تكنولوجيا

نظام AISHE

نظام AISHE عبارة عن منصة قائمة على السحابة مصممة للتداول المالي في الوقت الفعلي ، ومدعومة بالذكاء الاصطناعي المتقدم وتقنيات التعلم الآلي. تضمن شبكة blockchain الخاصة بها التبادل الآمن والفعال للبيانات بين العملاء. يتكون النظام من مكونين  رئيسيين: عميل نظام AISHE ونظام AISHE نفسه.

 

العميل هو تطبيق برمجي قابل للتنزيل يتصل بنظام AISHE ويتلقى بيانات في الوقت الفعلي حول اتجاهات السوق المالية والأخبار والبيانات الأخرى ذات الصلة. يستخدم مجموعة من تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، مثل الشبكات العصبية والتعلم العميق والتعلم المعزز ، لتحليل بيانات السوق وتنفيذ التداولات في الوقت الفعلي. يمكن للمستخدمين تخصيصها لتناسب تفضيلاتهم التجارية المحددة وتحمل المخاطر.

المحور المركزي لتبادل البيانات والتنسيق بين العملاء هو نظام AISHE نفسه ، الموجود في مركز بيانات AISHE. يوفر الهياكل العصبية وتدفق البيانات ذات الصلة لأنظمة العميل الفردية بحيث يمكن لكل عميل التصرف بشكل مستقل. يوفر النظام للمستخدمين الفرصة لتدريب عميل النظام الخاص بهم مجانًا باستخدام الأموال التجريبية ، مما يسمح بالتجربة وتطوير استراتيجيات التداول دون المخاطرة برأس المال الحقيقي.

 

AISHE System Client هو نظام مستقل يعمل بالذكاء الاصطناعي ويمكن لأي شخص لديه جهاز كمبيوتر ، بغض النظر عن خلفيته المالية أو التجارية. إنها أداة قوية لكسب المال في الأسواق المالية. النظام قائم على السحابة ويمكن تخصيصه لتلبية الاستراتيجيات والتفضيلات المختلفة ، مما يجعله سهل الاستخدام وقابلاً للتكيف. من خلال استخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي ، يتيح عميل نظام AISHE للمستخدمين الدخول بثقة إلى عالم الفرص المالية. أفضل ما في الأمر أنه مجاني تمامًا بدون أي التزامات لمدة 30 يومًا. جربه واكتشف كيف يمكن أن يساعدك في تحقيق أهدافك المالية.

 

 

 

طرق التعلم الآلي التطبيقية لنظام AISHE

يوفر نظام AISHE الوصول إلى أساليب التعلم الآلي المطبقة للمستخدمين لتدريب عملاء نظام AISHE الخاص بهم والاستفادة منهم في الوقت الفعلي. يمكن للمستخدمين تخصيص عملاء نظام AISHE الخاص بهم بما يتناسب مع أهدافهم المحددة وتحسين أدائهم في السوق المالية. تتوفر التطبيقات التالية: التعلم تحت الإشراف الذاتي (SSL) ، والتعلم غير الخاضع للإشراف (UL) ، والتعلم المعزز (RL) ، ونقل التعلم (TL) ، والتعلم النشط (AL) ، والتعلم عبر الإنترنت (OL).

التعلم تحت الإشراف الذاتي (SSL)

هذا نوع من التعلم الآلي يقوم بتدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات معنونة. الهدف هو معرفة رسم الخرائط بين متغيرات الإدخال والإخراج من خلال إيجاد وظيفة يمكنها التنبؤ بدقة بالمخرجات في ضوء المدخلات. يستخدم نظام AISHE طبقة المقابس الآمنة لمجموعة متنوعة من مهام التنبؤ المالي ، مثل ب. الفوركس والمؤشرات والسلع والأسهم وتوقع أسعار العملات المشفرة.

 

التعلم غير الخاضع للإشراف (UL)

هذا نوع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات غير مسماة. الهدف هو العثور على حالات وعلاقات داخل البيانات دون معرفة مسبقة بهيكل البيانات. يستخدم نظام AISHE UL لتحديد اتجاهات السوق والشذوذ في الأسعار المالية في الوقت الفعلي.

 

التعلم المعزز (RL)

هذا نوع من التعلم الآلي حيث تتعلم الخوارزمية من خلال التجربة والخطأ من خلال التفاعل مع البيئة. الهدف هو معرفة أفضل إجراء ممكن في موقف معين لتعظيم إشارة المكافأة. يستخدم نظام AISHE RL للتداول الخوارزمي ، حيث يتعلم النظام أفضل استراتيجيات التداول بناءً على التعليقات والتصحيحات من نظام عميل AISHE المتصل.

 

نقل التعلم (TL)

هذه تقنية يتم فيها إعادة استخدام نموذج تم تدريبه لمهمة ما كنقطة بداية لمهمة جديدة ذات صلة. يستخدم نظام AISHE TL لتحسين دقة وسرعة التنبؤات المالية باستخدام نماذج مدربة مسبقًا من الخبرات المتداولة للمهام ذات الصلة.

