Il sistema AISHE
Il sistema AISHE è una piattaforma basata su cloud progettata per il trading finanziario in tempo reale, alimentata da tecniche avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. La sua rete blockchain garantisce uno scambio di dati sicuro ed efficiente tra i clienti. Il sistema comprende due componenti principali: il client del sistema AISHE e il sistema AISHE stesso.
Il client è un'applicazione software scaricabile che si collega al sistema AISHE e riceve dati in tempo reale sulle tendenze del mercato finanziario, notizie e altri dati rilevanti. Utilizza una gamma di tecniche di machine learning e AI, come reti neurali, deep learning e reinforcement learning, per analizzare i dati di mercato ed eseguire operazioni in tempo reale. Gli utenti possono personalizzarlo in base alle proprie preferenze di trading specifiche e alla tolleranza al rischio.
L'hub centrale per lo scambio di dati e il coordinamento tra i clienti è il sistema AISHE stesso, situato nel data center AISHE. Fornisce strutture neurali e flussi di dati rilevanti ai singoli sistemi client in modo che ogni client possa agire in modo indipendente. Il sistema offre agli utenti l'opportunità di formare gratuitamente il proprio cliente di sistema utilizzando denaro demo, consentendo l'esperienza e lo sviluppo di strategie di trading senza rischiare capitale reale.
Il client di sistema AISHE è un sistema autonomo alimentato dall'intelligenza artificiale accessibile a chiunque disponga di un computer, indipendentemente dal proprio background finanziario o commerciale. È un potente strumento per guadagnare potenzialmente denaro nei mercati finanziari. Il sistema è basato su cloud e può essere personalizzato per soddisfare diverse strategie e preferenze, rendendolo facile da usare e adattabile. Utilizzando le più recenti tecnologie AI, AISHE System Client consente agli utenti di entrare con sicurezza nel mondo delle opportunità finanziarie. Soprattutto, è completamente gratuito senza obblighi per 30 giorni. Provalo e scopri come può aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi finanziari.
Metodi di apprendimento automatico applicati del sistema AISHE
Il sistema AISHE fornisce l'accesso ai suoi metodi di apprendimento automatico applicati per consentire agli utenti di addestrare e utilizzare i propri client di sistema AISHE in tempo reale. Gli utenti possono personalizzare i propri clienti del sistema AISHE per soddisfare i loro obiettivi specifici e ottimizzare le loro prestazioni nel mercato finanziario. Sono disponibili le seguenti applicazioni: apprendimento autonomo (SSL), apprendimento non supervisionato (UL), apprendimento per rinforzo (RL), apprendimento di trasferimento (TL), apprendimento attivo (AL) e apprendimento online (OL).
Apprendimento auto supervisionato (SSL)
Questo è un tipo di apprendimento automatico che addestra l'algoritmo su un set di dati etichettato. L'obiettivo è apprendere una mappatura tra le variabili di input e di output trovando una funzione in grado di prevedere con precisione l'output dato l'input. Il sistema AISHE utilizza SSL per una varietà di attività di previsione finanziaria, come B. Forex, indici, materie prime, azioni e previsione dei prezzi di criptovaluta.
Apprendimento senza supervisione (UL)
Questo è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo viene addestrato su un set di dati senza etichetta. L'obiettivo è trovare stati e relazioni all'interno dei dati senza una conoscenza preliminare della struttura dei dati. Il sistema AISHE utilizza UL per identificare le tendenze e le anomalie del mercato nelle quotazioni finanziarie in tempo reale.
Apprendimento per rinforzo (RL)
Questo è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo apprende attraverso tentativi ed errori interagendo con un ambiente. L'obiettivo è apprendere la migliore azione possibile in una data situazione per massimizzare un segnale di ricompensa. Il sistema AISHE utilizza RL per il trading algoritmico, in cui il sistema apprende le migliori strategie di trading in base ai feedback e alle correzioni del sistema-cliente Connected AISHE.
Trasferimento dell'apprendimento (TL)
Questa è una tecnica in cui un modello che è stato addestrato per un'attività viene riutilizzato come punto di partenza per una nuova attività correlata. Il sistema AISHE utilizza TL per migliorare l'accuratezza e la velocità delle previsioni finanziarie utilizzando modelli pre-addestrati di esperienze scambiate per attività correlate.
