Τεχνολογία

Το σύστημα AISHE

(toc) #title=(λίστα περιεχομένου)

Το σύστημα AISHE είναι μια πλατφόρμα βασισμένη σε σύννεφο σχεδιασμένη για χρηματοοικονομικές συναλλαγές σε πραγματικό χρόνο, που υποστηρίζεται από προηγμένες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Το δίκτυο blockchain του εξασφαλίζει ασφαλή και αποτελεσματική ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ των πελατών. Το σύστημα περιλαμβάνει δύο κύρια στοιχεία: τον πελάτη συστήματος AISHE και το ίδιο το σύστημα AISHE.

 

Ο πελάτης είναι μια εφαρμογή λογισμικού με δυνατότητα λήψης που συνδέεται με το σύστημα AISHE και λαμβάνει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για τις τάσεις της χρηματοπιστωτικής αγοράς, ειδήσεις και άλλα σχετικά δεδομένα. Χρησιμοποιεί μια σειρά τεχνικών μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, όπως νευρωνικά δίκτυα, βαθιά μάθηση και ενισχυτική μάθηση, για την ανάλυση δεδομένων της αγοράς και την εκτέλεση συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο. Οι χρήστες μπορούν να το προσαρμόσουν στις συγκεκριμένες προτιμήσεις συναλλαγών και την ανοχή κινδύνου.

Ο κεντρικός κόμβος για την ανταλλαγή δεδομένων και τον συντονισμό μεταξύ των πελατών είναι το ίδιο το σύστημα AISHE, που βρίσκεται στο κέντρο δεδομένων AISHE. Παρέχει νευρωνικές δομές και σχετικές ροές δεδομένων σε μεμονωμένα συστήματα πελατών, έτσι ώστε κάθε πελάτης να μπορεί να ενεργεί ανεξάρτητα. Το σύστημα παρέχει στους χρήστες την ευκαιρία να εκπαιδεύσουν το σύστημα-πελάτη τους δωρεάν χρησιμοποιώντας χρήματα επίδειξης, επιτρέποντας την εμπειρία και την ανάπτυξη στρατηγικών συναλλαγών χωρίς να διακινδυνεύσουν πραγματικό κεφάλαιο.

 

Το AISHE System Client είναι ένα αυτόνομο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, προσβάσιμο σε οποιονδήποτε διαθέτει υπολογιστή, ανεξάρτητα από το οικονομικό ή εμπορικό του υπόβαθρο. Είναι ένα ισχυρό εργαλείο για να κερδίσετε χρήματα στις χρηματοπιστωτικές αγορές. Το σύστημα βασίζεται σε σύννεφο και μπορεί να προσαρμοστεί ώστε να ανταποκρίνεται σε διαφορετικές στρατηγικές και προτιμήσεις, καθιστώντας το εύκολο στη χρήση και προσαρμόσιμο. Χρησιμοποιώντας τις πιο πρόσφατες τεχνολογίες AI, το AISHE System Client επιτρέπει στους χρήστες να εισέλθουν με σιγουριά στον κόσμο των οικονομικών ευκαιριών. Το καλύτερο από όλα, είναι εντελώς δωρεάν χωρίς υποχρεώσεις για 30 ημέρες. Δοκιμάστε το και ανακαλύψτε πώς μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε τους οικονομικούς σας στόχους.

 

 

 

 

Εφαρμοσμένες μέθοδοι μηχανικής μάθησης του συστήματος AISHE

Το σύστημα AISHE παρέχει πρόσβαση στις εφαρμοσμένες μεθόδους μηχανικής εκμάθησης στους χρήστες ώστε να εκπαιδεύουν και να χρησιμοποιούν τους δικούς τους πελάτες συστήματος AISHE σε πραγματικό χρόνο. Οι χρήστες μπορούν να εξατομικεύσουν τους δικούς τους πελάτες του συστήματος AISHE για να ταιριάζουν στους συγκεκριμένους στόχους τους και να βελτιστοποιήσουν την απόδοσή τους στη χρηματοπιστωτική αγορά. Διατίθενται οι ακόλουθες εφαρμογές: αυτο-εποπτευόμενη μάθηση (SSL), μάθηση χωρίς επίβλεψη (UL), ενισχυτική μάθηση (RL), μεταφορά μάθησης (TL), ενεργητική μάθηση (AL) και διαδικτυακή μάθηση (OL).

Αυτοεποπτευόμενη μάθηση (SSL)

Αυτός είναι ένας τύπος μηχανικής εκμάθησης που εκπαιδεύει τον αλγόριθμο σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Ο στόχος είναι να μάθουμε μια αντιστοίχιση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου και εξόδου βρίσκοντας μια συνάρτηση που μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια την έξοδο δεδομένης της εισόδου. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί SSL για μια ποικιλία εργασιών χρηματοοικονομικής πρόβλεψης, όπως B. Forex, Indices, Commodity, Stock και Crypto Currency Price Prediction.

 

Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη (UL)

Αυτός είναι ένας τύπος μηχανικής εκμάθησης όπου ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα. Ο στόχος είναι να βρεθούν καταστάσεις και σχέσεις μέσα στα δεδομένα χωρίς προηγούμενη γνώση της δομής των δεδομένων. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί το UL για να εντοπίσει τις τάσεις και τις ανωμαλίες της αγοράς σε χρηματοοικονομικές τιμές σε πραγματικό χρόνο.

 

Ενισχυτική μάθηση (RL)

Αυτός είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης όπου ο αλγόριθμος μαθαίνει μέσω δοκιμής και λάθους αλληλεπιδρώντας με ένα περιβάλλον. Ο στόχος είναι να μάθετε την καλύτερη δυνατή ενέργεια σε μια δεδομένη κατάσταση για να μεγιστοποιήσετε ένα σήμα ανταμοιβής. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί RL για αλγοριθμικές συναλλαγές, όπου το σύστημα μαθαίνει τις καλύτερες στρατηγικές συναλλαγών με βάση τις ανατροφοδοτήσεις και τις διορθώσεις από το Συνδεδεμένο σύστημα AISHE-πελάτη.

 

Εκμάθηση μεταφοράς (TL)

Αυτή είναι μια τεχνική όπου ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί για μια εργασία επαναχρησιμοποιείται ως σημείο εκκίνησης για μια νέα, σχετική εργασία. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί TL για να βελτιώσει την ακρίβεια και την ταχύτητα των οικονομικών προβλέψεων χρησιμοποιώντας προεκπαιδευμένα μοντέλα εμπορευόμενων εμπειριών για σχετικές εργασίες.

