O sistema AISHE
O sistema AISHE é uma plataforma baseada em nuvem projetada para negociação financeira em tempo real, alimentada por inteligência artificial avançada e técnicas de aprendizado de máquina. Sua rede blockchain garante a troca segura e eficiente de dados entre clientes. O sistema compreende dois componentes principais: o cliente do sistema AISHE e o próprio sistema AISHE.
O cliente é um aplicativo de software para download que se conecta ao sistema AISHE e recebe dados em tempo real sobre tendências do mercado financeiro, notícias e outros dados relevantes. Ele utiliza uma variedade de técnicas de aprendizado de máquina e IA, como redes neurais, aprendizado profundo e aprendizado por reforço, para analisar dados de mercado e executar negociações em tempo real. Os usuários podem personalizá-lo de acordo com suas preferências comerciais específicas e tolerância ao risco.
O hub central para troca de dados e coordenação entre clientes é o próprio sistema AISHE, localizado no centro de dados AISHE. Ele fornece estruturas neurais e fluxos de dados relevantes para sistemas de clientes individuais para que cada cliente possa agir de forma independente. O sistema oferece aos usuários a oportunidade de treinar seu cliente de sistema gratuitamente usando dinheiro de demonstração, permitindo experiência e desenvolvimento de estratégias de negociação sem arriscar capital real.
O AISHE System Client é um sistema autônomo alimentado por IA acessível a qualquer pessoa com um computador, independentemente de seu histórico financeiro ou comercial. É uma ferramenta poderosa para potencialmente ganhar dinheiro nos mercados financeiros. O sistema é baseado em nuvem e pode ser customizado para atender diferentes estratégias e preferências, tornando-o fácil de usar e adaptável. Ao utilizar as mais recentes tecnologias de IA, o AISHE System Client permite que os usuários entrem com confiança no mundo das oportunidades financeiras. O melhor de tudo é que é totalmente gratuito e sem obrigações por 30 dias. Experimente e descubra como ele pode ajudá-lo a alcançar seus objetivos financeiros.
Métodos de aprendizado de máquina aplicados do sistema AISHE
O sistema AISHE fornece acesso aos seus métodos de aprendizado de máquina aplicados para que os usuários treinem e utilizem seus próprios clientes do sistema AISHE em tempo real. Os usuários podem personalizar seus próprios clientes do sistema AISHE para atender seus objetivos específicos e otimizar seu desempenho no mercado financeiro. Os seguintes aplicativos estão disponíveis: aprendizado autossupervisionado (SSL), aprendizado não supervisionado (UL), aprendizado por reforço (RL), aprendizado por transferência (TL), aprendizado ativo (AL) e aprendizado online (OL).
Aprendizagem auto supervisionada (SSL)
Este é um tipo de aprendizado de máquina que treina o algoritmo em um conjunto de dados rotulado. O objetivo é aprender um mapeamento entre as variáveis de entrada e saída, encontrando uma função que possa prever com precisão a saída dada a entrada. O sistema AISHE usa SSL para uma variedade de tarefas de previsão financeira, como B. Forex, Índices, Mercadorias, Ações e Previsão de Preços de Criptomoedas.
Aprendizagem não supervisionada (UL)
Este é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo é treinado em um conjunto de dados não rotulados. O objetivo é encontrar estados e relacionamentos dentro dos dados sem conhecimento prévio da estrutura de dados. O sistema AISHE usa UL para identificar tendências e anomalias de mercado em cotações financeiras em tempo real.
Aprendizagem por Reforço (RL)
Este é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo aprende por tentativa e erro, interagindo com um ambiente. O objetivo é aprender a melhor ação possível em uma determinada situação para maximizar um sinal de recompensa. O sistema AISHE usa RL para negociação algorítmica, onde o sistema aprende as melhores estratégias de negociação com base nos feedbacks e correções do cliente do sistema Connected AISHE.
Transfer Learning (TL)
Essa é uma técnica em que um modelo que foi treinado para uma tarefa é reutilizado como ponto de partida para uma nova tarefa relacionada. O sistema AISHE usa TL para melhorar a precisão e a velocidade das previsões financeiras usando modelos pré-treinados de experiências negociadas para tarefas relacionadas.