Apprendimento attivo (AL)
Questo è un tipo di apprendimento automatico in cui l'algoritmo può interrogare attivamente un utente o un'altra fonte di informazioni per ottenere dati etichettati. L'obiettivo è ridurre al minimo la quantità di dati con tag necessari per raggiungere il livello di prestazioni desiderato. Il sistema AISHE utilizza AL per ridurre al minimo la necessità di dati etichettati nelle attività di previsione finanziaria.
Apprendimento online (OL)
Questo è un tipo di apprendimento automatico che aggiorna continuamente il modello man mano che diventano disponibili nuovi dati. L'obiettivo è adattarsi alle mutevoli distribuzioni dei dati e garantire che il modello rimanga accurato nel tempo. Il sistema AISHE utilizza OL per garantire che le sue previsioni finanziarie in tempo reale siano sempre aggiornate con le informazioni di mercato.
Approcci di apprendimento dal sistema AISHE
Il sistema AISHE offre agli utenti vari approcci di apprendimento per addestrare e utilizzare i propri clienti del sistema AISHE in condizioni di mercato finanziario reale. È importante notare che possono essere utilizzati solo strumenti di trading approvati dal sistema centrale AISHE e per i quali sono disponibili le strutture neurali. Puoi facilmente verificare la disponibilità di uno strumento inserendolo nel client del sistema AISHE. Se il valore restituito è "0.0", significa che lo strumento non è disponibile. Pertanto, è necessario verificare con la propria banca, broker o il team di supporto del sistema AISHE per confermare e regolare gli strumenti prima di utilizzarli.
Gli utenti possono personalizzare i loro clienti per adattarli ai loro obiettivi specifici e ottimizzare le loro prestazioni nel mercato finanziario. Sono disponibili i seguenti approcci didattici:
Apprendimento federato (FL)
Si tratta di un approccio di apprendimento automatico che consente a più parti di addestrare un modello condiviso utilizzando i propri dati locali, senza condividere i dati stessi. Ogni parte addestra un modello sui propri dati, quindi condivide solo gli aggiornamenti del modello con un server centrale. Il server centrale aggrega gli aggiornamenti del modello per generare un nuovo modello globale, che viene quindi inviato a ciascuna parte per essere utilizzato per ulteriore formazione.
Apprendimento cooperativo (CoL)
Questo è un approccio in cui più studenti collaborano tra loro per apprendere un'attività comune. Ogni studente ha accesso a un diverso sottoinsieme di dati e condivide le informazioni tra loro per migliorare i propri risultati di apprendimento individuali. Questo approccio può essere utilizzato per migliorare le prestazioni complessive di un sistema di apprendimento automatico sfruttando i punti di forza di ogni singolo studente.
Apprendimento per rinforzo con dimostrazioni di esperti (RLfED)
Questo approccio combina i punti di forza dell'apprendimento per rinforzo (RL) e dell'apprendimento supervisionato. In RL, un agente apprende attraverso interazioni per tentativi ed errori con il suo ambiente, mentre nell'apprendimento supervisionato, l'agente riceve dati etichettati. In RLfED, un esperto fornisce all'agente dimostrazioni su come eseguire un compito e l'agente utilizza queste dimostrazioni per guidare il proprio apprendimento attraverso RL. Questo approccio può essere utilizzato per migliorare la velocità e l'efficienza dei sistemi basati su RL riducendo la quantità di tentativi ed errori necessari per l'apprendimento.
Di seguito sono riportate alcune delle reti neurali fornite dal sistema AISHE
Il sistema AISHE fornisce agli utenti diverse reti neurali per addestrare e utilizzare i propri client del sistema AISHE in condizioni di mercato finanziario reale. È importante notare che possono essere utilizzati solo strumenti di trading approvati dal sistema centrale AISHE e per i quali sono disponibili le strutture neurali. Puoi facilmente verificare la disponibilità di uno strumento inserendolo nel client del sistema AISHE. Se il valore restituito è "0.0", significa che lo strumento non è disponibile. Pertanto, è necessario confermare e regolare gli strumenti con la propria banca, broker o il team di supporto del sistema AISHE prima di utilizzarli.