 

Ενεργός Μάθηση (AL)

Αυτός είναι ένας τύπος μηχανικής εκμάθησης όπου ο αλγόριθμος μπορεί να ρωτήσει ενεργά έναν χρήστη ή άλλη πηγή πληροφοριών για να λάβει δεδομένα με ετικέτα. Ο στόχος είναι να ελαχιστοποιηθεί ο όγκος των δεδομένων με ετικέτα που απαιτούνται για να επιτευχθεί ένα επιθυμητό επίπεδο απόδοσης. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί το AL για να ελαχιστοποιήσει την ανάγκη για δεδομένα με ετικέτα σε εργασίες χρηματοοικονομικής πρόβλεψης.

 

Διαδικτυακή μάθηση (OL)

Αυτός είναι ένας τύπος μηχανικής εκμάθησης που ενημερώνει συνεχώς το μοντέλο καθώς γίνονται διαθέσιμα νέα δεδομένα. Ο στόχος είναι να προσαρμοστούμε στις μεταβαλλόμενες κατανομές δεδομένων και να διασφαλίσουμε ότι το μοντέλο παραμένει ακριβές με την πάροδο του χρόνου. Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί OL για να διασφαλίσει ότι οι οικονομικές του προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο είναι πάντα ενημερωμένες με πληροφορίες αγοράς.

 

 

Μαθησιακές Προσεγγίσεις από το σύστημα AISHE

Το σύστημα AISHE παρέχει στους χρήστες διάφορες προσεγγίσεις εκμάθησης για να εκπαιδεύουν και να χρησιμοποιούν τους δικούς τους πελάτες του συστήματος AISHE σε πραγματικές συνθήκες χρηματοοικονομικής αγοράς. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι μπορούν να χρησιμοποιηθούν μόνο μέσα διαπραγμάτευσης που είναι εγκεκριμένα από το κεντρικό σύστημα AISHE και για τα οποία είναι διαθέσιμες οι νευρικές δομές. Μπορείτε εύκολα να ελέγξετε τη διαθεσιμότητα ενός οργάνου εισάγοντάς το στον πελάτη συστήματος AISHE. Εάν η επιστρεφόμενη τιμή είναι "0,0", σημαίνει ότι το όργανο δεν είναι διαθέσιμο. Επομένως, είναι απαραίτητο να επικοινωνήσετε με την τράπεζά σας, τον μεσίτη ή την Ομάδα Υποστήριξης Συστήματος AISHE για να επιβεβαιώσετε και να προσαρμόσετε τα μέσα πριν τα χρησιμοποιήσετε.

 

 

Οι χρήστες μπορούν να εξατομικεύσουν τους πελάτες τους ώστε να ταιριάζουν στους συγκεκριμένους στόχους τους και να βελτιστοποιήσουν την απόδοσή τους στην χρηματοπιστωτική αγορά. Οι ακόλουθες προσεγγίσεις μάθησης είναι διαθέσιμες:

 

Ομοσπονδιακή μάθηση (FL)

Αυτή είναι μια προσέγγιση μηχανικής μάθησης που επιτρέπει σε πολλά μέρη να εκπαιδεύσουν ένα κοινό μοντέλο χρησιμοποιώντας τα τοπικά τους δεδομένα, χωρίς να μοιράζονται τα ίδια τα δεδομένα. Κάθε μέρος εκπαιδεύει ένα μοντέλο με τα δικά του δεδομένα και, στη συνέχεια, μοιράζεται μόνο τις ενημερώσεις του μοντέλου με έναν κεντρικό διακομιστή. Ο κεντρικός διακομιστής συγκεντρώνει τις ενημερώσεις του μοντέλου για να δημιουργήσει ένα νέο παγκόσμιο μοντέλο, το οποίο στη συνέχεια αποστέλλεται πίσω σε κάθε μέρος για να χρησιμοποιηθεί για περαιτέρω εκπαίδευση.

 

Συνεργατική Μάθηση (Cooperative Learning)

Αυτή είναι μια προσέγγιση όπου πολλοί μαθητές συνεργάζονται μεταξύ τους για να μάθουν μια κοινή εργασία. Κάθε μαθητής έχει πρόσβαση σε ένα διαφορετικό υποσύνολο δεδομένων και μοιράζεται πληροφορίες μεταξύ τους για να βελτιώσει τα ατομικά του μαθησιακά αποτελέσματα. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της συνολικής απόδοσης ενός συστήματος μηχανικής μάθησης αξιοποιώντας τα δυνατά σημεία κάθε μαθητή ξεχωριστά.

 

Ενισχυτική μάθηση με επιδείξεις ειδικών (RLfED)

Αυτή η προσέγγιση συνδυάζει τα δυνατά σημεία της ενισχυτικής μάθησης (RL) και της εποπτευόμενης μάθησης. Στο RL, ένας πράκτορας μαθαίνει μέσω αλληλεπιδράσεων δοκιμής και λάθους με το περιβάλλον του, ενώ στην εποπτευόμενη μάθηση, παρέχεται στον πράκτορα δεδομένα με ετικέτα. Στο RLfED, ένας ειδικός παρέχει στον πράκτορα επιδείξεις για το πώς να εκτελέσει μια εργασία και ο πράκτορας χρησιμοποιεί αυτές τις επιδείξεις για να καθοδηγήσει τη δική του μάθηση μέσω του RL. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της ταχύτητας και της αποτελεσματικότητας των συστημάτων που βασίζονται σε RL μειώνοντας την ποσότητα δοκιμής και λάθους που απαιτείται για την εκμάθηση.

 

 

 

 

Παρακάτω είναι μερικά από τα νευρωνικά δίκτυα που παρέχονται από το σύστημα AISHE

Το σύστημα AISHE παρέχει στους χρήστες διαφορετικά νευρωνικά δίκτυα για να εκπαιδεύουν και να χρησιμοποιούν τους δικούς τους πελάτες του συστήματος AISHE υπό πραγματικές συνθήκες χρηματοοικονομικής αγοράς. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι μπορούν να χρησιμοποιηθούν μόνο μέσα διαπραγμάτευσης που είναι εγκεκριμένα από το κεντρικό σύστημα AISHE και για τα οποία είναι διαθέσιμες οι νευρικές δομές. Μπορείτε εύκολα να ελέγξετε τη διαθεσιμότητα ενός οργάνου εισάγοντάς το στον πελάτη συστήματος AISHE. Εάν η τιμή που επιστρέφεται είναι "0,0", σημαίνει ότι το όργανο δεν είναι διαθέσιμο. Επομένως, είναι απαραίτητο να επιβεβαιώσετε και να προσαρμόσετε τα μέσα με την τράπεζά σας, τον μεσίτη ή την Ομάδα Υποστήριξης Συστήματος AISHE πριν τα χρησιμοποιήσετε.