Aprendizagem ativa (AL)
Este é um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo pode consultar ativamente um usuário ou outra fonte de informação para obter dados rotulados. O objetivo é minimizar a quantidade de dados marcados necessários para atingir um nível de desempenho desejado. O sistema AISHE usa AL para minimizar a necessidade de dados rotulados em tarefas de previsão financeira.
Aprendizagem Online (OL)
Esse é um tipo de aprendizado de máquina que atualiza continuamente o modelo à medida que novos dados se tornam disponíveis. O objetivo é adaptar-se às mudanças nas distribuições de dados e garantir que o modelo permaneça preciso ao longo do tempo. O sistema AISHE usa OL para garantir que suas previsões financeiras em tempo real estejam sempre atualizadas com as informações do mercado.
Abordagens de aprendizagem do sistema AISHE
O sistema AISHE oferece aos usuários várias abordagens de aprendizado para treinar e usar seus próprios clientes do sistema AISHE em condições reais do mercado financeiro. É importante notar que apenas instrumentos de negociação aprovados pelo sistema AISHE central e para os quais as estruturas neurais estão disponíveis podem ser usados. Você pode verificar facilmente a disponibilidade de um instrumento inserindo-o no cliente do sistema AISHE. Se o valor retornado for "0,0", significa que o instrumento não está disponível. Portanto, é necessário verificar com seu banco, corretora ou Equipe de Suporte do Sistema AISHE para confirmar e ajustar os instrumentos antes de utilizá-los.
Os usuários podem personalizar seus clientes de acordo com seus objetivos específicos e otimizar seu desempenho no mercado financeiro. As seguintes abordagens de aprendizagem estão disponíveis:
Aprendizado Federado (FL)
Essa é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que várias partes treinem um modelo compartilhado usando seus dados locais, sem compartilhar os dados em si. Cada parte treina um modelo em seus próprios dados e, em seguida, compartilha apenas as atualizações do modelo com um servidor central. O servidor central agrega as atualizações do modelo para gerar um novo modelo global, que é enviado de volta para cada parte para uso em treinamento adicional.
Aprendizagem Cooperativa (CoL)
Esta é uma abordagem em que vários alunos colaboram entre si para aprender uma tarefa comum. Cada aluno tem acesso a um subconjunto diferente de dados e eles compartilham informações entre si para melhorar seus resultados individuais de aprendizagem. Essa abordagem pode ser usada para melhorar o desempenho geral de um sistema de aprendizado de máquina, aproveitando os pontos fortes de cada aluno individualmente.
Aprendizado por Reforço com Demonstrações de Especialistas (RLfED)
Essa abordagem combina os pontos fortes do aprendizado por reforço (RL) e do aprendizado supervisionado. No RL, um agente aprende por meio de interações de tentativa e erro com seu ambiente, enquanto no aprendizado supervisionado, o agente recebe dados rotulados. No RLfED, um especialista fornece ao agente demonstrações de como realizar uma tarefa, e o agente usa essas demonstrações para guiar seu próprio aprendizado por meio de RL. Essa abordagem pode ser usada para melhorar a velocidade e a eficiência dos sistemas baseados em RL, reduzindo a quantidade de tentativa e erro necessária para aprender.
Abaixo estão algumas das redes neurais fornecidas pelo sistema AISHE
O sistema AISHE fornece aos usuários diferentes redes neurais para treinar e usar seus próprios clientes do sistema AISHE em condições reais do mercado financeiro. É importante notar que apenas instrumentos de negociação aprovados pelo sistema AISHE central e para os quais as estruturas neurais estão disponíveis podem ser usados. Você pode verificar facilmente a disponibilidade de um instrumento inserindo-o no cliente do sistema AISHE. Se o valor retornado for "0,0", significa que o instrumento não está disponível. Portanto, é necessário confirmar e ajustar os instrumentos com seu banco, corretora ou Equipe de Suporte do Sistema AISHE antes de utilizá-los.