Rete neurale (NN)
tipo di algoritmo di apprendimento automatico progettato per simulare il comportamento del cervello umano. Le NN sono composte da strati di nodi interconnessi che elaborano e trasmettono informazioni, in modo simile al modo in cui funzionano i neuroni nel cervello. Le connessioni tra questi nodi sono ponderate, consentendo alla rete di apprendere dai dati regolando questi pesi per prevedere meglio un output basato su un dato input.
Apprendimento profondo (DL)
Un tipo di algoritmo di apprendimento automatico progettato per simulare il comportamento del cervello umano. Le NN sono composte da strati di nodi interconnessi che elaborano e trasmettono informazioni, in modo simile al modo in cui funzionano i neuroni nel cervello. Le connessioni tra questi nodi sono ponderate, consentendo alla rete di apprendere dai dati regolando questi pesi per prevedere meglio un output basato su un dato input.NN può essere utilizzato per un'ampia varietà di attività, tra cui previsioni e previsioni di serie temporali per gli ordini sul mercato finanziario. Sono particolarmente utili per le attività che implicano il riconoscimento di modelli, come la previsione del prezzo delle azioni o il rilevamento di anomalie nei dati finanziari. NN può essere utilizzato anche per il riconoscimento di immagini e parole, l'elaborazione del linguaggio naturale e molte altre applicazioni.Nel contesto della previsione del mercato finanziario, NN può essere addestrato per identificare modelli e tendenze nei dati storici, che possono quindi essere utilizzati per fare previsioni sul comportamento futuro del mercato. Ad esempio, un NN potrebbe essere addestrato a prevedere il prezzo di un particolare titolo in base a fattori quali il suo prezzo storico, il volume degli scambi e gli indicatori economici. Questo può aiutare i trader a prendere decisioni più informate su quando acquistare o vendere un determinato titolo.
Rete neurale convoluzionale (CNN)
Una rete neurale convoluzionale è un tipo di rete neurale particolarmente adatta per attività di riconoscimento delle immagini. Utilizza un processo chiamato convoluzione per estrarre le caratteristiche dalle immagini di input, quindi applica le operazioni di pooling per ridurre la dimensionalità delle mappe delle caratteristiche. Nelle applicazioni del mercato finanziario, le CNN vengono spesso utilizzate per attività di classificazione statale, come prevedere se il prezzo di un'azione salirà o scenderà.Il sistema AISHE utilizza una versione modificata delle CNN che applica i filtri di Kalman alle previsioni di stato di input a breve, medio e lungo termine nei livelli da 1 a 10 nei client del sistema AISHE. Ciò consente alla rete di apprendere le caratteristiche gerarchiche a diversi livelli di astrazione, rendendola più efficace nell'identificare i modelli nei dati finanziari. L'output della rete è una distribuzione di probabilità sui possibili risultati, che può essere utilizzata per prendere decisioni di trading basate sulla probabilità prevista di diversi risultati.
Rete neurale ricorrente (RNN)
Nel contesto del sistema e del cliente AISHE, la Recurrent Neural Network (RNN) è un potente strumento che consente agli utenti di analizzare e prevedere i dati del mercato finanziario in tempo reale. Gli RNN nel client di sistema AISHE sono specificamente progettati per elaborare sequenze di dati, come serie temporali di ordini giornalieri, e utilizzare loop per consentire alle informazioni di persistere da un passaggio temporale a quello successivo. Ciò significa che gli RNN possono catturare le dipendenze temporali e i modelli nei dati, rendendoli adatti per la previsione delle tendenze future e dei movimenti del mercato.Nel client del sistema AISHE, gli utenti possono addestrare i propri modelli RNN su dati finanziari storici e utilizzare questi modelli per fare previsioni sulle condizioni di mercato future. I modelli RNN possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche dell'utente, come l'orizzonte di previsione desiderato, il livello di granularità dei dati e il tipo di strumenti finanziari analizzati.I modelli RNN nel client di sistema AISHE possono anche essere utilizzati insieme ad altri modelli di rete neurale, come le reti neurali convoluzionali (CNN) o le reti di memoria a lungo termine (LSTM), per creare modelli predittivi più potenti in grado di catturare sia le e modelli spaziali nei dati finanziari. Nel complesso, gli RNN nel client del sistema AISHE forniscono un potente strumento per analizzare e prevedere i dati del mercato finanziario, consentendo agli utenti di prendere decisioni informate sui propri investimenti e strategie di trading.