Νευρωνικό Δίκτυο (ΝΝ)

τύπος αλγορίθμου μηχανικής μάθησης που έχουν σχεδιαστεί για να προσομοιώνουν τη συμπεριφορά του ανθρώπινου εγκεφάλου. Τα NN αποτελούνται από στρώματα διασυνδεδεμένων κόμβων που επεξεργάζονται και μεταδίδουν πληροφορίες, παρόμοια με τον τρόπο που λειτουργούν οι νευρώνες στον εγκέφαλο. Οι συνδέσεις μεταξύ αυτών των κόμβων είναι σταθμισμένες, επιτρέποντας στο δίκτυο να μάθει από δεδομένα προσαρμόζοντας αυτά τα βάρη για να προβλέψει καλύτερα μια έξοδο με βάση μια δεδομένη είσοδο.

 

 

Deep Learning (DL)

Ένας τύπος αλγόριθμου μηχανικής μάθησης που έχει σχεδιαστεί για να προσομοιώνει τη συμπεριφορά του ανθρώπινου εγκεφάλου. Τα NN αποτελούνται από στρώματα διασυνδεδεμένων κόμβων που επεξεργάζονται και μεταδίδουν πληροφορίες, παρόμοια με τον τρόπο που λειτουργούν οι νευρώνες στον εγκέφαλο. Οι συνδέσεις μεταξύ αυτών των κόμβων είναι σταθμισμένες, επιτρέποντας στο δίκτυο να μάθει από δεδομένα προσαρμόζοντας αυτά τα βάρη για να προβλέψει καλύτερα μια έξοδο με βάση μια δεδομένη είσοδο.

 

Το NN μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μια μεγάλη ποικιλία εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης και της πρόβλεψης χρονοσειρών για παραγγελίες στη χρηματοπιστωτική αγορά. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για εργασίες που περιλαμβάνουν αναγνώριση προτύπων, όπως πρόβλεψη τιμών μετοχών ή ανίχνευση ανωμαλιών στα οικονομικά δεδομένα. Το NN μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και πολλές άλλες εφαρμογές.

 

Στο πλαίσιο της πρόβλεψης της χρηματοπιστωτικής αγοράς, το NN μπορεί να εκπαιδευτεί για να εντοπίζει πρότυπα και τάσεις στα ιστορικά δεδομένα, τα οποία στη συνέχεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με τη μελλοντική συμπεριφορά της αγοράς. Για παράδειγμα, ένα NN μπορεί να εκπαιδευτεί να προβλέπει την τιμή μιας συγκεκριμένης μετοχής με βάση παράγοντες όπως η ιστορική τιμή, ο όγκος συναλλαγών και οι οικονομικοί δείκτες. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τους επενδυτές να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με το πότε θα αγοράσουν ή πουλήσουν ένα συγκεκριμένο τίτλο.

 

Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN)

Ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο είναι ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που είναι ιδιαίτερα κατάλληλος για εργασίες αναγνώρισης εικόνας. Χρησιμοποιεί μια διαδικασία που ονομάζεται συνέλιξη για να εξάγει χαρακτηριστικά από τις εικόνες εισόδου και, στη συνέχεια, εφαρμόζει λειτουργίες συγκέντρωσης για να μειώσει τη διάσταση των χαρτών χαρακτηριστικών. Σε εφαρμογές χρηματοπιστωτικών αγορών, τα CNN χρησιμοποιούνται συχνά για εργασίες ταξινόμησης κατάστασης, όπως η πρόβλεψη αν η τιμή μιας μετοχής θα ανέβει ή θα πέσει.

 

Το σύστημα AISHE χρησιμοποιεί μια τροποποιημένη έκδοση CNN που εφαρμόζει φίλτρα Kalman στις βραχυπρόθεσμες, μεσοπρόθεσμες και μακροπρόθεσμες προβλέψεις κατάστασης εισόδου στα επίπεδα 1 έως 10 στους πελάτες του συστήματος AISHE. Αυτό επιτρέπει στο δίκτυο να μάθει ιεραρχικά χαρακτηριστικά σε διαφορετικά επίπεδα αφαίρεσης, καθιστώντας το πιο αποτελεσματικό στον εντοπισμό προτύπων στα οικονομικά δεδομένα. Η έξοδος του δικτύου είναι μια κατανομή πιθανοτήτων σε πιθανά αποτελέσματα, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη λήψη αποφάσεων συναλλαγών με βάση την προβλεπόμενη πιθανότητα διαφορετικών αποτελεσμάτων.

 

Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο (RNN)

Στο πλαίσιο του συστήματος και του πελάτη AISHE, το Recurrent Neural Network (RNN) είναι ένα ισχυρό εργαλείο που επιτρέπει στους χρήστες να αναλύουν και να προβλέψουν δεδομένα χρηματοοικονομικής αγοράς σε πραγματικό χρόνο. Τα RNN στον πελάτη συστήματος AISHE είναι ειδικά σχεδιασμένα για να επεξεργάζονται αλληλουχίες δεδομένων, όπως χρονοσειρές ημερήσιων παραγγελιών, και χρησιμοποιούν βρόχους για να επιτρέπουν στις πληροφορίες να παραμένουν από το ένα χρονικό βήμα στο άλλο. Αυτό σημαίνει ότι τα RNN μπορούν να συλλάβουν τις χρονικές εξαρτήσεις και τα μοτίβα στα δεδομένα, καθιστώντας τα κατάλληλα για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων και κινήσεων της αγοράς.

 

Στον πελάτη του συστήματος AISHE, οι χρήστες μπορούν να εκπαιδεύσουν τα δικά τους μοντέλα RNN σε ιστορικά οικονομικά δεδομένα και να χρησιμοποιήσουν αυτά τα μοντέλα για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με τις μελλοντικές συνθήκες της αγοράς. Τα μοντέλα RNN μπορούν να προσαρμοστούν ώστε να ταιριάζουν στις συγκεκριμένες ανάγκες του χρήστη, όπως ο επιθυμητός ορίζοντας πρόβλεψης, το επίπεδο ευκρίνειας των δεδομένων και ο τύπος των χρηματοοικονομικών μέσων που αναλύονται.

 

Τα μοντέλα RNN στον πελάτη συστήματος AISHE μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν σε συνδυασμό με άλλα μοντέλα νευρωνικών δικτύων, όπως τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) ή τα Δίκτυα Μακροπρόθεσμης Μνήμης (LSTM), για τη δημιουργία πιο ισχυρών προγνωστικών μοντέλων που μπορούν να συλλάβουν και τα δύο χρονικά και χωροταξικά πρότυπα στα οικονομικά δεδομένα. Συνολικά, τα RNN στον πελάτη του συστήματος AISHE παρέχουν ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάλυση και την πρόβλεψη δεδομένων χρηματοοικονομικής αγοράς, επιτρέποντας στους χρήστες να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις επενδύσεις και τις στρατηγικές συναλλαγών τους.