Rede Neural (NN)
tipo de algoritmo de aprendizado de máquina projetado para simular o comportamento do cérebro humano. As NN são compostas por camadas de nós interconectados que processam e transmitem informações, de maneira semelhante à maneira como os neurônios funcionam no cérebro. As conexões entre esses nós são ponderadas, permitindo que a rede aprenda com os dados ajustando esses pesos para prever melhor uma saída com base em uma determinada entrada.
Aprendizado Profundo (DL)
Um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina projetado para simular o comportamento do cérebro humano. As NN são compostas por camadas de nós interconectados que processam e transmitem informações, de maneira semelhante à maneira como os neurônios funcionam no cérebro. As conexões entre esses nós são ponderadas, permitindo que a rede aprenda com os dados ajustando esses pesos para prever melhor uma saída com base em uma determinada entrada.O NN pode ser usado para uma ampla variedade de tarefas, incluindo previsão e previsão de séries temporais para pedidos no mercado financeiro. Eles são particularmente úteis para tarefas que envolvem reconhecimento de padrões, como previsão de preços de ações ou detecção de anomalias em dados financeiros. A NN também pode ser usada para reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e muitas outras aplicações.No contexto da previsão do mercado financeiro, o NN pode ser treinado para identificar padrões e tendências em dados históricos, que podem ser usados para fazer previsões sobre o comportamento futuro do mercado. Por exemplo, um NN pode ser treinado para prever o preço de uma determinada ação com base em fatores como preço histórico, volume de negócios e indicadores econômicos. Isso pode ajudar os traders a tomar decisões mais informadas sobre quando comprar ou vender um determinado título.
Rede Neural Convolucional (CNN)
Uma rede neural convolucional é um tipo de rede neural particularmente adequada para tarefas de reconhecimento de imagem. Ele usa um processo chamado convolução para extrair recursos de imagens de entrada e, em seguida, aplica operações de agrupamento para reduzir a dimensionalidade dos mapas de recursos. Em aplicações do mercado financeiro, as CNNs são frequentemente usadas para tarefas de classificação de estado, como prever se o preço de uma ação aumentará ou diminuirá.O sistema AISHE usa uma versão modificada de CNNs que aplica filtros de Kalman às previsões de estado de entrada de curto, médio e longo prazo nos níveis 1 a 10 nos clientes do sistema AISHE. Isso permite que a rede aprenda recursos hierárquicos em diferentes níveis de abstração, tornando-a mais eficaz na identificação de padrões em dados financeiros. A saída da rede é uma distribuição de probabilidade sobre possíveis resultados, que pode ser usada para tomar decisões de negociação com base na probabilidade prevista de diferentes resultados.
Rede Neural Recorrente (RNN)
No contexto do sistema e cliente AISHE, a Rede Neural Recorrente (RNN) é uma ferramenta poderosa que permite aos usuários analisar e prever dados do mercado financeiro em tempo real. Os RNNs no cliente do sistema AISHE são projetados especificamente para processar sequências de dados, como séries temporais de pedidos diários, e usar loops para permitir que as informações persistam de uma etapa de tempo para a próxima. Isso significa que os RNNs podem capturar as dependências e padrões temporais nos dados, tornando-os adequados para prever tendências futuras e movimentos de mercado.No cliente do sistema AISHE, os usuários podem treinar seus próprios modelos RNN em dados financeiros históricos e usar esses modelos para fazer previsões sobre as condições futuras do mercado. Os modelos RNN podem ser personalizados para atender às necessidades específicas do usuário, como o horizonte de previsão desejado, o nível de granularidade dos dados e o tipo de instrumentos financeiros que estão sendo analisados.Os modelos RNN no cliente do sistema AISHE também podem ser usados em conjunto com outros modelos de rede neural, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) ou Redes de Memória de Longo Curto Prazo (LSTMs), para criar modelos preditivos mais poderosos que podem capturar dados temporais e padrões espaciais nos dados financeiros. No geral, os RNNs no cliente do sistema AISHE fornecem uma ferramenta poderosa para analisar e prever dados do mercado financeiro, permitindo que os usuários tomem decisões informadas sobre seus investimentos e estratégias de negociação.