 

التعلم النشط (AL)

هذا نوع من التعلم الآلي حيث يمكن للخوارزمية الاستعلام بنشاط عن مستخدم أو مصدر معلومات آخر للحصول على بيانات مصنفة. الهدف هو تقليل كمية البيانات ذات العلامات المطلوبة لتحقيق المستوى المطلوب من الأداء. يستخدم نظام AISHE AL لتقليل الحاجة إلى البيانات المصنفة في مهام التنبؤ المالي.

 

التعلم عبر الإنترنت (OL)

هذا نوع من التعلم الآلي يقوم بتحديث النموذج باستمرار كلما توفرت بيانات جديدة. الهدف هو التكيف مع توزيعات البيانات المتغيرة وضمان بقاء النموذج دقيقًا بمرور الوقت. يستخدم نظام AISHE نظام OL لضمان أن تنبؤاته المالية في الوقت الفعلي محدثة دائمًا بمعلومات السوق.

 

 

مناهج التعلم من نظام AISHE

يوفر نظام AISHE للمستخدمين مناهج تعليمية مختلفة لتدريب عملاء نظام AISHE الخاص بهم واستخدامهم في ظروف السوق المالية الحقيقية. من المهم ملاحظة أنه لا يمكن استخدام سوى أدوات التداول المعتمدة من قبل نظام AISHE المركزي والتي تتوفر لها الهياكل العصبية. يمكنك بسهولة التحقق من توفر الأداة عن طريق إدخالها في عميل نظام AISHE. إذا كانت القيمة التي تم إرجاعها "0.0" ، فهذا يعني أن الأداة غير متوفرة. لذلك ، من الضروري مراجعة البنك أو الوسيط أو فريق دعم نظام AISHE لتأكيد الأدوات وضبطها قبل استخدامها.

 

 

يمكن للمستخدمين تخصيص عملائهم لتناسب أهدافهم المحددة وتحسين أدائهم في السوق المالية. تتوفر مناهج التعلم التالية:

 

التعلم الموحد (FL)

هذا هو نهج التعلم الآلي الذي يمكّن العديد من الأطراف من تدريب نموذج مشترك باستخدام بياناتهم المحلية ، دون مشاركة البيانات نفسها. يقوم كل طرف بتدريب نموذج على بياناته الخاصة ، ثم يشارك فقط تحديثات النموذج مع خادم مركزي. يقوم الخادم المركزي بتجميع تحديثات النموذج لإنشاء نموذج عالمي جديد ، ثم يتم إرساله مرة أخرى إلى كل طرف لاستخدامه في مزيد من التدريب.

 

التعلم التعاوني (CoL)

هذا نهج حيث يتعاون العديد من المتعلمين مع بعضهم البعض لتعلم مهمة مشتركة. يتمتع كل متعلم بإمكانية الوصول إلى مجموعة فرعية مختلفة من البيانات ، ويتبادلون المعلومات مع بعضهم البعض لتحسين نتائج التعلم الفردية الخاصة بهم. يمكن استخدام هذا النهج لتحسين الأداء العام لنظام التعلم الآلي من خلال الاستفادة من نقاط القوة لكل متعلم فردي.

 

التعلم المعزز مع العروض التوضيحية للخبراء (RLfED)

يجمع هذا النهج بين نقاط القوة في التعلم المعزز (RL) والتعلم الخاضع للإشراف. في RL ، يتعلم الوكيل من خلال تفاعلات التجربة والخطأ مع بيئته ، بينما في التعلم الخاضع للإشراف ، يتم تزويد الوكيل ببيانات مصنفة. في RLfED ، يزود أحد الخبراء الوكيل بعروض توضيحية لكيفية أداء مهمة ما ، ويستخدم الوكيل هذه العروض التوضيحية لتوجيه التعلم الخاص به من خلال RL. يمكن استخدام هذا النهج لتحسين سرعة وكفاءة الأنظمة القائمة على RL عن طريق تقليل مقدار التجربة والخطأ اللازم للتعلم.

 

 

 

 

فيما يلي بعض الشبكات العصبية التي يوفرها نظام AISHE

يوفر نظام AISHE للمستخدمين شبكات عصبية مختلفة لتدريب عملاء نظام AISHE الخاص بهم واستخدامهم في ظل ظروف السوق المالية الحقيقية. من المهم ملاحظة أنه لا يمكن استخدام سوى أدوات التداول المعتمدة من قبل نظام AISHE المركزي والتي تتوفر لها الهياكل العصبية. يمكنك بسهولة التحقق من توفر الأداة عن طريق إدخالها في عميل نظام AISHE. إذا كانت القيمة التي تم إرجاعها هي "0.0" ، فهذا يعني أن الأداة غير متوفرة. لذلك ، من الضروري تأكيد الأدوات وضبطها مع البنك أو الوسيط أو فريق دعم نظام AISHE قبل استخدامها.

