RDABot은 슈퍼컴퓨터와 AI 알고리즘을 사용하여 대규모 전략을 계산합니다
정량적 투자가 수십 년 동안 금융 세계를 지배한 것처럼, 정량 금융에 대한 보다 현대적인 접근 방식이 필요합니다. 우리는 전통적인 통계 및 정량적 방법과 선도적인 기계 학습 연구 결과를 결합하여 통계적 지혜의 견고한 기둥과 적응성을 포함한 여러 가지 이점을 제공하는 시스템을 개발했습니다.
왜 RDABot을 선택해야 하는가
강력한 인공 지능 신경망과 고성능 기업용 서버를 사용하여 RDABot 팀은 기술 분석, 소셜 네트워크 감성 분석, 기본 분석 등을 활용하고, 복잡한 데이터 유형을 처리하여 이익을 얻을 수 있는 어떤 과학적 방법이든 찾습니다.
사용하기 쉬움
설정 없이 전략을 한 번 클릭으로 실행
경험이 필요 없음
전문 지침으로 빠르게 시작할 수 있습니다
독특하고 전문적임
모든 전략은 맞춤화되고 비공개로, 전문 전략 교육과 함께 제공됩니다
안전하고 투명함
RDABot은 귀하의 자금에 대한 액세스 권한이 없습니다. 모든 운영은 투명하고 확인 가능합니다
시간과 감정 절약
알고리즘 거래 시스템은 거래 결정과 스트레스에서 벗어나게 하며 24/7 작동합니다
일대일 서비스
문제를 신속하게 해결하는 일대일 서비스
우리의 강점과 특성
다차원 데이터 필터링으로 가장 효과적인 자동 거래 전략 지표를 얻습니다.
전략의 품질을 종합적으로 평가하기 위해 거의 40개의 데이터 세트를 스크린하였으며, 200개 이상의 시장 데이터 포인트에 대해 깊이 있는 분석을 수행하였습니다.
랜덤 포레스트를 사용하여 특성의 중요성을 평가합니다. 랜덤 포레스트 모델은 각 특성에 대해 중요성 점수를 생성할 수 있습니다. 특성의 중요성 (Importance_i)은 일반적으로 결정 트리 노드의 불순도 감소 평균 (Mean Decrease in Impurity, MDI)으로 측정됩니다. 각 특성 i에 대해: Importance_i = Σ (모든 트리에서 특성 i의 MDI) / 트리 수
백만 개의 거래 모델을 검증하고 최적의 전략을 도출하는 방법.
데이터 기반 방법과 인공 지능 기술을 정량적 거래에 적용함으로써, 이 과정은 더 정확하고 신뢰할 수 있는 거래 결정을 달성합니다. 대규모 데이터 처리와 모델 훈련을 통해 시장에서 미묘한 추세와 거래 신호를 발견하고 활용할 수 있어, 수익성과 위험 관리 능력을 높일 수 있습니다.
머신 러닝을 사용하여 무한한 수의 전략을 구축하여 시장 깊이에 의해 BOT이 표적이 되는 것을 피하세요.
선형 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 최근접 이웃 알고리즘, 신경망, 딥 러닝, 강화 학습, 앙상블 학습을 사용하여 무한한 수의 전략을 구축한 다음 가장 효과적인 전략을 걸러내어 각 사용자가 동시에 동일한 전략을 사용할 수 있게 하여 시장 깊이의 영향을 효과적으로 줄이고 잠재적 시장 메이커 함정을 피합니다. 이 예에서는 선형 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, K-최근접 이웃 알고리즘, 신경망, 딥 러닝 (LSTM), 강화 학습, 앙상블 학습을 포함한 다양한 모델 유형을 비교합니다. 이러한 모델들을 평균 절대 오차 (MAE), 평균 제곱 오차 (MSE), 훈련 시간 및 모델 복잡성 측면에서 비교합니다.