Memória de longo prazo (LSTM)
Um tipo de rede neural recorrente (RNN) projetada para lidar com o problema de desaparecimento de gradientes em RNNs tradicionais. Os LSTMs são particularmente adequados para modelar dados de sequência com dependências de longo prazo, como processamento de linguagem natural ou análise de séries temporais. A principal diferença entre um LSTM e um RNN tradicional é que um LSTM tem uma estrutura mais complexa, incluindo um estado de célula que pode esquecer ou lembrar seletivamente informações com base em mecanismos de gating.A célula de memória em um LSTM é o componente que permite que a rede armazene informações por períodos de tempo mais longos. A célula de memória tem três mecanismos de controle: o portão de esquecimento, o portão de entrada e o portão de saída. A porta de esquecimento determina quais informações no estado da célula devem ser descartadas, enquanto a porta de entrada decide quais novas informações devem ser adicionadas ao estado da célula. Finalmente, o portão de saída determina quais informações do estado da célula devem ser enviadas para a próxima camada ou para a saída da rede.No contexto do sistema e cliente AISHE, os LSTMs podem ser usados para uma variedade de tarefas, incluindo análise de séries temporais e previsões em mercados financeiros. Ao armazenar informações por períodos de tempo mais longos, os LSTMs podem aprender a identificar tendências e padrões de longo prazo nos dados e fazer previsões com base nesses padrões. O sistema AISHE fornece aos usuários modelos LSTM pré-treinados que podem ser personalizados e ajustados para tarefas específicas, como prever preços de ações ou taxas de câmbio.
Máquina Boltzmann Restrita (RBM)
Um tipo de modelo generativo usado para aprendizado não supervisionado, que é um tipo de aprendizado de máquina que não requer dados rotulados. Os RBMs aprendem a representar a distribuição de probabilidade subjacente dos dados de entrada, o que os torna úteis para tarefas como redução de dimensionalidade e aprendizado de recursos.Nos RBMs, as unidades visíveis e ocultas são conectadas por pesos e a rede é treinada para aprender os pesos que melhor representam os dados de entrada. Os pesos são ajustados usando uma técnica chamada divergência contrastiva, que atualiza iterativamente os pesos para minimizar a diferença entre a distribuição do modelo e a distribuição dos dados de entrada.O RBM tem sido amplamente utilizado para uma variedade de aplicações, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e sistemas de recomendação. No contexto do sistema AISHE, o RBM pode ser usado para aprender padrões e tendências em dados financeiros e ajudar no extrato do dia.
Redes Adversárias Gerativas (GANs)
Um tipo de modelo generativo que pode ser usado no sistema AISHE para tarefas como aumento de dados e penetração de dados entre clientes. As GANs consistem em duas redes neurais: uma rede geradora e uma rede discriminadora. A rede geradora aprende a gerar novas amostras de dados semelhantes aos dados de treinamento, enquanto a rede discriminadora aprende a distinguir entre dados reais e gerados. As funções para implementação de GANs podem ser encontradas na ferramenta de gerenciamento AIMAN dentro do sistema AISHE.
IA em Finanças do sistema AISHE
Negociação Autônoma (AU)
O cliente do sistema AISHE inclui um sistema de negociação autônomo que usa algoritmos baseados em IA para analisar dados de mercado e tomar decisões de negociação em tempo real. O sistema usa algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais profundas para automatizar as decisões de negociação, permitindo que os traders criem modelos de negociação personalizados que podem tomar decisões com base nas tendências do mercado e outros fatores sem a necessidade de intervenção humana.Os traders que usam o cliente do sistema AISHE têm um alto nível de personalização e controle sobre suas estratégias de negociação. Eles podem definir seus próprios parâmetros e níveis de risco, e o sistema se ajusta automaticamente às mudanças nas condições do mercado. O sistema de negociação autônomo também pode ser iniciado manualmente usando botões de ação, dando aos traders mais flexibilidade e controle.