الشبكة العصبية (NN)

نوع من خوارزمية التعلم الآلي المصممة لمحاكاة سلوك الدماغ البشري. تتكون NN من طبقات من العقد المترابطة التي تعالج وتنقل المعلومات ، على غرار الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية في الدماغ. يتم ترجيح الروابط بين هذه العقد ، مما يسمح للشبكة بالتعلم من البيانات عن طريق ضبط هذه الأوزان للتنبؤ بشكل أفضل بمخرجات بناءً على إدخال معين.

 

 

التعلم العميق (DL)

نوع من خوارزمية التعلم الآلي المصممة لمحاكاة سلوك الدماغ البشري. تتكون NN من طبقات من العقد المترابطة التي تعالج وتنقل المعلومات ، على غرار الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية في الدماغ. يتم ترجيح الروابط بين هذه العقد ، مما يسمح للشبكة بالتعلم من البيانات عن طريق ضبط هذه الأوزان للتنبؤ بشكل أفضل بمخرجات بناءً على إدخال معين.

 

يمكن استخدام NN في مجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك التنبؤ وتوقع السلاسل الزمنية للأوامر في السوق المالية. إنها مفيدة بشكل خاص للمهام التي تتضمن التعرف على الأنماط ، مثل التنبؤ بسعر السهم أو اكتشاف الانحراف في البيانات المالية. يمكن أيضًا استخدام NN للتعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والعديد من التطبيقات الأخرى.

 

في سياق التنبؤ بالأسواق المالية ، يمكن تدريب NN على تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات التاريخية ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لعمل تنبؤات حول سلوك السوق في المستقبل. على سبيل المثال ، قد يتم تدريب NN على التنبؤ بسعر سهم معين بناءً على عوامل مثل السعر التاريخي وحجم التداول والمؤشرات الاقتصادية. يمكن أن يساعد هذا المتداولين في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن وقت شراء أو بيع ورقة مالية معينة.

 

الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)

الشبكة العصبية التلافيفية هي نوع من الشبكات العصبية المناسبة بشكل خاص لمهام التعرف على الصور. يستخدم عملية تسمى الالتفاف لاستخراج الميزات من الصور المدخلة ، ثم يطبق عمليات التجميع لتقليل أبعاد خرائط المعالم. في تطبيقات السوق المالية ، غالبًا ما تستخدم شبكات CNN لمهام تصنيف الدولة ، مثل التنبؤ بما إذا كان سعر السهم سيرتفع أم ينخفض.

 

يستخدم نظام AISHE نسخة معدلة من شبكات CNN التي تطبق مرشحات Kalman على حالة الإدخال على المدى القصير والمتوسط والطويل للتنبؤات في المستويات من 1 إلى 10 في عملاء نظام AISHE. يتيح ذلك للشبكة تعلم الميزات الهرمية على مستويات مختلفة من التجريد ، مما يجعلها أكثر فعالية في تحديد الأنماط في البيانات المالية. ناتج الشبكة هو توزيع احتمالي على النتائج المحتملة ، والذي يمكن استخدامه لاتخاذ قرارات تداول بناءً على الاحتمالية المتوقعة لنتائج مختلفة.

 

الشبكة العصبية المتكررة (RNN)

في سياق نظام AISHE والعميل ، تعد الشبكة العصبية المتكررة (RNN) أداة قوية تتيح للمستخدمين تحليل بيانات السوق المالية والتنبؤ بها في الوقت الفعلي. تم تصميم RNNs في عميل نظام AISHE خصيصًا لمعالجة تسلسل البيانات ، مثل السلاسل الزمنية للطلبات اليومية ، واستخدام الحلقات للسماح للمعلومات بالاستمرار من خطوة زمنية إلى أخرى. هذا يعني أن RNNs يمكنها التقاط التبعيات والأنماط الزمنية في البيانات ، مما يجعلها مناسبة تمامًا للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وحركات السوق.

 

في عميل نظام AISHE ، يمكن للمستخدمين تدريب نماذج RNN الخاصة بهم على البيانات المالية التاريخية ، واستخدام هذه النماذج لعمل تنبؤات حول ظروف السوق المستقبلية. يمكن تخصيص نماذج RNN لتناسب احتياجات المستخدم المحددة ، مثل أفق التنبؤ المطلوب ، ومستوى دقة البيانات ، ونوع الأدوات المالية التي يتم تحليلها.

 

يمكن أيضًا استخدام نماذج RNN في عميل نظام AISHE بالاقتران مع نماذج الشبكات العصبية الأخرى ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أو شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) ، لإنشاء نماذج تنبؤية أكثر قوة يمكنها التقاط كل من الوقت. والأنماط المكانية في البيانات المالية. بشكل عام ، توفر RNNs في عميل نظام AISHE أداة قوية لتحليل بيانات السوق المالية والتنبؤ بها ، مما يسمح للمستخدمين باتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استثماراتهم واستراتيجيات التداول الخاصة بهم.

