Investimento automático em criptomoedas
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RDABot usa supercomputadores e algoritmos de IA para calcular estratégias massivas
Embora o investimento quantitativo tenha dominado o mundo financeiro por décadas, é hora de uma abordagem mais moderna para a finança quantitativa. Combinamos métodos estatísticos tradicionais e quantitativos com as descobertas da pesquisa de aprendizado de máquina para desenvolver sistemas com várias vantagens, incluindo pilares sólidos de sabedoria estatística e adaptabilidade.
Por que escolher RDABot
Com uma poderosa rede neural de inteligência artificial e servidor de alto desempenho empresarial, a equipe RDABot utiliza análise técnica, análise de sentimento de redes sociais, análise fundamental e muito mais, além de trabalhar com tipos complexos de dados para encontrar qualquer método científico que possa ser lucrativo.
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Nossas forças e características
A filtragem de dados multidimensionais produz os indicadores de estratégia automatizada mais eficazes.
Analisamos quase 40 conjuntos de dados para avaliar abrangentemente a qualidade de uma estratégia, conduzindo análises detalhadas sobre mais de 200 pontos de dados de mercado. Usamos florestas aleatórias para avaliar a importância das características. O modelo de floresta aleatória pode gerar uma pontuação de importância para cada característica. A importância (Importance_i) de uma característica é geralmente medida pela diminuição média na impureza (MDI) nos nós da árvore de decisão. Para cada característica i: Importance_i = Σ (MDI da característica i em todas as árvores) / número de árvores
Como validar milhões de modelos de negociação e obter a estratégia ideal.
Ao aplicar métodos orientados por dados e técnicas de inteligência artificial à negociação quantitativa, este processo alcança decisões de negociação mais precisas e confiáveis. Por meio do processamento de dados em grande escala e treinamento de modelo, é possível descobrir e explorar tendências e sinais de negociação sutis no mercado, alcançando assim níveis mais altos de rentabilidade e capacidades de controle de risco.
Use aprendizado de máquina para construir um número infinito de estratégias, evitando que o BOT seja visado pela profundidade de mercado.
Usando regressão linear, máquinas de vetor de suporte, florestas aleatórias, algoritmos de vizinho mais próximo, redes neurais, aprendizado profundo, aprendizado por reforço e aprendizado de conjunto para construir um número infinito de estratégias, e depois filtrar as estratégias mais eficazes, permitindo que cada usuário use a mesma estratégia ao mesmo tempo, reduzindo efetivamente o impacto da profundidade de mercado e escapando de possíveis armadilhas de criadores de mercado. Neste exemplo, compararemos vários tipos de modelos, incluindo regressão linear, máquinas de vetor de suporte, florestas aleatórias, algoritmos K-vizinhos mais próximos, redes neurais, aprendizado profundo (LSTM), aprendizado por reforço e aprendizado de conjunto. Compararemos esses modelos em termos de erro médio absoluto (MAE), erro médio quadrático (MSE), tempo de treinamento e complexidade do modelo.
**Este gráfico tem apenas a intenção de ilustrar as diferenças de desempenho de vários modelos em termos de previsão de preço. Em aplicações práticas, a escolha do modelo a ser usado depende do desempenho preditivo, dos recursos computacionais e dos requisitos reais.
Servidor de algoritmos + algoritmo de inteligência artificial melhora muito a potência do algoritmo.
Nós comparamos a melhoria de desempenho dos servidores computacionais combinados com inteligência artificial versus computadores comuns ao lidar com tarefas relacionadas ao comércio quantitativo. Devido à capacidade de computação mais poderosa dos servidores computacionais e à utilização efetiva desses recursos por meio da tecnologia de inteligência artificial, o tempo necessário para concluir as tarefas é significativamente reduzido, resultando em uma melhoria de desempenho de aproximadamente 3.000 vezes.
** Observe que esses dados são apenas para fins ilustrativos e os ganhos reais de desempenho podem variar dependendo de fatores como tipo de tarefa, configuração de hardware e algoritmos de IA.
Validar a borda e evitar o ajuste excessivo.
Para validar a borda do modelo e evitar o ajuste excessivo, podemos usar métodos de validação cruzada. A validação cruzada K-fold é um método de validação comumente usado, cuja ideia básica é dividir o conjunto de dados de treinamento em k subconjuntos, usando um dos subconjuntos como conjunto de validação e os demais subconjuntos como conjunto de treinamento em cada vez. Esse processo é repetido k vezes, com um subconjunto diferente usado como conjunto de validação em cada vez, e a média dos k resultados de validação é calculada como o indicador de desempenho do modelo.
** Na tabela, pode-se observar que, à medida que o número de iterações de validação aumenta, a flutuação no desempenho do modelo tende a se estabilizar. Em aplicações práticas, mais parâmetros do modelo e diferentes indicadores de desempenho podem ser considerados. É importante notar que esta tabela é apenas para fins ilustrativos, e os dados reais de desempenho podem variar dependendo de fatores como conjuntos de dados, modelos e escolhas de parâmetros.
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**O retorno esperado é calculado com base no valor médio da estratégia correspondente ao valor de investimento atual e o valor atual calculado não é o retorno real.
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Nossa empresa, fundada em 2021, aproveita o poder da inteligência coletiva e modelos avançados de aprendizado de máquina para fornecer soluções de análise preditiva de ponta. Nossa equipe de especialistas em matemática, ciência de dados, negociação quantitativa e finanças colabora de forma integrada para fornecer às empresas insights que impulsionam o crescimento e o sucesso. Com nossa combinação inigualável de conhecimento técnico e pensamento inovador, somos a escolha preferida para organizações que buscam se manter à frente da curva em um mercado em rápida evolução.
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