 

Μακροπρόθεσμη Μνήμη (LSTM)

Ένας τύπος επαναλαμβανόμενου νευρωνικού δικτύου (RNN) που έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται το πρόβλημα της εξαφάνισης των κλίσεων στα παραδοσιακά RNN. Τα LSTM είναι ιδιαίτερα κατάλληλα για τη μοντελοποίηση δεδομένων ακολουθίας με μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας ή η ανάλυση χρονοσειρών. Η κύρια διαφορά μεταξύ ενός LSTM και ενός παραδοσιακού RNN είναι ότι ένα LSTM έχει μια πιο περίπλοκη δομή, συμπεριλαμβανομένης μιας κατάστασης κυψέλης που μπορεί επιλεκτικά να ξεχάσει ή να θυμηθεί πληροφορίες με βάση τους μηχανισμούς πύλης.

 

Το κελί μνήμης σε ένα LSTM είναι το στοιχείο που επιτρέπει στο δίκτυο να αποθηκεύει πληροφορίες για μεγαλύτερες χρονικές περιόδους. Το κελί μνήμης έχει τρεις μηχανισμούς πύλης: την πύλη ξεχνάς, την πύλη εισόδου και την πύλη εξόδου. Η πύλη ξεχνάς καθορίζει ποιες πληροφορίες στην κατάσταση κελιού πρέπει να απορριφθούν, ενώ η πύλη εισόδου αποφασίζει ποιες νέες πληροφορίες πρέπει να προστεθούν στην κατάσταση κελιού. Τέλος, η πύλη εξόδου καθορίζει ποιες πληροφορίες από την κατάσταση κυψέλης θα πρέπει να εξάγονται στο επόμενο επίπεδο ή στην έξοδο του δικτύου.

 

Στο πλαίσιο του συστήματος και του πελάτη AISHE, τα LSTM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μια ποικιλία εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης χρονοσειρών και της πρόβλεψης στις χρηματοπιστωτικές αγορές. Αποθηκεύοντας πληροφορίες για μεγαλύτερες χρονικές περιόδους, τα LSTM μπορούν να μάθουν να εντοπίζουν μακροπρόθεσμες τάσεις και μοτίβα στα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις με βάση αυτά τα μοτίβα. Το σύστημα AISHE παρέχει στους χρήστες προεκπαιδευμένα μοντέλα LSTM που μπορούν να προσαρμοστούν και να ρυθμιστούν με ακρίβεια για συγκεκριμένες εργασίες, όπως η πρόβλεψη τιμών μετοχών ή συναλλαγματικών ισοτιμιών.

 

Περιορισμένη μηχανή Boltzmann (RBM)

Ένας τύπος παραγωγικού μοντέλου που χρησιμοποιείται για μάθηση χωρίς επίβλεψη, που είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης που δεν απαιτεί δεδομένα με ετικέτα. Τα RBM μαθαίνουν να αντιπροσωπεύουν την υποκείμενη κατανομή πιθανοτήτων των δεδομένων εισόδου, γεγονός που τα καθιστά χρήσιμα για εργασίες όπως η μείωση διαστάσεων και η εκμάθηση χαρακτηριστικών.

 

Στα RBM, οι ορατές και οι κρυφές μονάδες συνδέονται με βάρη και το δίκτυο εκπαιδεύεται για να μάθει τα βάρη που αντιπροσωπεύουν καλύτερα τα δεδομένα εισόδου. Τα βάρη προσαρμόζονται χρησιμοποιώντας μια τεχνική που ονομάζεται αντιθετική απόκλιση, η οποία ενημερώνει επαναληπτικά τα βάρη για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ της κατανομής του μοντέλου και της κατανομής των δεδομένων εισόδου.

 

Η RBM έχει χρησιμοποιηθεί ευρέως για μια ποικιλία εφαρμογών, όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ομιλίας και τα συστήματα συστάσεων. Στο πλαίσιο του συστήματος AISHE, η RBM μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να μάθει μοτίβα και τάσεις στα οικονομικά δεδομένα και να βοηθήσει με την κατάσταση της ημέρας.

 

Δίκτυα Generative Adversarial Networks (GAN)

Ένας τύπος παραγωγικού μοντέλου που μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο σύστημα AISHE για εργασίες όπως η αύξηση δεδομένων και η διείσδυση δεδομένων μεταξύ πελατών. Τα GAN αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα: ένα δίκτυο γεννήτριας και ένα δίκτυο διαχωρισμού. Το δίκτυο γεννήτριας μαθαίνει να δημιουργεί νέα δείγματα δεδομένων που είναι παρόμοια με τα δεδομένα εκπαίδευσης, ενώ το δίκτυο διάκρισης μαθαίνει να διακρίνει μεταξύ πραγματικών και παραγόμενων δεδομένων. Οι λειτουργίες για την υλοποίηση GAN βρίσκονται στο εργαλείο διαχείρισης AIMAN στο σύστημα AISHE.

 

 

 

 

AI in Finance από το σύστημα AISHE

Αυτόνομη Διαπραγμάτευση (AU)

Ο πελάτης του συστήματος AISHE περιλαμβάνει ένα αυτόνομο σύστημα συναλλαγών που χρησιμοποιεί αλγόριθμους βασισμένους σε τεχνητή νοημοσύνη για την ανάλυση δεδομένων της αγοράς και τη λήψη αποφάσεων συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο. Το σύστημα χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και βαθιά νευρωνικά δίκτυα για να αυτοματοποιήσει τις αποφάσεις συναλλαγών, επιτρέποντας στους εμπόρους να δημιουργούν προσαρμοσμένα μοντέλα συναλλαγών που μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τις τάσεις της αγοράς και άλλους παράγοντες χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης.

 

Οι έμποροι που χρησιμοποιούν τον πελάτη του συστήματος AISHE έχουν υψηλό επίπεδο προσαρμογής και ελέγχου των στρατηγικών συναλλαγών τους. Μπορούν να ορίσουν τις δικές τους παραμέτρους και επίπεδα κινδύνου και το σύστημα προσαρμόζεται αυτόματα στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς. Το αυτόνομο σύστημα συναλλαγών μπορεί επίσης να ξεκινήσει χειροκίνητα χρησιμοποιώντας κουμπιά ενεργειών, δίνοντας στους εμπόρους μεγαλύτερη ευελιξία και έλεγχο.