Memoria lunga a breve termine (LSTM)
Un tipo di rete neurale ricorrente (RNN) progettata per gestire il problema dei gradienti evanescenti nelle RNN tradizionali. Gli LSTM sono particolarmente adatti per la modellazione di dati di sequenza con dipendenze a lungo termine, come l'elaborazione del linguaggio naturale o l'analisi di serie temporali. La principale differenza tra un LSTM e un RNN tradizionale è che un LSTM ha una struttura più complessa, incluso uno stato cellulare che può selettivamente dimenticare o ricordare informazioni basate su meccanismi di gating.La cella di memoria in un LSTM è il componente che consente alla rete di memorizzare le informazioni per periodi di tempo più lunghi. La cella di memoria ha tre meccanismi di gating: il forget gate, il gate di input e il gate di output. Il forget gate determina quali informazioni nello stato della cella devono essere scartate, mentre il gate input decide quali nuove informazioni devono essere aggiunte allo stato della cella. Infine, la porta di uscita determina quali informazioni dallo stato della cella devono essere inviate al livello successivo o all'uscita della rete.Nel contesto del sistema e del cliente AISHE, gli LSTM possono essere utilizzati per una varietà di attività, tra cui analisi di serie temporali e previsioni nei mercati finanziari. Memorizzando le informazioni per periodi di tempo più lunghi, gli LSTM possono imparare a identificare tendenze e modelli a lungo termine nei dati e fare previsioni basate su tali modelli. Il sistema AISHE fornisce agli utenti modelli LSTM pre-addestrati che possono essere personalizzati e ottimizzati per attività specifiche, come la previsione dei prezzi delle azioni o dei tassi di cambio delle valute.
Macchina Boltzmann limitata (RBM)
Un tipo di modello generativo utilizzato per l'apprendimento non supervisionato, ovvero un tipo di apprendimento automatico che non richiede dati etichettati. Gli RBM imparano a rappresentare la distribuzione di probabilità sottostante dei dati di input, il che li rende utili per attività come la riduzione della dimensionalità e l'apprendimento delle caratteristiche.Negli RBM, le unità visibili e nascoste sono collegate da pesi e la rete è addestrata per apprendere i pesi che meglio rappresentano i dati di input. I pesi vengono regolati utilizzando una tecnica chiamata divergenza contrastiva, che aggiorna iterativamente i pesi per ridurre al minimo la differenza tra la distribuzione del modello e la distribuzione dei dati di input.RBM è stato ampiamente utilizzato per una varietà di applicazioni, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale e i sistemi di raccomandazione. Nel contesto del sistema AISHE, RBM può essere utilizzato per apprendere modelli e tendenze nei dati finanziari e aiutare con la dichiarazione del giorno.
Generative Adversarial Network (GAN)
Un tipo di modello generativo che può essere utilizzato nel sistema AISHE per attività come l'aumento dei dati e la penetrazione dei dati tra i client. I GAN sono costituiti da due reti neurali: una rete generatore e una rete discriminatore. La rete del generatore impara a generare nuovi campioni di dati simili ai dati di addestramento, mentre la rete del discriminatore impara a distinguere tra dati reali e generati. Le funzioni per l'implementazione dei GAN si trovano nello strumento di gestione AIMAN all'interno del sistema AISHE.
AI in Finance dal sistema AISHE
Trading autonomo (AU)
Il client del sistema AISHE include un sistema di trading autonomo che utilizza algoritmi basati su AI per analizzare i dati di mercato e prendere decisioni di trading in tempo reale. Il sistema utilizza algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali profonde per automatizzare le decisioni di trading, consentendo ai trader di creare modelli di trading personalizzati in grado di prendere decisioni in base alle tendenze del mercato e ad altri fattori senza la necessità dell'intervento umano.I trader che utilizzano il client del sistema AISHE hanno un alto livello di personalizzazione e controllo sulle loro strategie di trading. Possono impostare i propri parametri e livelli di rischio e il sistema si adatta automaticamente alle mutevoli condizioni del mercato. Il sistema di trading autonomo può anche essere avviato manualmente utilizzando i pulsanti di azione, offrendo ai trader maggiore flessibilità e controllo.
