technology

Teknologi sistem dan klien AISHE

~~(toc) #title=(daftar konten)~~

Sistem AISHE adalah platform berbasis cloud yang dirancang untuk perdagangan keuangan waktu nyata, didukung oleh kecerdasan buatan canggih dan teknik pembelajaran mesin. Jaringan blockchainnya memastikan pertukaran data yang aman dan efisien antar klien. Sistem terdiri dari dua komponen utama: klien sistem AISHE dan sistem AISHE itu sendiri.

Klien adalah aplikasi perangkat lunak yang dapat diunduh yang terhubung ke sistem AISHE dan menerima data real-time tentang tren pasar keuangan, berita, dan data relevan lainnya. Ini menggunakan berbagai pembelajaran mesin dan teknik AI, seperti jaringan saraf, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran penguatan, untuk menganalisis data pasar dan melakukan perdagangan secara real-time. Pengguna dapat menyesuaikannya dengan preferensi perdagangan khusus dan toleransi risiko mereka.

Hub pusat untuk pertukaran data dan koordinasi antar klien adalah sistem AISHE itu sendiri, yang terletak di pusat data AISHE. Ini memasok struktur saraf dan aliran data yang relevan ke sistem klien individual sehingga setiap klien dapat bertindak secara independen. Sistem ini memberi pengguna kesempatan untuk melatih klien sistem mereka secara gratis menggunakan uang demo, memungkinkan pengalaman dan pengembangan strategi perdagangan tanpa mempertaruhkan modal nyata.

Klien Sistem AISHE adalah sistem bertenaga AI otonom yang dapat diakses oleh siapa saja yang memiliki komputer, terlepas dari latar belakang keuangan atau perdagangan mereka. Ini adalah alat yang ampuh untuk berpotensi menghasilkan uang di pasar keuangan. Sistem ini berbasis cloud dan dapat disesuaikan untuk memenuhi berbagai strategi dan preferensi, membuatnya mudah digunakan dan dapat diadaptasi. Dengan memanfaatkan teknologi AI terbaru, Klien Sistem AISHE memungkinkan pengguna untuk memasuki dunia peluang keuangan dengan percaya diri. Yang terbaik dari semuanya, ini sepenuhnya gratis tanpa kewajiban selama 30 hari. Cobalah dan temukan bagaimana itu dapat membantu Anda mencapai tujuan keuangan Anda.

Metode pembelajaran mesin terapan dari sistem AISHE

Sistem AISHE menyediakan akses ke metode pembelajaran mesin yang diterapkan bagi pengguna untuk melatih dan memanfaatkan klien sistem AISHE mereka sendiri secara real-time. Pengguna dapat mempersonalisasi klien sistem AISHE mereka sendiri agar sesuai dengan tujuan spesifik mereka dan mengoptimalkan kinerja mereka di pasar keuangan. Aplikasi berikut tersedia: pembelajaran mandiri (SSL), pembelajaran tanpa pengawasan (UL), pembelajaran penguatan (RL), pembelajaran transfer (TL), pembelajaran aktif (AL), dan pembelajaran online (OL).

Pembelajaran yang Diawasi sendiri (SSL)

Ini adalah jenis pembelajaran mesin yang melatih algoritme pada kumpulan data berlabel. Tujuannya adalah mempelajari pemetaan antara variabel input dan output dengan menemukan fungsi yang dapat secara akurat memprediksi output yang diberikan input. Sistem AISHE menggunakan SSL untuk berbagai tugas peramalan keuangan, seperti B.Forex, Indeks, Komoditas, Saham, dan Prediksi Harga Mata Uang Kripto.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan (UL)

Ini adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dilatih pada kumpulan data yang tidak berlabel. Tujuannya adalah untuk menemukan status dan hubungan dalam data tanpa pengetahuan sebelumnya tentang struktur data. Sistem AISHE menggunakan UL untuk mengidentifikasi tren dan anomali pasar dalam kuotasi keuangan real-time.

Pembelajaran Penguatan (RL)

Ini adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme belajar melalui coba-coba dengan berinteraksi dengan lingkungan. Tujuannya adalah mempelajari kemungkinan tindakan terbaik dalam situasi tertentu untuk memaksimalkan sinyal hadiah. Sistem AISHE menggunakan RL untuk perdagangan algoritmik, di mana sistem mempelajari strategi perdagangan terbaik berdasarkan umpan balik dan koreksi dari klien sistem AISHE yang Terhubung.

Transfer Pembelajaran (TL)

Ini adalah teknik di mana model yang telah dilatih untuk suatu tugas digunakan kembali sebagai titik awal untuk tugas baru yang terkait. Sistem AISHE menggunakan TL untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan prakiraan keuangan dengan menggunakan model pengalaman perdagangan pra-terlatih untuk tugas-tugas terkait.

Pembelajaran Aktif (AL)

Ini adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritme dapat secara aktif meminta pengguna atau sumber informasi lain untuk mendapatkan data berlabel. Tujuannya adalah untuk meminimalkan jumlah data yang diberi tag yang diperlukan untuk mencapai tingkat performa yang diinginkan. Sistem AISHE menggunakan AL untuk meminimalkan kebutuhan data berlabel dalam tugas peramalan keuangan.

