = Σ(すべての木での特徴iのMDI)/ 木の数
何百万もの取引モデルを検証し、最適な戦略を導き出す方法。
データ駆動型の方法と人工知能技術を量子取引に適用することによって、より正確で信頼性の高い取引決定が実現します。大規模なデータ処理とモデル訓練を通じて、市場での微細なトレンドや取引シグナルを発見し、利益水準とリスク管理能力を高めることができます。
機械学習を使って無限の戦略を構築し、市場の深みによってBOTがターゲットされるのを避けます。
線形回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、最近傍アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、強化学習、アンサンブル学習を用いて無限の戦略を構築し、その後、最も効果的な戦略をフィルタリングして、各ユーザーが同時に同じ戦略を使用できるようにし、市場の深さの影響を効果的に減らし、潜在的なマーケットメーカートラップを回避します。この例では、線形回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、K最近傍アルゴリズム、ニューラルネットワーク、ディープラーニング(LSTM)、強化学習、アンサンブル学習など、さまざまなモデルタイプを比較します。これらのモデルは、平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、訓練時間、モデルの複雑さの観点から比較されます。
**このグラフは、価格予測に関するさまざまなモデルの性能の違いを示すためのものであり、実際のアプリケーションでは、予測性能、計算リソース、実際の要件に応じて、使用するモデルを選択します。
アルゴリズムサーバー + 人工知能アルゴリズムにより、算術力が大幅に向上します。
量子取引関連のタスクを処理する際、計算サーバーと人工知能を組み合わせた場合と一般的なコンピューターとの間で、パフォーマンスの向上を比較します。計算サーバーのより強力な計算能力と、人工知能技術を通じたこれらのリソースの効果的な利用により、タスクを完了するために必要な時間が大幅に短縮され、パフォーマンスが約3,000倍向上します。
**これらのデータは説明のためのものであり、実際の性能向上はタスクの種類、ハードウェア構成、およびAIアルゴリズムなどの要因によって異なる場合があります。
エッジを検証し、過学習を防ぎます。
モデルのエッジを検証し、過学習を防ぐために、クロスバリデーション方法を使用できます。K分割交差検証は、一般的に使用される検証方法であり、その基本的な考え方は、トレーニングデータセットをk個のサブセットに分割し、そのうちの1つのサブセットを検証セットとして使用し、残りのサブセットをトレーニングセットとして使用することです。このプロセスはk回繰り返され、それぞれの繰り返しで異なるサブセットが検証セットとして使用され、k回の検証結果の平均がモデルの性能指標として計算されます。
**表から、検証反復回数が増えるにつれて、モデル性能の変動が安定する傾向が観察されます。実際の応用では、より多くのモデルパラメーターや異なる性能指標も考慮されることがあります。この表は説明のためのものであり、実際の性能データはデータセット、モデル、パラメーターの選択などの要因によって異なることに注意してください。
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期待リターン(年間)
$12500
**期待リターンは、現在の投資額に対応する戦略の平均値に基づいて計算され、現在の計算額は実際のリターンではありません。
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私たちについて
2021年に設立された当社は、集団知性と先進的な機械学習モデルの力を活用し、最先端の予測分析ソリューションを提供しています。数学、データサイエンス、量的取引、財務の専門家チームが連携して、成長と成功を促すインサイトを企業に提供しています。技術的専門知識と革新的な思考の組み合わせが際立っており、急速に進化する市場で先を行くことを求める組織にとって選択肢となっています。
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