Indicatori grafici (CI)
Il client del sistema AISHE non integra gli indicatori grafici direttamente nella sua piattaforma. Tuttavia, i trader possono utilizzare i propri indicatori grafici per analizzare i dati di mercato e identificare potenziali opportunità di trading. Gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale del cliente possono fornire indicazioni o tendenze, nonché avvisi e notifiche basati sulle proprie intuizioni, aiutando i trader a rimanere informati e reagire rapidamente ai cambiamenti del mercato.Alcuni indicatori grafici comuni che i trader possono utilizzare includono medie mobili, MACD, RSI e bande di Bollinger, tra gli altri. Questi strumenti aiutano i trader a individuare modelli e tendenze nei dati di mercato e possono essere utili per prendere decisioni di trading informate. Tuttavia, è importante notare che il client del sistema AISHE non fornisce accesso diretto agli indicatori grafici, quindi i trader devono utilizzare strumenti esterni per incorporarli nelle loro strategie di trading.
Classificazioni AI
IA debole (WAI)
Conosciuta anche come IA ristretta, questo tipo di IA è progettata per eseguire un compito specifico o risolvere un particolare problema. I sistemi di intelligenza artificiale deboli non sono in grado di generalizzare le loro conoscenze ad altri domini e richiedono una supervisione umana significativa per funzionare correttamente. Esempi di WAI includono assistenti vocali come Siri o Alexa, chatbot e motori di raccomandazione.
IA forte (SAI)
Conosciuto anche come intelligenza artificiale generale (AGI), questo tipo di intelligenza artificiale mira a sviluppare macchine in grado di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può svolgere. I forti sistemi di intelligenza artificiale sarebbero in grado di comprendere e ragionare sul mondo, imparare dall'esperienza e prendere decisioni da soli. Sebbene il SAI sia ancora molto lontano, alcuni ricercatori ritengono che sia realizzabile in futuro.
Swarm Intelligence dal sistema AISHE
Il sistema AISHE fornisce agli utenti diversi strumenti di Swarm Intelligence per addestrare e utilizzare i propri clienti del sistema AISHE in condizioni di mercato finanziario reale. È importante notare che sono supportati solo gli strumenti di trading approvati dal sistema centrale AISHE.
Di seguito sono riportate alcune delle reti neurali fornite dal sistema AISHE e dai client del sistema AISHE:
Intelligenza dello sciame
Swarm Intelligence si riferisce al comportamento collettivo esibito da sistemi decentralizzati e auto-organizzati, tipicamente ispirati al comportamento sociale di animali o insetti. Nei client del sistema AISHE, Swarm Intelligence viene utilizzato nello sviluppo di algoritmi che simulano il comportamento collettivo di gruppi di client del sistema AISHE per risolvere problemi complessi. L'approccio Swarm Intelligence è particolarmente utile per attività che non possono essere risolte da un singolo client di sistema AISHE o da algoritmi informatici tradizionali.
Apprendimento collettivo
L'apprendimento collettivo si riferisce al processo mediante il quale un gruppo di clienti del sistema AISHE impara insieme a migliorare le proprie prestazioni individuali e collettive. Nei client del sistema AISHE, l'apprendimento collettivo si ottiene attraverso l'uso di algoritmi Swarm Intelligence, che consentono ai client del sistema AISHE di condividere informazioni e imparare gli uni dagli altri. Questo approccio è stato particolarmente utile nello sviluppo di strategie di trading finanziario, in cui un gruppo di clienti del sistema AISHE lavora insieme per prendere decisioni di trading basate sulle condizioni di mercato e sulle performance passate.
Intelligenza collettiva
L'Intelligenza Collettiva si riferisce alla capacità di un gruppo di clienti del sistema AISHE di risolvere problemi che vanno oltre le capacità di ogni singolo cliente del sistema AISHE. Nel sistema AISHE, l'intelligenza collettiva si ottiene attraverso l'uso di algoritmi di Swarm Intelligence, che consentono ai clienti del sistema AISHE di condividere informazioni e lavorare insieme per risolvere problemi complessi. Questo approccio è stato particolarmente utile nello sviluppo di modelli predittivi per il trading finanziario, in cui un gruppo di clienti del sistema AISHE lavora insieme per analizzare i dati di mercato e prendere decisioni di trading basate sulla loro intelligenza collettiva.