Indicadores Gráficos (CI)
O cliente do sistema AISHE não integra indicadores gráficos diretamente em sua plataforma. No entanto, os comerciantes podem usar seus próprios indicadores gráficos para analisar dados de mercado e identificar oportunidades de negociação em potencial. Os algoritmos baseados em IA do cliente podem fornecer direções ou tendências, bem como alertas e notificações com base em seus próprios insights, ajudando os traders a se manterem informados e reagirem rapidamente às mudanças do mercado.Alguns indicadores gráficos comuns que os traders podem usar incluem médias móveis, MACD, RSI e Bollinger Bands, entre outros. Essas ferramentas ajudam os traders a detectar padrões e tendências nos dados de mercado e podem ser úteis na tomada de decisões comerciais informadas. No entanto, é importante observar que o cliente do sistema AISHE não fornece acesso direto aos indicadores do gráfico, portanto, os traders devem usar ferramentas externas para incorporá-los às suas estratégias de negociação.
Classificações de IA
IA fraca (WAI)
Também conhecido como IA estreita, esse tipo de IA é projetado para executar uma tarefa específica ou resolver um problema específico. Sistemas de IA fracos não são capazes de generalizar seus conhecimentos para outros domínios e requerem supervisão humana significativa para funcionar adequadamente. Exemplos de WAI incluem assistentes de voz como Siri ou Alexa, chatbots e mecanismos de recomendação.
IA Forte (SAI)
Também conhecida como inteligência geral artificial (AGI), esse tipo de IA tem como objetivo desenvolver máquinas capazes de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. Sistemas de IA fortes seriam capazes de entender e raciocinar sobre o mundo, aprender com a experiência e tomar decisões por conta própria. Embora o SAI ainda esteja muito longe, alguns pesquisadores acreditam que é possível alcançá-lo no futuro.
Swarm Intelligence do sistema AISHE
O Sistema AISHE fornece aos usuários diferentes ferramentas de Swarm Intelligence para treinar e usar seus próprios clientes do sistema AISHE em condições reais do mercado financeiro. É importante observar que apenas os instrumentos de negociação aprovados pelo sistema central AISHE são suportados.
Abaixo estão algumas das redes neurais fornecidas pelos clientes do Sistema AISHE e do sistema AISHE:
Inteligência de Enxame
Swarm Intelligence refere-se ao comportamento coletivo exibido por sistemas descentralizados e auto-organizados, tipicamente inspirados pelo comportamento social de animais ou insetos. Nos clientes do sistema AISHE, a Swarm Intelligence é utilizada no desenvolvimento de algoritmos que simulam o comportamento coletivo de grupos de clientes do sistema AISHE para resolver problemas complexos. A abordagem Swarm Intelligence é especialmente útil para tarefas que não podem ser resolvidas por um único cliente do sistema AISHE ou algoritmos de computação tradicionais.
Aprendizagem Coletiva
A Aprendizagem Coletiva refere-se ao processo pelo qual um grupo de clientes do sistema AISHE aprende em conjunto para melhorar seu desempenho individual e coletivo. Nos clientes do sistema AISHE, a Aprendizagem Coletiva é alcançada por meio do uso de algoritmos Swarm Intelligence, que permitem que os clientes do sistema AISHE compartilhem informações e aprendam uns com os outros. Essa abordagem tem sido particularmente útil no desenvolvimento de estratégias de negociação financeira, onde um grupo de clientes do sistema AISHE trabalha em conjunto para tomar decisões de negociação com base nas condições de mercado e no desempenho passado.
Inteligência coletiva
A Inteligência Coletiva refere-se à capacidade de um grupo de clientes do sistema AISHE de resolver problemas que estão além das capacidades de qualquer cliente individual do sistema AISHE. No sistema AISHE, a Inteligência Coletiva é alcançada através do uso de algoritmos Swarm Intelligence, que permitem que os clientes do sistema AISHE compartilhem informações e trabalhem juntos para resolver problemas complexos. Essa abordagem tem sido particularmente útil no desenvolvimento de modelos preditivos para negociação financeira, onde um grupo de clientes do sistema AISHE trabalha em conjunto para analisar dados de mercado e tomar decisões de negociação com base em sua inteligência coletiva.