 

Δείκτες γραφήματος (CI)

Ο πελάτης συστήματος AISHE δεν ενσωματώνει δείκτες γραφημάτων απευθείας στην πλατφόρμα του. Ωστόσο, οι έμποροι μπορούν να χρησιμοποιήσουν τους δικούς τους δείκτες γραφημάτων για να αναλύσουν τα δεδομένα της αγοράς και να εντοπίσουν πιθανές ευκαιρίες συναλλαγών. Οι αλγόριθμοι του πελάτη που βασίζονται σε AI μπορούν να παρέχουν οδηγίες ή τάσεις, καθώς και ειδοποιήσεις και ειδοποιήσεις με βάση τις δικές του πληροφορίες, βοηθώντας τους εμπόρους να παραμένουν ενημερωμένοι και να αντιδρούν γρήγορα στις αλλαγές της αγοράς.

 

Μερικοί συνήθεις δείκτες γραφημάτων που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι έμποροι περιλαμβάνουν μεταξύ άλλων κινητούς μέσους όρους, MACD, RSI και ζώνες Bollinger. Αυτά τα εργαλεία βοηθούν τους εμπόρους να εντοπίσουν μοτίβα και τάσεις στα δεδομένα της αγοράς και μπορούν να είναι χρήσιμα στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων συναλλαγών. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι ο πελάτης του συστήματος AISHE δεν παρέχει άμεση πρόσβαση σε δείκτες γραφημάτων, επομένως οι έμποροι πρέπει να χρησιμοποιούν εξωτερικά εργαλεία για να τα ενσωματώσουν στις στρατηγικές συναλλαγών τους.

 

 

 

Ταξινομήσεις AI

 

Αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη (WAI)

Γνωστό και ως στενή τεχνητή νοημοσύνη, αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία ή να λύνει ένα συγκεκριμένο πρόβλημα. Τα αδύναμα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ικανά να γενικεύσουν τις γνώσεις τους σε άλλους τομείς και απαιτούν σημαντική ανθρώπινη επίβλεψη για να λειτουργήσουν σωστά. Παραδείγματα WAI περιλαμβάνουν βοηθούς φωνής όπως το Siri ή την Alexa, chatbots και μηχανές συστάσεων.

 

Ισχυρό AI (SAI)

Γνωστό και ως τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI), αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης στοχεύει στην ανάπτυξη μηχανών που μπορούν να εκτελέσουν οποιαδήποτε πνευματική εργασία μπορεί ένας άνθρωπος. Τα ισχυρά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούν να κατανοούν και να συλλογίζονται για τον κόσμο, να μαθαίνουν από την εμπειρία και να λαμβάνουν αποφάσεις μόνα τους. Ενώ το SAI είναι ακόμη πολύ μακριά, ορισμένοι ερευνητές πιστεύουν ότι είναι εφικτό στο μέλλον.

 

 

Swarm Intelligence από το σύστημα AISHE

Το σύστημα AISHE παρέχει στους χρήστες διαφορετικά εργαλεία Swarm Intelligence για να εκπαιδεύουν και να χρησιμοποιούν τους δικούς τους πελάτες του συστήματος AISHE σε πραγματικές συνθήκες χρηματοοικονομικής αγοράς. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι υποστηρίζονται μόνο μέσα διαπραγμάτευσης που έχουν εγκριθεί από το κεντρικό σύστημα AISHE.

 

Παρακάτω είναι μερικά από τα νευρωνικά δίκτυα που παρέχονται από το σύστημα AISHE και τους πελάτες του συστήματος AISHE:

 

Swarm Intelligence

Η νοημοσύνη Swarm αναφέρεται στη συλλογική συμπεριφορά που επιδεικνύεται από αποκεντρωμένα και αυτό-οργανωμένα συστήματα, συνήθως εμπνευσμένα από την κοινωνική συμπεριφορά των ζώων ή των εντόμων. Στους πελάτες του συστήματος AISHE, το Swarm Intelligence χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη αλγορίθμων που προσομοιώνουν τη συλλογική συμπεριφορά ομάδων πελατών του συστήματος AISHE για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Η προσέγγιση Swarm Intelligence είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για εργασίες που δεν μπορούν να επιλυθούν από έναν πελάτη συστήματος AISHE ή παραδοσιακούς αλγόριθμους υπολογιστών.

 

Συλλογική Μάθηση

Η Συλλογική Μάθηση αναφέρεται στη διαδικασία μέσω της οποίας μια ομάδα πελατών του συστήματος AISHE μαθαίνουν από κοινού να βελτιώνουν την ατομική και συλλογική τους απόδοση. Στους πελάτες του συστήματος AISHE, η Συλλογική Μάθηση επιτυγχάνεται μέσω της χρήσης αλγορίθμων Swarm Intelligence, οι οποίοι επιτρέπουν στους πελάτες του συστήματος AISHE να μοιράζονται πληροφορίες και να μαθαίνουν ο ένας από τον άλλο. Αυτή η προσέγγιση ήταν ιδιαίτερα χρήσιμη στην ανάπτυξη στρατηγικών χρηματοοικονομικών συναλλαγών, όπου μια ομάδα πελατών του συστήματος AISHE συνεργάζεται για να λάβει αποφάσεις συναλλαγών με βάση τις συνθήκες της αγοράς και τις προηγούμενες επιδόσεις.

 

Συλλογική Νοημοσύνη

Η Συλλογική Νοημοσύνη αναφέρεται στην ικανότητα μιας ομάδας πελατών συστήματος AISHE να επιλύει προβλήματα που είναι πέρα από τις δυνατότητες οποιουδήποτε μεμονωμένου πελάτη συστήματος AISHE. Στο σύστημα AISHE, η Συλλογική Νοημοσύνη επιτυγχάνεται μέσω της χρήσης αλγορίθμων Swarm Intelligence, οι οποίοι επιτρέπουν στους πελάτες του συστήματος AISHE να μοιράζονται πληροφορίες και να συνεργάζονται για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Αυτή η προσέγγιση ήταν ιδιαίτερα χρήσιμη στην ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων για χρηματοοικονομικές συναλλαγές, όπου μια ομάδα πελατών του συστήματος AISHE συνεργάζεται για να αναλύσει δεδομένα αγοράς και να λάβει αποφάσεις συναλλαγών με βάση τη συλλογική τους νοημοσύνη.