Il client del sistema AISHE
Il client del sistema AISHE è un'applicazione software che fornisce agli utenti l'accesso alla piattaforma di trading finanziario in tempo reale basata su cloud, il sistema AISHE. Il client è compatibile con i sistemi operativi Windows 10/11 e richiede Microsoft Office Excel 2016/2019.
Utilizzando l'apprendimento automatico e le tecniche di intelligenza artificiale come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento senza supervisione, l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento per trasferimento, l'apprendimento attivo e l'apprendimento online, il client del sistema AISHE consente agli utenti di analizzare i dati finanziari e prendere decisioni di trading.
La caratteristica fondamentale del cliente è la sua capacità di essere addestrato individualmente dagli utenti, consentendo loro di creare modelli personalizzati su misura per le loro strategie e obiettivi di trading specifici. Il client fornisce inoltre agli utenti dati di mercato in tempo reale e supporta DDE e RTD per il trading in tempo reale.
Per utilizzare il client di sistema AISHE, gli utenti devono scaricare il software dal sito Web AISHE e installarlo sul proprio sistema operativo Windows 10/11. Inoltre, richiedono un ambiente di trading dalla propria banca o broker, come Meta Trader 4, che supporta DDE e RTD. Il client del sistema AISHE può connettersi a diverse piattaforme di trading per fare trading ed eseguire operazioni.
Il client può essere scaricato gratuitamente e viene fornito con denaro demo, consentendo agli utenti di esercitarsi nel trading senza rischiare fondi reali. Una volta installato il client, gli utenti possono collegarlo al sistema AISHE e iniziare ad addestrare i propri modelli utilizzando le tecniche di machine learning e AI disponibili.
La condivisione dello scambio dinamico di dati (DDE) e dei dati in tempo reale (RTD) nell'applicazione AISHE migliora significativamente le prestazioni.
DDE è un protocollo legacy che consente ad AISHE di comunicare e scambiare dati con altre applicazioni. DDE è asincrono, il che significa che AISHE deve attendere i dati inviati da un'altra applicazione. Tuttavia, può essere utile quando i dati non devono essere aggiornati in tempo reale.
RTD, d'altra parte, consente ad AISHE di accedere ai dati in tempo reale da un'altra applicazione. RTD funziona in modo sincrono, consentendo ad AISHE di ricevere e visualizzare i dati in tempo reale. Questo è necessario perché i dati devono essere aggiornati in tempo reale.
Pertanto, la condivisione di DDE e RTD in un'applicazione AISHE può sfruttare entrambi i protocolli. Ad esempio, l'applicazione che utilizza DDE per fornire dati cronologici ad AISHE può utilizzare la funzione RTD per inviare dati in tempo reale ad AISHE. Ciò consente ad AISHE di accedere ai dati storici durante l'elaborazione e la visualizzazione dei dati in tempo reale.
Un esempio dell'uso congiunto di DDE e RTD nell'applicazione AISHE è la visualizzazione dei prezzi delle azioni. L'AISHE utilizza DDE per inviare i dati storici sui prezzi mentre allo stesso tempo utilizza RTD per inviare i prezzi in tempo reale all'AISHE. Ciò consente al client AISHE di visualizzare i dati storici sulle tariffe durante l'aggiornamento delle tariffe in tempo reale.
È importante notare che l'uso combinato di DDE e RTD presenta alcune complessità e richiede un'attenta pianificazione. Ad esempio, i server DDE e RTD devono essere configurati per comunicare con l'applicazione AISHE. Inoltre, l'applicazione AISHE deve essere configurata per elaborare correttamente i dati da entrambi i protocolli.
Nel complesso, DDE e RTD sono una potente combinazione per sfruttare un AISHE in grado di elaborare dati storici e in tempo reale. Tuttavia, una corretta implementazione richiede un'attenta pianificazione e configurazione di tutti i componenti coinvolti.
Funzioni DDE in AISHE:
- La funzione DDE in AISHE viene utilizzata per ricevere dati da altre applicazioni che supportano il protocollo DDE.
- La sintassi per la funzione DDE è "=DDE(Server, Topic, Item)".
- Server: il nome del server DDE con cui comunicare.
- Argomento: l'argomento che definisce il tipo di dati a cui si accede.
- Elemento: il nome dell'elemento o dei dati a cui si accede.