 

الذاكرة طويلة المدى (LSTM)

نوع من الشبكات العصبية المتكررة (RNN) المصممة للتعامل مع مشكلة اختفاء التدرجات في الشبكات العصبية التقليدية. تعد LSTMs مناسبة بشكل خاص لنمذجة بيانات التسلسل ذات التبعيات طويلة المدى ، مثل معالجة اللغة الطبيعية أو تحليل السلاسل الزمنية. يتمثل الاختلاف الرئيسي بين LSTM و RNN التقليدي في أن LSTM له بنية أكثر تعقيدًا ، بما في ذلك حالة الخلية التي يمكنها بشكل انتقائي نسيان المعلومات أو تذكرها بناءً على آليات البوابة.

 

خلية الذاكرة في LSTM هي المكون الذي يمكّن الشبكة من تخزين المعلومات لفترات زمنية أطول. تحتوي خلية الذاكرة على ثلاث آليات بوابة: بوابة النسيان وبوابة الإدخال وبوابة الإخراج. تحدد بوابة النسيان المعلومات التي يجب تجاهلها في حالة الخلية ، بينما تحدد بوابة الإدخال المعلومات الجديدة التي يجب إضافتها إلى حالة الخلية. أخيرًا ، تحدد بوابة الإخراج المعلومات من حالة الخلية التي يجب إخراجها إلى الطبقة التالية أو إلى إخراج الشبكة.

 

في سياق نظام AISHE والعميل ، يمكن استخدام LSTM لمجموعة متنوعة من المهام ، بما في ذلك تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ في الأسواق المالية. من خلال تخزين المعلومات لفترات زمنية أطول ، يمكن لـ LSTM تعلم تحديد الاتجاهات والأنماط طويلة المدى في البيانات ، وإجراء تنبؤات بناءً على تلك الأنماط. يوفر نظام AISHE للمستخدمين نماذج LSTM المدربة مسبقًا والتي يمكن تخصيصها وضبطها لمهام محددة ، مثل التنبؤ بأسعار الأسهم أو أسعار صرف العملات.

 

آلة بولتزمان المقيدة (RBM)

نوع من النماذج التوليدية المستخدمة في التعلم غير الخاضع للإشراف ، وهو نوع من التعلم الآلي لا يتطلب بيانات مصنفة. تتعلم RBMs تمثيل التوزيع الاحتمالي الأساسي لبيانات الإدخال ، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل تقليل الأبعاد وتعلم الميزات.

 

في RBMs ، يتم توصيل الوحدات المرئية والمخفية بواسطة الأوزان ، ويتم تدريب الشبكة على تعلم الأوزان التي تمثل بيانات الإدخال على أفضل وجه. يتم ضبط الأوزان باستخدام تقنية تسمى الاختلاف التباين ، والتي تقوم بتحديث الأوزان بشكل متكرر لتقليل الاختلاف بين توزيع النموذج وتوزيع بيانات الإدخال.

 

تم استخدام RBM على نطاق واسع لمجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام وأنظمة التوصية. في سياق نظام AISHE ، يمكن استخدام RBM لتعلم الأنماط والاتجاهات في البيانات المالية والمساعدة في بيان اليوم.

 

شبكات الخصومة التوليدية (GANs)

نوع من النماذج التوليدية يمكن استخدامه في نظام AISHE لمهام مثل زيادة البيانات وتغلغل البيانات بين العملاء. تتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين: شبكة مولد وشبكة مميزة. تتعلم شبكة المولد إنشاء عينات بيانات جديدة تشبه بيانات التدريب ، بينما تتعلم شبكة أداة التمييز التمييز بين البيانات الحقيقية والمولدة. يمكن العثور على وظائف تنفيذ شبكات GAN في أداة إدارة AIMAN داخل نظام AISHE.

 

 

 

 

الذكاء الاصطناعي في التمويل من نظام AISHE

التداول المستقل (AU)

يشتمل عميل نظام AISHE على نظام تداول مستقل يستخدم خوارزميات قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السوق واتخاذ قرارات التداول في الوقت الفعلي. يستخدم النظام خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة لأتمتة قرارات التداول ، مما يسمح للمتداولين بإنشاء نماذج تداول مخصصة يمكنها اتخاذ القرارات بناءً على اتجاهات السوق وعوامل أخرى دون الحاجة إلى تدخل بشري.

 

يتمتع المتداولون الذين يستخدمون عميل نظام AISHE بمستوى عالٍ من التخصيص والتحكم في استراتيجيات التداول الخاصة بهم. يمكنهم تعيين معاييرهم الخاصة ومستويات المخاطر ، ويتكيف النظام تلقائيًا مع ظروف السوق المتغيرة. يمكن أيضًا بدء نظام التداول المستقل يدويًا باستخدام أزرار الإجراءات ، مما يمنح المتداولين مزيدًا من المرونة والتحكم.

 

مؤشرات الرسم البياني (CI)

لا يقوم عميل نظام AISHE بدمج مؤشرات الرسم البياني مباشرة في منصته. ومع ذلك ، يمكن للمتداولين استخدام مؤشرات الرسم البياني الخاصة بهم لتحليل بيانات السوق وتحديد فرص التداول المحتملة. يمكن أن توفر خوارزميات العميل القائمة على الذكاء الاصطناعي اتجاهات أو اتجاهات ، بالإضافة إلى التنبيهات والإشعارات بناءً على رؤاها الخاصة ، مما يساعد المتداولين على البقاء على اطلاع والاستجابة بسرعة لتغيرات السوق.