 

 

 

 

 

Ο πελάτης συστήματος AISHE

Ο πελάτης συστήματος AISHE είναι μια εφαρμογή λογισμικού που παρέχει στους χρήστες πρόσβαση στην πλατφόρμα χρηματοοικονομικών συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο που βασίζεται σε cloud, το σύστημα AISHE. Ο πελάτης είναι συμβατός με λειτουργικά συστήματα Windows 10/11 και απαιτεί Microsoft Office Excel 2016/2019.

Χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, όπως εποπτευόμενη μάθηση, μάθηση χωρίς επίβλεψη, ενισχυτική μάθηση, μεταφορά μάθησης, ενεργητική μάθηση και διαδικτυακή μάθηση, ο πελάτης του συστήματος AISHE επιτρέπει στους χρήστες να αναλύουν οικονομικά δεδομένα και να λαμβάνουν αποφάσεις συναλλαγών. 

Το βασικό χαρακτηριστικό του πελάτη είναι η ικανότητά του να εκπαιδεύεται μεμονωμένα από τους χρήστες, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν προσαρμοσμένα μοντέλα προσαρμοσμένα στις συγκεκριμένες στρατηγικές και στόχους συναλλαγών τους. Ο πελάτης παρέχει επίσης στους χρήστες δεδομένα αγοράς σε πραγματικό χρόνο και υποστηρίζει DDE και RTD για συναλλαγές σε πραγματικό χρόνο.

Για να χρησιμοποιήσουν τον πελάτη συστήματος AISHE, οι χρήστες πρέπει να κάνουν λήψη του λογισμικού από τον ιστότοπο του AISHE και να το εγκαταστήσουν στο λειτουργικό τους σύστημα Windows 10/11. Επιπλέον, απαιτούν ένα περιβάλλον συναλλαγών από την τράπεζά ή τον μεσίτη τους, όπως το Meta Trader 4, το οποίο υποστηρίζει DDE και RTD. Ο πελάτης του συστήματος AISHE μπορεί να συνδεθεί σε διαφορετικές πλατφόρμες συναλλαγών για συναλλαγές και να εκτελέσει συναλλαγές.

Ο πελάτης είναι ελεύθερος να κατεβάσει και συνοδεύεται από χρήματα επίδειξης, επιτρέποντας στους χρήστες να εξασκούν τις συναλλαγές χωρίς να διακινδυνεύουν πραγματικά χρήματα. Μόλις εγκατασταθεί ο πελάτης, οι χρήστες μπορούν να τον συνδέσουν στο σύστημα AISHE και να αρχίσουν να εκπαιδεύουν τα μοντέλα τους χρησιμοποιώντας τις διαθέσιμες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και τεχνητής νοημοσύνης.

 

 

 

Η κοινή χρήση δυναμικής ανταλλαγής δεδομένων (DDE) και δεδομένων σε πραγματικό χρόνο (RTD) στην εφαρμογή AISHE βελτιώνει σημαντικά την απόδοση.

 

Το DDE είναι ένα πρωτόκολλο παλαιού τύπου που επιτρέπει στο AISHE να επικοινωνεί και να ανταλλάσσει δεδομένα με άλλες εφαρμογές. Το DDE είναι ασύγχρονο, πράγμα που σημαίνει ότι το AISHE πρέπει να περιμένει για δεδομένα που αποστέλλονται από άλλη εφαρμογή. Ωστόσο, μπορεί να είναι χρήσιμο όταν τα δεδομένα δεν χρειάζεται να ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο.

 

Η RTD, από την άλλη πλευρά, επιτρέπει στην AISHE να έχει πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από άλλη εφαρμογή. Η RTD λειτουργεί συγχρονισμένα, επιτρέποντας στην AISHE να λαμβάνει και να εμφανίζει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Αυτό είναι απαραίτητο γιατί τα δεδομένα πρέπει να ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο.

 

Έτσι, η κοινή χρήση DDE και RTD σε μια εφαρμογή AISHE μπορεί να εκμεταλλευτεί και τα δύο πρωτόκολλα. Για παράδειγμα, η εφαρμογή που χρησιμοποιεί το DDE για την παροχή ιστορικών δεδομένων στο AISHE μπορεί να χρησιμοποιήσει τη συνάρτηση RTD για να στείλει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο στο AISHE. Αυτό επιτρέπει στην AISHE να έχει πρόσβαση σε ιστορικά δεδομένα κατά την επεξεργασία και εμφάνιση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο.

 

Ένα παράδειγμα κοινής χρήσης DDE και RTD στην εφαρμογή AISHE είναι η εμφάνιση των τιμών των μετοχών. Το AISHE χρησιμοποιεί DDE για την αποστολή ιστορικών δεδομένων τιμών ενώ ταυτόχρονα χρησιμοποιεί RTD για αποστολή τιμών σε πραγματικό χρόνο στην AISHE. Αυτό επιτρέπει στον πελάτη AISHE να εμφανίζει δεδομένα ιστορικού ποσοστού ενώ ενημερώνει τα ποσοστά σε πραγματικό χρόνο.

 

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η χρήση DDE και RTD μαζί έχει ορισμένες πολυπλοκότητες και απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό. Για παράδειγμα, οι διακομιστές DDE και RTD πρέπει να ρυθμιστούν ώστε να επικοινωνούν με την εφαρμογή AISHE. Επιπλέον, η εφαρμογή AISHE πρέπει να ρυθμιστεί ώστε να επεξεργάζεται σωστά τα δεδομένα και από τα δύο πρωτόκολλα.

 

Συνολικά, το DDE και το RTD είναι ένας ισχυρός συνδυασμός για τη μόχλευση ενός AISHE που μπορεί να επεξεργαστεί τόσο ιστορικά δεδομένα όσο και δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, η σωστή εφαρμογή απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό και ρύθμιση παραμέτρων όλων των εμπλεκόμενων στοιχείων.

 

Λειτουργίες DDE στο AISHE:

• Η συνάρτηση DDE στο AISHE χρησιμοποιείται για τη λήψη δεδομένων από άλλες εφαρμογές που υποστηρίζουν το πρωτόκολλο DDE.
• Η σύνταξη για τη συνάρτηση DDE είναι "=DDE(Server, Topic, Item)".
• Διακομιστής: Το όνομα του διακομιστή DDE για επικοινωνία.
• Θέμα: Το θέμα που καθορίζει τον τύπο των δεδομένων στα οποία έχετε πρόσβαση.
• Στοιχείο: Το όνομα του στοιχείου ή των δεδομένων στα οποία έχετε πρόσβαση.
• Η συνάρτηση DDE είναι μια πτητική συνάρτηση, που σημαίνει ότι υπολογίζεται εκ νέου κάθε φορά που συμβαίνει μια αλλαγή στο AISHE.