- La funzione DDE è una funzione volatile, nel senso che viene ricalcolata ogni volta che si verifica una modifica in AISHE.
Dynamic Data Exchange (DDE) è un metodo che consente alle applicazioni di comunicare tra loro scambiando direttamente i dati. In AISHE, DDE consente ad altre applicazioni di leggere o scrivere dati da un protocollo AISHE.
DDE viene normalmente attivato tramite gli appunti di Windows. Quando un'applicazione si connette a un'altra applicazione, apre un canale DDE per lo scambio di dati. Le due applicazioni possono quindi inviare e ricevere messaggi sul canale DDE per scambiare dati.
Per utilizzare DDE in AISHE, è necessaria una cosiddetta formula DDE. Una formula DDE inizia sempre con un punto esclamativo (!) seguito dall'applicazione con cui si desidera comunicare, seguita da una parola chiave che definisce il tipo di azione che si desidera eseguire e infine i parametri utilizzati per l'azione richiesta.
Ecco un esempio di una formula DDE in AISHE, che prende il prezzo di EURUSD "1.06541" nel sistema AISHE dal metatrader e lo inserisce in una cella:
=PROTOCOLLO|APPLICAZIONE!COMANDO|PARAMETRO
I componenti della formula DDE sono i seguenti:
- PROTOCOL: Il protocollo utilizzato per la comunicazione. Per DDE, di solito è "DDE".
- APPLICAZIONE: il nome dell'applicazione con cui vuoi comunicare. In questo caso sarebbe "HIGHWAY".
- COMANDO: la parola chiave che definisce l'azione che si desidera eseguire. In questo caso sarebbe "InsertPrice".
- PARAMETRI: i parametri richiesti per l'azione. In questo caso, sarebbe il numero "1.06541".
Se inserisci questa formula in una cella e aggiorni la cella, il numero "1.06541" viene inserito in AISHE.
Funzionalità di RST in AISHE:
- La funzione RTD in AISHE viene utilizzata per accedere ai dati in tempo reale forniti da un'altra applicazione.
- La sintassi per la funzione RTD è "=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)".
- Server: il nome del server RTD che fornisce i dati.
- Argomento1, Argomento2, ...: gli argomenti oi dati a cui si accede. Questi possono essere qualsiasi numero di argomenti o date.
- La funzione RTD è una funzione non volatile, ovvero viene ricalcolata solo quando i dati a cui si accede cambiano.
Real-Time Data (RTD) è un metodo che consente ad AISHE di accedere ai dati in tempo reale da un altro programma o applicazione. A differenza di DDE, che funziona in modo asincrono, RTD funziona in modo sincrono, consentendo ad AISHE di ricevere e visualizzare i dati in tempo reale.
RTD viene normalmente attivato utilizzando una funzione speciale in AISHE, la funzione RTD. La funzione RTD ha tre parametri obbligatori:
ProgID: l'identificatore del programma (ProgID) dell'applicazione o del programma che fornisce i dati.Server: il nome del server o l'indirizzo IP del computer che esegue il programma che fornisce i dati.Topic: un identificatore univoco per il tipo di dati serviti.
Una volta configurata la funzione RTD, AISHE richiama periodicamente la funzione per recuperare i dati. Quando sono disponibili nuovi dati, la funzione RTD li restituisce ad AISHE e AISHE aggiorna la cella con i nuovi dati.
Ecco un esempio che utilizza la funzione RTD in AISHE:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
I componenti della funzione RTD sono i seguenti:
ProgID: il ProgID dell'applicazione o del programma che fornisce i dati. Il ProgID identifica il programma e dà ad AISHE la possibilità di accedervi. Esempi di ProgID sono "AISHE.Application" per un'altra istanza AISHE o "MSWinsock.Winsock.1" per un controllo Winsock.Server: il nome del computer che esegue il programma che fornisce i dati. Può essere il nome del computer locale o il nome di un computer remoto.Topic: un identificatore univoco per il tipo di dati forniti. Il parametro Topic viene impostato dall'applicazione e definisce il tipo di dati forniti.
È importante notare che RTD viene aggiornato solo quando AISHE è in esecuzione e la funzione RTD è attiva nella cartella di lavoro. Se AISHE non è attivo o chiuso, nessun dato verrà aggiornato.