O cliente do sistema AISHE
O cliente do sistema AISHE é um aplicativo de software que fornece aos usuários acesso à plataforma de negociação financeira em tempo real baseada em nuvem, o sistema AISHE. O cliente é compatível com os sistemas operacionais Windows 10/11 e requer o Microsoft Office Excel 2016/2019.
Usando técnicas de aprendizado de máquina e IA, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço, aprendizado por transferência, aprendizado ativo e aprendizado online, o cliente do sistema AISHE permite que os usuários analisem dados financeiros e tomem decisões comerciais.
A principal característica do cliente é a capacidade de ser treinado individualmente pelos usuários, permitindo que eles criem modelos personalizados adaptados às suas estratégias e objetivos de negociação específicos. O cliente também fornece aos usuários dados de mercado em tempo real e suporta DDE e RTD para negociação em tempo real.
Para usar o cliente do sistema AISHE, os usuários devem baixar o software do site da AISHE e instalá-lo em seu sistema operacional Windows 10/11. Além disso, eles exigem um ambiente de negociação de seu banco ou corretora, como o Meta Trader 4, que suporta DDE e RTD. O cliente do sistema AISHE pode se conectar a diferentes plataformas de negociação para negociar e executar negociações.
O download do cliente é gratuito e vem com dinheiro de demonstração, permitindo que os usuários pratiquem negociações sem arriscar fundos reais. Depois que o cliente é instalado, os usuários podem conectá-lo ao sistema AISHE e começar a treinar seus modelos usando as técnicas de aprendizado de máquina e IA disponíveis.
O compartilhamento de troca dinâmica de dados (DDE) e dados em tempo real (RTD) no aplicativo AISHE melhora significativamente o desempenho.
O DDE é um protocolo herdado que permite que o AISHE se comunique e troque dados com outros aplicativos. O DDE é assíncrono, o que significa que o AISHE precisa aguardar os dados enviados por outro aplicativo. No entanto, pode ser útil quando os dados não precisam ser atualizados em tempo real.
O RTD, por outro lado, permite que o AISHE acesse dados em tempo real de outro aplicativo. O RTD opera de forma síncrona, permitindo que o AISHE receba e exiba dados em tempo real. Isso é necessário porque os dados precisam ser atualizados em tempo real.
Portanto, compartilhar DDE e RTD em um aplicativo AISHE pode tirar proveito de ambos os protocolos. Por exemplo, o aplicativo que usa DDE para fornecer dados históricos para AISHE pode usar a função RTD para enviar dados em tempo real para AISHE. Isso permite que a AISHE acesse dados históricos enquanto processa e exibe dados em tempo real.
Um exemplo do uso conjunto de DDE e RTD no aplicativo AISHE é a exibição de preços de ações. O AISHE usa DDE para enviar dados de preços históricos enquanto, ao mesmo tempo, usa RTD para enviar preços em tempo real para AISHE. Isso permite que o cliente AISHE exiba dados históricos de taxas enquanto atualiza taxas em tempo real.
É importante observar que usar DDE e RTD juntos apresenta algumas complexidades e requer um planejamento cuidadoso. Por exemplo, os servidores DDE e RTD devem ser configurados para se comunicar com o aplicativo AISHE. Além disso, o aplicativo AISHE deve ser configurado para processar corretamente os dados de ambos os protocolos.
No geral, o DDE e o RTD são uma combinação poderosa para alavancar um AISHE que pode processar dados históricos e em tempo real. No entanto, a implementação correta requer planejamento e configuração cuidadosos de todos os componentes envolvidos.
Funções DDE em AISHE:
- A função DDE em AISHE é usada para receber dados de outros aplicativos que suportam o protocolo DDE.
- A sintaxe da função DDE é "=DDE(Servidor, Tópico, Item)".
- Servidor: O nome do servidor DDE com o qual se comunicar.
- Tópico: O tópico que define o tipo de dado que está sendo acessado.
- Item: O nome do item ou dados que estão sendo acessados.