 

Η δυναμική ανταλλαγή δεδομένων (DDE) είναι μια μέθοδος που επιτρέπει στις εφαρμογές να επικοινωνούν μεταξύ τους ανταλλάσσοντας δεδομένα απευθείας. Στο AISHE, το DDE επιτρέπει σε άλλες εφαρμογές να διαβάζουν ή να γράφουν δεδομένα από ένα πρωτόκολλο AISHE.

Το DDE ενεργοποιείται συνήθως μέσω του προχείρου των Windows. Όταν μια εφαρμογή συνδέεται με μια άλλη εφαρμογή, ανοίγει ένα κανάλι DDE για ανταλλαγή δεδομένων. Στη συνέχεια, οι δύο εφαρμογές μπορούν να στέλνουν και να λαμβάνουν μηνύματα μέσω του καναλιού DDE για ανταλλαγή δεδομένων.

Για να χρησιμοποιήσετε το DDE στο AISHE, χρειάζεστε μια λεγόμενη φόρμουλα DDE. Ένας τύπος DDE ξεκινά πάντα με ένα θαυμαστικό (!) ακολουθούμενο από την εφαρμογή με την οποία θέλετε να επικοινωνήσετε, ακολουθούμενη από μια λέξη-κλειδί που καθορίζει τον τύπο της ενέργειας που θέλετε να εκτελέσετε και, τέλος, είναι οι παράμετροι που χρησιμοποιούνται για την ενέργεια που απαιτείται.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα ενός τύπου DDE στο AISHE, ο οποίος παίρνει την τιμή του EURUSD "1,06541" στο σύστημα AISHE από τον metatrader και την εισάγει σε ένα κελί:

 

=ΠΡΩΤΟΚΟΛΛΟ|ΕΦΑΡΜΟΓΗ!ΕΝΤΟΛΗ|ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΣ

 

Τα συστατικά του τύπου DDE είναι τα εξής:

• ΠΡΩΤΟΚΟΛΛΟ: Το πρωτόκολλο που χρησιμοποιείται για την επικοινωνία. Για DDE, αυτό είναι συνήθως "DDE".
• ΕΦΑΡΜΟΓΗ: Το όνομα της εφαρμογής με την οποία θέλετε να επικοινωνήσετε. Σε αυτή την περίπτωση θα ήταν "HHWAY".
• ΕΝΤΟΛΗ: Η λέξη-κλειδί που καθορίζει την ενέργεια που θέλετε να εκτελέσετε. Σε αυτή την περίπτωση θα ήταν "InsertPrice".
• ΠΑΡΑΜΕΤΡΟΙ: Οι παράμετροι που απαιτούνται για την ενέργεια. Σε αυτήν την περίπτωση, αυτός θα είναι ο αριθμός "1.06541".

 

Εάν εισαγάγετε αυτόν τον τύπο σε ένα κελί και ενημερώσετε το κελί, ο αριθμός "1.06541" εισάγεται στο AISHE.

 

 

Χαρακτηριστικά RTD στο AISHE:

• Η συνάρτηση RTD στο AISHE χρησιμοποιείται για πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που παρέχονται από άλλη εφαρμογή.
• Η σύνταξη για τη συνάρτηση RTD είναι "=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)".
• Διακομιστής: Το όνομα του διακομιστή RTD που παρέχει τα δεδομένα.
• Θέμα 1, Θέμα 2, ...: Τα θέματα ή τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση. Αυτά μπορεί να είναι οποιοσδήποτε αριθμός θεμάτων ή ημερομηνιών.
• Η συνάρτηση RTD είναι μια μη πτητική συνάρτηση, που σημαίνει ότι υπολογίζεται εκ νέου μόνο όταν αλλάξουν τα δεδομένα στα οποία έχετε πρόσβαση.

 

Δεδομένα σε πραγματικό χρόνο (RTD) είναι μια μέθοδος που επιτρέπει στην AISHE να έχει πρόσβαση σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από άλλο πρόγραμμα ή εφαρμογή. Σε αντίθεση με το DDE, το οποίο λειτουργεί ασύγχρονα, το RTD λειτουργεί συγχρονισμένα, επιτρέποντας στην AISHE να λαμβάνει και να εμφανίζει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

Το RTD ενεργοποιείται συνήθως χρησιμοποιώντας μια ειδική λειτουργία στο AISHE, τη λειτουργία RTD. Η συνάρτηση RTD έχει τρεις απαιτούμενες παραμέτρους:

 

• ProgID  : Το αναγνωριστικό προγράμματος (ProgID) της εφαρμογής ή του προγράμματος που παρέχει τα δεδομένα.
• Server  : Το όνομα διακομιστή ή η διεύθυνση IP του υπολογιστή που εκτελεί το πρόγραμμα που παρέχει τα δεδομένα.
• Topic  : Ένα μοναδικό αναγνωριστικό για τον τύπο των δεδομένων που εξυπηρετούνται.

 

Μόλις διαμορφωθεί η συνάρτηση RTD, η AISHE καλεί περιοδικά τη συνάρτηση για να ανακτήσει τα δεδομένα. Όταν είναι διαθέσιμα νέα δεδομένα, η συνάρτηση RTD τα επιστρέφει στο AISHE και το AISHE ενημερώνει το κελί με τα νέα δεδομένα.

 

Ακολουθεί ένα παράδειγμα χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση RTD στο AISHE:

=RTD("ProgID","Server","Topic")

Τα στοιχεία της συνάρτησης RTD είναι τα εξής:

 

• ProgID  : Το ProgID της εφαρμογής ή του προγράμματος που παρέχει τα δεδομένα. Το ProgID προσδιορίζει το πρόγραμμα και δίνει στην AISHE τη δυνατότητα πρόσβασης σε αυτό. Παραδείγματα ProgID είναι το "AISHE.Application" για μια άλλη παρουσία AISHE ή το "MSWinsock.Winsock.1" για ένα στοιχείο ελέγχου Winsock.
• Server  : Το όνομα του υπολογιστή που εκτελεί το πρόγραμμα που παρέχει τα δεδομένα. Αυτό μπορεί να είναι το όνομα του τοπικού υπολογιστή ή το όνομα ενός απομακρυσμένου υπολογιστή.
• Topic  : Ένα μοναδικό αναγνωριστικό για τον τύπο των δεδομένων που εξυπηρετούνται. Η παράμετρος Θέμα ορίζεται από την εφαρμογή και καθορίζει τον τύπο δεδομένων που εξυπηρετούνται.

 

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το RTD ενημερώνεται μόνο όταν εκτελείται το AISHE και η λειτουργία RTD είναι ενεργή στο βιβλίο εργασίας. Εάν το AISHE δεν είναι ενεργό ή κλειστό, δεν θα ενημερωθούν δεδομένα.