 

تتضمن بعض مؤشرات الرسم البياني الشائعة التي قد يستخدمها المتداولون المتوسطات المتحركة و MACD و RSI و Bollinger Bands وغيرها. تساعد هذه الأدوات المتداولين على تحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات السوق ويمكن أن تكون مفيدة في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن عميل نظام AISHE لا يوفر وصولاً مباشرًا إلى مؤشرات الرسم البياني ، لذلك يجب على المتداولين استخدام أدوات خارجية لدمجها في استراتيجيات التداول الخاصة بهم.

 

 

 

تصنيفات منظمة العفو الدولية

 

الذكاء الاصطناعي الضعيف (WAI)

يُعرف أيضًا باسم AI الضيق ، تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة محددة أو حل مشكلة معينة. أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة غير قادرة على تعميم معرفتها على مجالات أخرى ، وتتطلب إشرافًا بشريًا كبيرًا لتعمل بشكل صحيح. تتضمن أمثلة WAI المساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa وروبوتات الدردشة ومحركات التوصية.

 

الذكاء الاصطناعي القوي (SAI)

يهدف هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، إلى تطوير آلات يمكنها أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها. ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية قادرة على فهم العالم والتفكير بشأنه ، والتعلم من التجربة ، واتخاذ القرارات بمفردها. بينما لا يزال الطريق طويلاً أمام الجهاز الأعلى للرقابة المالية والمحاسبة ، يعتقد بعض الباحثين أنه يمكن تحقيقه في المستقبل.

 

 

حشد الذكاء من نظام AISHE

يوفر نظام AISHE للمستخدمين أدوات Swarm Intelligence المختلفة لتدريب عملاء نظام AISHE الخاص بهم واستخدامهم في ظروف السوق المالية الحقيقية. من المهم ملاحظة أنه يتم دعم أدوات التداول المعتمدة فقط من قبل نظام AISHE المركزي.

 

فيما يلي بعض الشبكات العصبية التي يوفرها نظام AISHE وعملاء نظام AISHE:

 

سرب الاستخبارات

يشير ذكاء السرب إلى السلوك الجماعي الذي تظهره الأنظمة اللامركزية والمنظمة ذاتيًا ، وعادة ما تكون مستوحاة من السلوك الاجتماعي للحيوانات أو الحشرات. في عملاء نظام AISHE ، يتم استخدام Swarm Intelligence في تطوير الخوارزميات التي تحاكي السلوك الجماعي لمجموعات عملاء نظام AISHE لحل المشكلات المعقدة. يعتبر نهج Swarm Intelligence مفيدًا بشكل خاص للمهام التي لا يمكن حلها بواسطة عميل واحد لنظام AISHE أو خوارزميات الحوسبة التقليدية.

 

التعلم الجماعي

يشير التعلم الجماعي إلى العملية التي تتعلم من خلالها مجموعة من عملاء نظام AISHE معًا لتحسين أدائهم الفردي والجماعي. في عملاء نظام AISHE ، يتم تحقيق التعلم الجماعي من خلال استخدام خوارزميات Swarm Intelligence ، والتي تسمح لعملاء نظام AISHE بمشاركة المعلومات والتعلم من بعضهم البعض. كان هذا النهج مفيدًا بشكل خاص في تطوير استراتيجيات التداول المالي ، حيث تعمل مجموعة من عملاء نظام AISHE معًا لاتخاذ قرارات التداول بناءً على ظروف السوق والأداء السابق.

 

الذكاء الجماعي

يشير الذكاء الجماعي إلى قدرة مجموعة من عملاء نظام AISHE على حل المشكلات التي تتجاوز قدرات أي عميل نظام AISHE فردي. في نظام AISHE ، يتم تحقيق الذكاء الجماعي من خلال استخدام خوارزميات Swarm Intelligence ، والتي تسمح لعملاء نظام AISHE بمشاركة المعلومات والعمل معًا لحل المشكلات المعقدة. كان هذا النهج مفيدًا بشكل خاص في تطوير النماذج التنبؤية للتداول المالي ، حيث تعمل مجموعة من عملاء نظام AISHE معًا لتحليل بيانات السوق واتخاذ قرارات التداول بناءً على ذكائهم الجماعي.

 

 

 

 

 

عميل نظام AISHE

عميل نظام AISHE هو تطبيق برمجي يوفر للمستخدمين الوصول إلى منصة التداول المالي في الوقت الحقيقي القائمة على السحابة ، نظام AISHE. العميل متوافق مع أنظمة التشغيل Windows 10/11 ويتطلب Microsoft Office Excel 2016/2019.

باستخدام التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز ونقل التعلم والتعلم النشط والتعلم عبر الإنترنت ، يتيح عميل نظام AISHE للمستخدمين تحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات التداول. 