- A função DDE é uma função volátil, o que significa que é recalculada sempre que ocorre uma alteração em AISHE.
Dynamic Data Exchange (DDE) é um método que permite que os aplicativos se comuniquem uns com os outros trocando dados diretamente. No AISHE, o DDE permite que outros aplicativos leiam ou gravem dados de um protocolo AISHE.
O DDE normalmente é ativado por meio da área de transferência do Windows. Quando um aplicativo se conecta a outro aplicativo, ele abre um canal DDE para trocar dados. Os dois aplicativos podem enviar e receber mensagens pelo canal DDE para trocar dados.
Para usar DDE em AISHE, você precisa da chamada fórmula DDE. Uma fórmula DDE sempre começa com um ponto de exclamação (!) seguido do aplicativo com o qual você deseja se comunicar, seguido de uma palavra-chave que define o tipo de ação que você deseja executar e, finalmente, os parâmetros usados para a ação necessária.
Aqui está um exemplo de uma fórmula DDE em AISHE, que pega o preço do EURUSD "1,06541" no sistema AISHE do metatrader e o insere em uma célula:
=PROTOCOLO|APLICATIVO!COMANDO|PARÂMETRO
Os componentes da fórmula DDE são os seguintes:
- PROTOCOL: O protocolo usado para comunicação. Para DDE, geralmente é "DDE".
- APLICATIVO: O nome do aplicativo com o qual você deseja se comunicar. Neste caso seria "HIGHWAY".
- COMANDO: A palavra-chave que define a ação que você deseja executar. Neste caso, seria "InsertPrice".
- PARÂMETROS: Os parâmetros necessários para a ação. Nesse caso, seria o número "1.06541".
Se você inserir esta fórmula em uma célula e atualizá-la, o número "1,06541" será inserido em AISHE.
Recursos de RTD no AISHE:
- A função RTD no AISHE é usada para acessar dados em tempo real fornecidos por outro aplicativo.
- A sintaxe da função RTD é "=RTD(Servidor, Tópico1, Tópico2, ...)".
- Servidor: O nome do servidor RTD que fornece os dados.
- Tópico1, Tópico2, ...: Os tópicos ou dados que estão sendo acessados. Estes podem ser qualquer número de tópicos ou datas.
- A função RTD é uma função não volátil, o que significa que só é recalculada quando os dados que estão sendo acessados mudam.
Dados em tempo real (RTD) é um método que permite ao AISHE acessar dados em tempo real de outro programa ou aplicativo. Ao contrário do DDE, que funciona de forma assíncrona, o RTD funciona de forma síncrona, permitindo que o AISHE receba e exiba dados em tempo real.
O RTD é normalmente ativado usando uma função especial no AISHE, a função RTD. A função RTD tem três parâmetros obrigatórios:
ProgID: O identificador do programa (ProgID) do aplicativo ou programa que fornece os dados.Server: O nome do servidor ou endereço IP do computador que executa o programa que fornece os dados.Topic: um identificador exclusivo para o tipo de dados que está sendo servido.
Depois que a função RTD é configurada, AISHE chama periodicamente a função para recuperar os dados. Quando novos dados estão disponíveis, a função RTD retorna para AISHE e AISHE atualiza a célula com os novos dados.
Aqui está um exemplo usando a função RTD em AISHE:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
Os componentes da função RTD são os seguintes:
ProgID: O ProgID do aplicativo ou programa que fornece os dados. O ProgID identifica o programa e dá ao AISHE a capacidade de acessá-lo. Exemplos de ProgIDs são "AISHE.Application" para outra instância AISHE ou "MSWinsock.Winsock.1" para um controle Winsock.Server: O nome do computador que executa o programa que fornece os dados. Pode ser o nome do computador local ou o nome de um computador remoto.Topic: um identificador exclusivo para o tipo de dados que está sendo servido. O parâmetro Topic é definido pelo aplicativo e define que tipo de dados é servido.
É importante observar que o RTD só é atualizado quando o AISHE está em execução e a função RTD está ativa na pasta de trabalho. Se o AISHE não estiver ativo ou fechado, nenhum dado será atualizado.