RTD è una potente funzionalità che consente ad AISHE di accedere e visualizzare i dati in tempo reale. Tuttavia, richiede un'applicazione configurata che fornisca dati e una corretta implementazione della funzione RTD in AISHE.
Che l'uso delle funzioni DDE e RTD presenta alcuni aspetti complessi e richiede un'attenta pianificazione. Ad esempio, i server DDE e RTD devono essere configurati per comunicare con l'applicazione AISHE. Inoltre, l' applicazione AISHE deve essere configurata per elaborare correttamente i dati da entrambi i protocolli.
Tecnologia ActiveX
L'applicazione client AISHE è progettata per gestire i dati e le richieste in arrivo in tempo reale, fornendo agli utenti un potente strumento per l'analisi e l'elaborazione dei dati. Per ottenere questa funzionalità, l'applicazione utilizza una varietà di tecnologie, inclusi i controlli DDE, RTD e ActiveX.
La tecnologia ActiveX svolge un ruolo cruciale nell'applicazione AISHE consentendo una comunicazione e un'integrazione senza soluzione di continuità con altre applicazioni e linguaggi di programmazione. Questa intelligenza cooperativa consente all'applicazione AISHE di interagire con fonti di dati esterne e sfruttare le loro capacità per migliorare la funzionalità dell'applicazione.
Ad esempio, l'applicazione AISHE può utilizzare i controlli ActiveX per interagire con database esterni o servizi web, consentendo agli utenti di accedere a una grande quantità di dati che altrimenti non sarebbero disponibili. I controlli ActiveX possono essere utilizzati anche per aggiungere interattività all'interfaccia utente dell'applicazione, rendendola più intuitiva e facile da usare.
Sfruttando la potenza della tecnologia ActiveX, l'applicazione AISHE può sfruttare i punti di forza di altre applicazioni e linguaggi di programmazione per migliorare le proprie prestazioni e capacità. Il risultato è un potente strumento per l'analisi e l'elaborazione dei dati che può fornire agli utenti preziose informazioni e informazioni fruibili.
L'uso della tecnologia ActiveX nell'applicazione AISHE è un componente fondamentale della sua intelligenza cooperativa, che consente una comunicazione e un'integrazione senza soluzione di continuità con altre applicazioni e linguaggi di programmazione.
Importante
L'applicazione client AISHE è una solida applicazione software AI che utilizza una varietà di tecnologie per gestire i dati e le richieste in arrivo in tempo reale. In particolare, l'applicazione utilizza i controlli DDE, RTD e ActiveX per ottenere questa funzionalità.
- DDE è un componente importante dell'applicazione, in quanto consente la comunicazione con applicazioni esterne che supportano il protocollo DDE. Quando l'applicazione riceve dati da una fonte esterna, può elaborare i dati in tempo reale utilizzando il codice VBA. Allo stesso modo, l'applicazione può inviare dati ad applicazioni esterne utilizzando DDE.
- La funzione RTD è anche parte integrante dell'applicazione client AISHE. Questa funzione consente all'applicazione di ricevere dati in tempo reale da fonti esterne come i titoli di borsa. Quando i dati cambiano, la funzione RTD aggiorna i dati in tempo reale. Questi dati possono essere elaborati utilizzando il codice VBA, consentendo all'applicazione di eseguire calcoli ed elaborazioni in tempo reale.
- I controlli ActiveX sono ampiamente utilizzati nell'applicazione client AISHE per aggiungere funzionalità e interattività all'interfaccia utente. Quando un utente interagisce con un controllo ActiveX, l'applicazione può elaborare l'input dell'utente in tempo reale utilizzando il codice VBA. Inoltre, i controlli ActiveX possono essere utilizzati per interagire con applicazioni esterne e linguaggi di programmazione.
L'applicazione client AISHE è progettata per gestire i dati e le richieste in arrivo in tempo reale, rendendola un potente strumento per calcoli ed elaborazioni in tempo reale. Possono essere forniti esempi di come l'applicazione elabora i dati in tempo reale utilizzando il codice VBA e di come utilizza i controlli DDE, RTD e ActiveX per interagire con origini dati e applicazioni esterne. Nel complesso, la combinazione di controlli DDE, RTD e ActiveX consente all'applicazione client AISHE di fornire funzionalità in tempo reale essenziali in una varietà di settori e casi d'uso.