الميزة الرئيسية للعميل هي قدرته على التدريب الفردي من قبل المستخدمين ، مما يسمح لهم بإنشاء نماذج مخصصة مصممة خصيصًا لاستراتيجيات وأهداف التداول الخاصة بهم. يوفر العميل أيضًا للمستخدمين بيانات السوق في الوقت الفعلي ويدعم DDE و RTD للتداول في الوقت الفعلي.

لاستخدام عميل نظام AISHE ، يجب على المستخدمين تنزيل البرنامج من موقع AISHE على الويب وتثبيته على نظام التشغيل Windows 10/11. بالإضافة إلى ذلك ، يحتاجون إلى بيئة تداول من البنك أو الوسيط ، مثل Meta Trader 4 ، الذي يدعم DDE و RTD. يمكن لعميل نظام AISHE الاتصال بمنصات تداول مختلفة للتداول وتنفيذ الصفقات.

يمكن تنزيل العميل مجانًا ويأتي بأموال تجريبية ، مما يسمح للمستخدمين بممارسة التداول دون المخاطرة بأموال حقيقية. بمجرد تثبيت العميل ، يمكن للمستخدمين توصيله بنظام AISHE والبدء في تدريب نماذجهم باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتاحة وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

 

 

 

تعمل مشاركة التبادل الديناميكي للبيانات (DDE) وبيانات الوقت الفعلي (RTD) في تطبيق AISHE على تحسين الأداء بشكل كبير.

 

DDE هو بروتوكول قديم يسمح لـ AISHE بالاتصال وتبادل البيانات مع التطبيقات الأخرى. DDE غير متزامن ، مما يعني أنه يتعين على AISHE انتظار البيانات المرسلة بواسطة تطبيق آخر. ومع ذلك ، يمكن أن يكون مفيدًا عندما لا تحتاج البيانات إلى التحديث في الوقت الفعلي.

 

من ناحية أخرى ، يسمح RTD لـ AISHE بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي من تطبيق آخر. يعمل RTD بشكل متزامن ، مما يسمح لـ AISHE باستلام البيانات وعرضها في الوقت الفعلي. هذا ضروري لأن البيانات تحتاج إلى التحديث في الوقت الحقيقي.

 

لذلك ، يمكن لمشاركة DDE و RTD في تطبيق AISHE الاستفادة من كلا البروتوكولين. على سبيل المثال ، يمكن للتطبيق الذي يستخدم DDE لتوفير البيانات التاريخية إلى AISHE استخدام وظيفة RTD لإرسال البيانات في الوقت الفعلي إلى AISHE. يتيح ذلك لـ AISHE الوصول إلى البيانات التاريخية أثناء معالجة البيانات في الوقت الفعلي وعرضها.

 

مثال على الاستخدام المشترك لـ DDE و RTD في تطبيق AISHE هو عرض أسعار الأسهم. يستخدم AISHE DDE لإرسال بيانات الأسعار التاريخية بينما يستخدم في نفس الوقت RTD لإرسال الأسعار في الوقت الفعلي إلى AISHE. يتيح ذلك لعميل AISHE عرض بيانات الأسعار التاريخية أثناء تحديث الأسعار في الوقت الفعلي.

 

من المهم ملاحظة أن استخدام DDE و RTD معًا له بعض التعقيدات ويتطلب تخطيطًا دقيقًا. على سبيل المثال ، يجب تكوين خوادم DDE و RTD للتواصل مع تطبيق AISHE. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تكوين تطبيق AISHE لمعالجة البيانات من كلا البروتوكولين بشكل صحيح.

 

بشكل عام ، يعد DDE و RTD مزيجًا قويًا للاستفادة من AISHE الذي يمكنه معالجة البيانات التاريخية والوقت الحقيقي. ومع ذلك ، يتطلب التنفيذ الصحيح تخطيطًا دقيقًا وتكوينًا لجميع المكونات المعنية.

 

وظائف DDE في AISHE:

• تُستخدم وظيفة DDE في AISHE لتلقي البيانات من التطبيقات الأخرى التي تدعم بروتوكول DDE.
• بناء الجملة لوظيفة DDE هو "= DDE (الخادم ، الموضوع ، العنصر)".
• الخادم: اسم خادم DDE الذي يتم الاتصال به.
• الموضوع: الموضوع الذي يحدد نوع البيانات التي يتم الوصول إليها.
• العنصر: اسم العنصر أو البيانات التي يتم الوصول إليها.
• وظيفة DDE هي وظيفة متقلبة ، مما يعني أنه يتم إعادة حسابها في كل مرة يحدث فيها تغيير في AISHE.

 

تبادل البيانات الديناميكي (DDE) هو طريقة تسمح للتطبيقات بالتواصل مع بعضها البعض عن طريق تبادل البيانات مباشرة. في AISHE ، يسمح DDE للتطبيقات الأخرى بقراءة أو كتابة البيانات من بروتوكول AISHE.