Το RTD είναι ένα ισχυρό χαρακτηριστικό που επιτρέπει στην AISHE να έχει πρόσβαση και να εμφανίζει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Ωστόσο, απαιτεί μια διαμορφωμένη εφαρμογή που παρέχει δεδομένα και μια σωστή υλοποίηση της συνάρτησης RTD στο AISHE.

 

 

Ότι η χρήση των συναρτήσεων DDE και RTD έχει ορισμένες σύνθετες πτυχές και απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό. Για παράδειγμα, οι διακομιστές DDE και RTD πρέπει να ρυθμιστούν ώστε να επικοινωνούν με την εφαρμογή AISHE. Επίσης, η   εφαρμογή AISHE  πρέπει να ρυθμιστεί ώστε να επεξεργάζεται σωστά τα δεδομένα και από τα δύο πρωτόκολλα.

 

 

Τεχνολογία ActiveX

Η AISHE Client Application έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται εισερχόμενα δεδομένα και αιτήματα σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας στους χρήστες ένα ισχυρό εργαλείο για ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων. Για την επίτευξη αυτής της λειτουργικότητας, η εφαρμογή χρησιμοποιεί μια ποικιλία τεχνολογιών, συμπεριλαμβανομένων των στοιχείων ελέγχου DDE, RTD και ActiveX.

Η τεχνολογία ActiveX διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην εφαρμογή AISHE, επιτρέποντας την απρόσκοπτη επικοινωνία και την ενσωμάτωση με άλλες εφαρμογές και γλώσσες προγραμματισμού. Αυτή η συνεργατική ευφυΐα επιτρέπει στην εφαρμογή AISHE να αλληλεπιδρά με εξωτερικές πηγές δεδομένων και να αξιοποιεί τις δυνατότητές τους για να βελτιώσει τη λειτουργικότητα της εφαρμογής.

Για παράδειγμα, η εφαρμογή AISHE μπορεί να χρησιμοποιεί στοιχεία ελέγχου ActiveX για αλληλεπίδραση με εξωτερικές βάσεις δεδομένων ή υπηρεσίες web, επιτρέποντας στους χρήστες να έχουν πρόσβαση σε πληθώρα δεδομένων που διαφορετικά δεν θα ήταν διαθέσιμα. Τα στοιχεία ελέγχου ActiveX μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να προσθέσουν διαδραστικότητα στη διεπαφή χρήστη της εφαρμογής, καθιστώντας την πιο διαισθητική και φιλική προς το χρήστη.

Αξιοποιώντας τη δύναμη της τεχνολογίας ActiveX, η εφαρμογή AISHE μπορεί να εκμεταλλευτεί τα δυνατά σημεία άλλων εφαρμογών και γλωσσών προγραμματισμού για να βελτιώσει τις δικές της επιδόσεις και δυνατότητες. Το αποτέλεσμα είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την ανάλυση και την επεξεργασία δεδομένων που μπορεί να παρέχει στους χρήστες πολύτιμες πληροφορίες και χρήσιμες πληροφορίες.

Η χρήση της τεχνολογίας ActiveX στην εφαρμογή AISHE είναι ένα κρίσιμο συστατικό της συνεργατικής ευφυΐας της, που επιτρέπει την απρόσκοπτη επικοινωνία και την ενσωμάτωση με άλλες εφαρμογές και γλώσσες προγραμματισμού.

 

Σπουδαίος

Η εφαρμογή πελάτη AISHE είναι μια ισχυρή εφαρμογή λογισμικού τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί μια ποικιλία τεχνολογιών για τη διαχείριση εισερχόμενων δεδομένων και αιτημάτων σε πραγματικό χρόνο. Συγκεκριμένα, η εφαρμογή χρησιμοποιεί στοιχεία ελέγχου DDE, RTD και ActiveX για την επίτευξη αυτής της λειτουργικότητας.

 

 

• Το DDE είναι ένα σημαντικό στοιχείο της εφαρμογής, καθώς επιτρέπει την επικοινωνία με εξωτερικές εφαρμογές που υποστηρίζουν το πρωτόκολλο DDE. Όταν η εφαρμογή λαμβάνει δεδομένα από μια εξωτερική πηγή, μπορεί να επεξεργαστεί τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας κώδικα VBA. Ομοίως, η εφαρμογή μπορεί να στείλει δεδομένα σε εξωτερικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας DDE.

 

• Η λειτουργία RTD είναι επίσης αναπόσπαστο μέρος της εφαρμογής πελάτη AISHE. Αυτή η λειτουργία επιτρέπει στην εφαρμογή να λαμβάνει δεδομένα σε πραγματικό χρόνο από εξωτερικές πηγές, όπως δείκτες μετοχών. Όταν αλλάζουν τα δεδομένα, η συνάρτηση RTD ενημερώνει τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία με χρήση κώδικα VBA, επιτρέποντας στην εφαρμογή να εκτελεί υπολογισμούς και επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο.

 

• Τα στοιχεία ελέγχου ActiveX χρησιμοποιούνται εκτενώς στην εφαρμογή-πελάτη AISHE για την προσθήκη λειτουργικότητας και διαδραστικότητας στη διεπαφή χρήστη. Όταν ένας χρήστης αλληλεπιδρά με ένα στοιχείο ελέγχου ActiveX, η εφαρμογή μπορεί να επεξεργαστεί την είσοδο του χρήστη σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας κώδικα VBA. Επιπλέον, τα στοιχεία ελέγχου ActiveX μπορούν να χρησιμοποιηθούν για αλληλεπίδραση με εξωτερικές εφαρμογές και γλώσσες προγραμματισμού.

 

 

Η εφαρμογή πελάτη AISHE έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται εισερχόμενα δεδομένα και αιτήματα σε πραγματικό χρόνο, καθιστώντας την ένα ισχυρό εργαλείο για υπολογισμούς και επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο. Μπορούν να παρασχεθούν παραδείγματα για το πώς η εφαρμογή επεξεργάζεται δεδομένα σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας κώδικα VBA και πώς χρησιμοποιεί τα στοιχεία ελέγχου DDE, RTD και ActiveX για αλληλεπίδραση με εξωτερικές πηγές δεδομένων και εφαρμογές. Συνολικά, ο συνδυασμός στοιχείων ελέγχου DDE, RTD και ActiveX επιτρέπει στην εφαρμογή-πελάτη AISHE να παρέχει λειτουργικότητα σε πραγματικό χρόνο που είναι απαραίτητη σε μια ποικιλία βιομηχανιών και περιπτώσεων χρήσης.