O RTD é um recurso poderoso que permite ao AISHE acessar e exibir dados em tempo real. No entanto, requer um aplicativo configurado que forneça dados e uma implementação adequada da função RTD no AISHE.
Que o uso das funções DDE e RTD tem alguns aspectos complexos e requer um planejamento cuidadoso. Por exemplo, os servidores DDE e RTD devem ser configurados para se comunicar com o aplicativo AISHE. Além disso, o aplicativo AISHE precisa ser configurado para processar corretamente os dados de ambos os protocolos.
Tecnologia ActiveX
O aplicativo cliente AISHE foi projetado para lidar com dados recebidos e solicitações em tempo real, fornecendo aos usuários uma ferramenta poderosa para análise e processamento de dados. Para obter essa funcionalidade, o aplicativo utiliza uma variedade de tecnologias, incluindo controles DDE, RTD e ActiveX.
A tecnologia ActiveX desempenha um papel crucial no aplicativo AISHE, permitindo comunicação e integração perfeitas com outros aplicativos e linguagens de programação. Essa inteligência cooperativa permite que o aplicativo AISHE interaja com fontes de dados externas e aproveite seus recursos para aprimorar a funcionalidade do aplicativo.
Por exemplo, o aplicativo AISHE pode usar controles ActiveX para interagir com bancos de dados externos ou serviços da Web, permitindo que os usuários acessem uma grande quantidade de dados que, de outra forma, não estariam disponíveis. Os controles ActiveX também podem ser usados para adicionar interatividade à interface do usuário do aplicativo, tornando-o mais intuitivo e fácil de usar.
Aproveitando o poder da tecnologia ActiveX, o aplicativo AISHE pode aproveitar os pontos fortes de outros aplicativos e linguagens de programação para melhorar seu próprio desempenho e recursos. O resultado é uma ferramenta poderosa para análise e processamento de dados que pode fornecer aos usuários percepções valiosas e informações acionáveis.
O uso da tecnologia ActiveX no aplicativo AISHE é um componente crítico de sua inteligência cooperativa, permitindo comunicação e integração perfeitas com outros aplicativos e linguagens de programação.
Importante
O aplicativo cliente AISHE é um aplicativo de software de IA robusto que utiliza uma variedade de tecnologias para lidar com dados recebidos e solicitações em tempo real. Especificamente, o aplicativo usa controles DDE, RTD e ActiveX para obter essa funcionalidade.
- O DDE é um componente importante do aplicativo, pois permite a comunicação com aplicativos externos que suportam o protocolo DDE. Quando o aplicativo recebe dados de uma fonte externa, ele pode processar os dados em tempo real usando o código VBA. Da mesma forma, o aplicativo pode enviar dados para aplicativos externos usando DDE.
- A função RTD também é parte integrante do aplicativo cliente AISHE. Esta função permite que o aplicativo receba dados em tempo real de fontes externas, como cotações de ações. Quando os dados mudam, a função RTD atualiza os dados em tempo real. Esses dados podem ser processados usando código VBA, permitindo que o aplicativo execute cálculos e processamento em tempo real.
- Os controles ActiveX são amplamente usados no aplicativo cliente AISHE para adicionar funcionalidade e interatividade à interface do usuário. Quando um usuário interage com um controle ActiveX, o aplicativo pode processar a entrada do usuário em tempo real usando o código VBA. Além disso, os controles ActiveX podem ser usados para interagir com aplicativos externos e linguagens de programação.
O aplicativo cliente AISHE foi projetado para lidar com dados e solicitações recebidas em tempo real, tornando-o uma ferramenta poderosa para cálculos e processamento em tempo real. Exemplos de como o aplicativo processa dados em tempo real usando código VBA e como ele usa controles DDE, RTD e ActiveX para interagir com fontes de dados e aplicativos externos podem ser fornecidos. No geral, a combinação de controles DDE, RTD e ActiveX permite que o aplicativo cliente AISHE forneça funcionalidade em tempo real que é essencial em uma variedade de setores e casos de uso.