يتم تنشيط DDE عادةً عبر حافظة Windows. عندما يتصل تطبيق ما بتطبيق آخر ، فإنه يفتح قناة DDE لتبادل البيانات. يمكن للتطبيقين بعد ذلك إرسال واستقبال الرسائل عبر قناة DDE لتبادل البيانات.

من أجل استخدام مادة DDE في AISHE ، فأنت بحاجة إلى ما يسمى بصيغة DDE. تبدأ صيغة DDE دائمًا بعلامة تعجب (!) متبوعة بالتطبيق الذي تريد التواصل معه ، متبوعة بكلمة أساسية تحدد نوع الإجراء الذي تريد تنفيذه ، وأخيراً المعلمات المستخدمة للإجراء المطلوب هي.

فيما يلي مثال على صيغة DDE في AISHE ، والتي تأخذ سعر EURUSD "1.06541" في نظام AISHE من ميتاتريدر وإدراجه في خلية:

 

= بروتوكول | تطبيق! الأمر | معلمة

 

مكونات صيغة DDE هي كما يلي:

• البروتوكول: البروتوكول المستخدم للاتصال. بالنسبة إلى DDE ، يكون هذا عادةً "DDE".
• التطبيق: اسم التطبيق الذي تريد التواصل معه. في هذه الحالة سيكون "الطريق السريع".
• COMMAND: الكلمة الأساسية التي تحدد الإجراء الذي تريد تنفيذه. في هذه الحالة سيكون "سعر الإدخال".
• المعلمات: المعلمات المطلوبة للعمل. في هذه الحالة ، سيكون هذا هو الرقم "1.06541".

 

إذا أدخلت هذه الصيغة في خلية وقمت بتحديث الخلية ، فسيتم إدراج الرقم "1.06541" في AISHE.

 

 

ميزات RTD في AISHE:

• تُستخدم وظيفة RTD في AISHE للوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي التي يوفرها تطبيق آخر.
• صيغة الدالة RTD هي "= RTD (الخادم ، الموضوع 1 ، الموضوع 2 ، ...)".
• الخادم: اسم خادم RTD الذي يوفر البيانات.
• الموضوع 1 والموضوع 2 ...: الموضوعات أو البيانات التي يتم الوصول إليها. يمكن أن تكون هذه أي عدد من الموضوعات أو التواريخ.
• وظيفة RTD هي وظيفة غير متطايرة ، مما يعني أنه يتم إعادة حسابها فقط عندما تتغير البيانات التي يتم الوصول إليها.

 

بيانات الوقت الفعلي (RTD) هي طريقة تسمح لـ AISHE بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي من برنامج أو تطبيق آخر. على عكس DDE ، الذي يعمل بشكل غير متزامن ، يعمل RTD بشكل متزامن ، مما يسمح لـ AISHE بتلقي البيانات وعرضها في الوقت الفعلي.

يتم تنشيط RTD عادةً باستخدام وظيفة خاصة في AISHE ، وظيفة RTD. تحتوي وظيفة RTD على ثلاث معلمات مطلوبة:

 

• ProgID  : معرّف البرنامج (ProgID) للتطبيق أو البرنامج الذي يوفر البيانات.
• Server  : اسم الخادم أو عنوان IP لجهاز الكمبيوتر الذي يقوم بتشغيل البرنامج المزود بالبيانات.
• Topic  : معرّف فريد لنوع البيانات التي يتم تقديمها.

 

بمجرد تكوين وظيفة RTD ، تستدعي AISHE الوظيفة بشكل دوري لاسترداد البيانات. عندما تتوفر بيانات جديدة ، تقوم وظيفة RTD بإعادتها إلى AISHE ، وتقوم AISHE بتحديث الخلية بالبيانات الجديدة.

 

فيما يلي مثال باستخدام وظيفة RTD في AISHE:

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

مكونات وظيفة RTD هي كما يلي:

 

• ProgID  : معرف البرنامج الخاص بالتطبيق أو البرنامج الذي يوفر البيانات. يحدد ProgID البرنامج ويمنح AISHE القدرة على الوصول إليه. أمثلة ProgIDs هي "AISHE.Application" لمثيل AISHE آخر أو "MSWinsock.Winsock.1" لعنصر تحكم Winsock.
• Server  : اسم الكمبيوتر الذي يقوم بتشغيل البرنامج الذي يوفر البيانات. يمكن أن يكون هذا اسم الكمبيوتر المحلي أو اسم كمبيوتر بعيد.
• Topic  : معرّف فريد لنوع البيانات التي يتم تقديمها. يتم تعيين معلمة Topic بواسطة التطبيق وتحدد نوع البيانات التي يتم تقديمها.

 

من المهم ملاحظة أن RTD يتم تحديثه فقط عند تشغيل AISHE ووظيفة RTD نشطة في المصنف. إذا لم تكن AISHE نشطة أو مغلقة ، فلن يتم تحديث أي بيانات.

RTD هي ميزة قوية تسمح لـ AISHE بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي وعرضها. ومع ذلك ، فإنه يتطلب تطبيقًا مهيأًا يوفر البيانات والتنفيذ المناسب لوظيفة RTD في AISHE.