**이 차트는 단지 가격 예측과 관련하여 다양한 모델의 성능 차이를 설명하기 위한 것입니다. 실제 응용 프로그램에서는 예측 성능, 계산 자원 및 실제 요구 사항에 따라 사용할 모델을 선택합니다.
알고리즘 서버 + 인공 지능 알고리즘이 산술력이 크게 향상됩니다.
정량적 거래 관련 작업을 처리할 때 인공 지능과 결합된 계산 서버와 일반 컴퓨터의 성능 향상을 비교합니다. 계산 서버의 강력한 컴퓨팅 능력과 인공 지능 기술을 통한 이러한 자원의 효과적인 활용으로 인해 작업 완료에 필요한 시간이 크게 단축되어 성능이 약 3,000배 향상됩니다.
**이 데이터는 설명 목적으로만 제공되며 실제 성능 향상은 작업 유형, 하드웨어 구성 및 AI 알고리즘과 같은 요소에 따라 다를 수 있습니다.
모델의 가장자리를 검증하고 과적합을 방지합니다.
모델의 가장자리를 검증하고 과적합을 방지하기 위해 교차 검증 방법을 사용할 수 있습니다. K-겹 교차 검증은 일반적으로 사용되는 검증 방법으로, 기본 개념은 훈련 데이터 세트를 k 개의 하위 집합으로 나누고, 각 시간마다 하위 집합 중 하나를 검증 세트로 사용하고 나머지 하위 집합을 훈련 세트로 사용하는 것입니다. 이 과정은 k 번 반복되며, 각 시간마다 다른 하위 집합이 검증 세트로 사용되고, k 검증 결과의 평균이 모델의 성능 지표로 계산됩니다.
**표에서 확인할 수 있듯이 검증 반복 횟수가 증가함에 따라 모델 성능의 변동이 안정화되는 경향이 있습니다. 실제 응용 프로그램에서는 더 많은 모델 매개 변수와 다른 성능 지표도 고려할 수 있습니다. 이 표는 설명 목적으로만 제공되며, 실제 성능 데이터는 데이터 세트, 모델 및 매개 변수 선택과 같은 요소에 따라 달라질 수 있음을 유의해야 합니다.
투자 계획 선택
초기 투자
예상 수익 (연간)
$12500
**예상 수익은 현재 투자 금액에 해당하는 전략의 평균 값에 따라 계산되며, 현재 계산된 금액은 실제 수익이 아닙니다.
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곧 출시 예정
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회사 소개
2021년에 설립된 우리 회사는 집단 지능과 고급 기계 학습 모델의 힘을 활용하여 최첨단 예측 분석 솔루션을 제공합니다. 수학, 데이터 과학, 정량 거래, 금융 분야의 전문가 팀이 원활하게 협력하여 성장과 성공을 촉진하는 통찰력을 기업에 제공합니다. 기술 전문 지식과 혁신적 사고의 뛰어난 조합으로, 우리는 급변하는 시장에서 선두를 유지하려는 기관들에게 선호되는 선택입니다.
AI가 작동하는 방식
1
거래소 연결하기
2
실행하려는 전략을 선택하고 투자할 금액 결정하기
3
수익 얻기
자주 묻는 질문
RDABot은 어떻게 작동하고 구독 멤버십 프로그램은 어떤 서비스를 제공합니까?
RDABot에 월간 요금제가 있나요? 요금제를 시도해보고 싶습니다.
RDABot을 사용하기 시작하려면 어떤 준비가 필요합니까?
모든 전략이 구성되어 있는지 궁금합니다. 제가 직접 구성할 필요가 없나요?
멤버십을 구매한 후 전략을 어떻게 실행해야 하나요?
멤버십을 지불한 후 전략을 실행하는 데 추가 비용을 지불해야 하는 것인가요?
RDABot는 전략의 품질과 신뢰성을 어떻게 보장합니까?
관리 수수료가 없는 경우는 언제인가요? 성공 수수료는 얼마인가요?
투자와 전략을 언제든지 종료할 수 있나요?
거래소 계정 외부로 자금을 이체해야 하나요?