 

 

أن استخدام وظائف DDE و RTD له بعض الجوانب المعقدة ويتطلب تخطيطًا دقيقًا. على سبيل المثال ، يجب تكوين خوادم DDE و RTD للتواصل مع تطبيق AISHE. أيضًا ،   يحتاج تطبيق AISHE  إلى التكوين لمعالجة البيانات من كلا البروتوكولين بشكل صحيح.

 

 

تقنية ActiveX

تم تصميم تطبيق AISHE Client Application للتعامل مع البيانات والطلبات الواردة في الوقت الفعلي ، مما يوفر للمستخدمين أداة قوية لتحليل البيانات ومعالجتها. لتحقيق هذه الوظيفة ، يستخدم التطبيق مجموعة متنوعة من التقنيات ، بما في ذلك عناصر تحكم DDE و RTD و ActiveX.

تلعب تقنية ActiveX دورًا مهمًا في تطبيق AISHE من خلال السماح بالاتصال والتكامل السلس مع التطبيقات ولغات البرمجة الأخرى. يمكّن هذا الذكاء التعاوني تطبيق AISHE من التفاعل مع مصادر البيانات الخارجية والاستفادة من قدراتها لتعزيز وظائف التطبيق.

على سبيل المثال ، قد يستخدم تطبيق AISHE عناصر تحكم ActiveX للتفاعل مع قواعد البيانات الخارجية أو خدمات الويب ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى ثروة من البيانات التي قد لا تكون متاحة بخلاف ذلك. يمكن أيضًا استخدام عناصر تحكم ActiveX لإضافة تفاعل إلى واجهة مستخدم التطبيق ، مما يجعلها أكثر سهولة وسلاسة في الاستخدام.

من خلال الاستفادة من قوة تقنية ActiveX ، يمكن لتطبيق AISHE الاستفادة من نقاط القوة في التطبيقات ولغات البرمجة الأخرى لتحسين أدائها وقدراتها. والنتيجة هي أداة قوية لتحليل البيانات ومعالجتها يمكن أن تزود المستخدمين برؤى قيمة ومعلومات قابلة للتنفيذ.

يعد استخدام تقنية ActiveX في تطبيق AISHE مكونًا مهمًا في ذكاءها التعاوني ، مما يتيح الاتصال والتكامل السلس مع التطبيقات ولغات البرمجة الأخرى.

 

مهم

تطبيق عميل AISHE هو تطبيق برمجي قوي للذكاء الاصطناعي يستخدم مجموعة متنوعة من التقنيات للتعامل مع البيانات والطلبات الواردة في الوقت الفعلي. على وجه التحديد ، يستخدم التطبيق عناصر تحكم DDE و RTD و ActiveX لتحقيق هذه الوظيفة.

 

 

• يعد DDE مكونًا مهمًا للتطبيق ، حيث يتيح الاتصال بالتطبيقات الخارجية التي تدعم بروتوكول DDE. عندما يتلقى التطبيق بيانات من مصدر خارجي ، يمكنه معالجة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام كود VBA. وبالمثل ، يمكن للتطبيق إرسال البيانات إلى التطبيقات الخارجية باستخدام DDE.

 

• تعد وظيفة RTD أيضًا جزءًا لا يتجزأ من تطبيق عميل AISHE. تتيح هذه الوظيفة للتطبيق تلقي بيانات في الوقت الفعلي من مصادر خارجية مثل مؤشرات الأسهم. عندما تتغير البيانات ، تقوم وظيفة RTD بتحديث البيانات في الوقت الفعلي. يمكن معالجة هذه البيانات باستخدام كود VBA ، مما يسمح للتطبيق بإجراء العمليات الحسابية والمعالجة في الوقت الفعلي.

 

• تُستخدم عناصر تحكم ActiveX على نطاق واسع في تطبيق عميل AISHE لإضافة الوظائف والتفاعل إلى واجهة المستخدم. عندما يتفاعل المستخدم مع عنصر تحكم ActiveX ، يمكن للتطبيق معالجة إدخال المستخدم في الوقت الفعلي باستخدام رمز VBA. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام عناصر تحكم ActiveX للتفاعل مع التطبيقات الخارجية ولغات البرمجة.

 

 

تم تصميم تطبيق عميل AISHE للتعامل مع البيانات والطلبات الواردة في الوقت الفعلي ، مما يجعله أداة قوية لإجراء العمليات الحسابية والمعالجة في الوقت الفعلي. يمكن توفير أمثلة حول كيفية معالجة التطبيق للبيانات في الوقت الفعلي باستخدام التعليمات البرمجية لـ VBA ، وكيفية استخدامه لعناصر تحكم DDE و RTD و ActiveX للتفاعل مع مصادر البيانات الخارجية والتطبيقات. بشكل عام ، فإن الجمع بين عناصر تحكم DDE و RTD و ActiveX يمكّن تطبيق عميل AISHE من تقديم وظائف في الوقت الفعلي وهو أمر ضروري في مجموعة متنوعة من الصناعات وحالات الاستخدام.