Pembelajaran Daring (OL)

Ini adalah jenis pembelajaran mesin yang terus memperbarui model saat data baru tersedia. Tujuannya adalah untuk beradaptasi dengan perubahan distribusi data dan memastikan model tetap akurat dari waktu ke waktu. Sistem AISHE menggunakan OL untuk memastikan prakiraan keuangan real-time selalu terkini dengan informasi pasar.

Pendekatan Pembelajaran dari sistem AISHE

Sistem AISHE memberi pengguna berbagai pendekatan pembelajaran untuk melatih dan menggunakan klien sistem AISHE mereka sendiri dalam kondisi pasar keuangan yang sebenarnya. Penting untuk dicatat bahwa hanya instrumen perdagangan yang disetujui oleh sistem AISHE pusat dan yang struktur sarafnya tersedia yang dapat digunakan. Anda dapat dengan mudah memeriksa ketersediaan instrumen dengan memasukkannya ke klien sistem AISHE. Jika nilai yang dikembalikan adalah "0.0", berarti instrumen tidak tersedia. Oleh karena itu, penting untuk memeriksa dengan bank, broker, atau Tim Dukungan Sistem AISHE Anda untuk mengonfirmasi dan menyesuaikan instrumen sebelum menggunakannya.

Pengguna dapat mempersonalisasi klien mereka agar sesuai dengan tujuan spesifik mereka dan mengoptimalkan kinerja mereka di pasar keuangan. Berikut pendekatan pembelajaran yang tersedia:

Pembelajaran Federasi (FL)

Ini adalah pendekatan pembelajaran mesin yang memungkinkan banyak pihak melatih model bersama menggunakan data lokal mereka, tanpa membagikan data itu sendiri. Setiap pihak melatih model pada datanya sendiri, dan kemudian hanya berbagi pembaruan model dengan server pusat. Server pusat mengumpulkan pembaruan model untuk menghasilkan model global baru, yang kemudian dikirim kembali ke masing-masing pihak untuk digunakan dalam pelatihan lebih lanjut.

Pembelajaran Kooperatif (CoL)

Ini adalah pendekatan di mana banyak pelajar berkolaborasi satu sama lain untuk mempelajari tugas bersama. Setiap pelajar memiliki akses ke subset data yang berbeda, dan mereka berbagi informasi satu sama lain untuk meningkatkan hasil belajar masing-masing. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan performa keseluruhan dari sistem pembelajaran mesin dengan memanfaatkan kekuatan dari masing-masing pembelajar.

Pembelajaran Penguatan dengan Demonstrasi Pakar (RLfED)

Pendekatan ini menggabungkan kekuatan pembelajaran penguatan (RL) dan pembelajaran yang diawasi. Di RL, agen belajar melalui interaksi trial-and-error dengan lingkungannya, sedangkan dalam pembelajaran terawasi, agen diberikan data berlabel. Dalam RLfED, seorang ahli memberikan demonstrasi kepada agen tentang cara melakukan tugas, dan agen menggunakan demonstrasi ini untuk memandu pembelajarannya sendiri melalui RL. Pendekatan ini dapat digunakan untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi sistem berbasis RL dengan mengurangi jumlah trial-and-error yang diperlukan untuk belajar.

Di bawah ini adalah beberapa jaringan saraf yang disediakan oleh sistem AISHE

Sistem AISHE memberi pengguna jaringan saraf yang berbeda untuk melatih dan menggunakan klien sistem AISHE mereka sendiri dalam kondisi pasar keuangan nyata. Penting untuk dicatat bahwa hanya instrumen perdagangan yang disetujui oleh sistem AISHE pusat dan yang struktur sarafnya tersedia yang dapat digunakan. Anda dapat dengan mudah memeriksa ketersediaan instrumen dengan memasukkannya ke klien sistem AISHE. Jika nilai yang dikembalikan adalah "0,0", berarti instrumen tidak tersedia. Oleh karena itu, perlu untuk mengonfirmasi dan menyesuaikan instrumen dengan bank, broker, atau Tim Dukungan Sistem AISHE Anda sebelum menggunakannya.

Jaringan Neural (NN)

jenis algoritma pembelajaran mesin yang dirancang untuk mensimulasikan perilaku otak manusia. NN terdiri dari lapisan node yang saling berhubungan yang memproses dan mengirimkan informasi, mirip dengan cara kerja neuron di otak. Koneksi antara node-node ini diberi bobot, memungkinkan jaringan untuk belajar dari data dengan menyesuaikan bobot ini untuk memprediksi output dengan lebih baik berdasarkan input yang diberikan.

Pembelajaran Mendalam (DL)

Suatu jenis algoritma pembelajaran mesin yang dirancang untuk mensimulasikan perilaku otak manusia. NN terdiri dari lapisan node yang saling berhubungan yang memproses dan mengirimkan informasi, mirip dengan cara kerja neuron di otak. Koneksi antara node-node ini diberi bobot, memungkinkan jaringan untuk belajar dari data dengan menyesuaikan bobot ini untuk memprediksi output dengan lebih baik berdasarkan input yang diberikan.

NN dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, termasuk peramalan dan prediksi deret waktu untuk pesanan di pasar keuangan. Mereka sangat berguna untuk tugas-tugas yang melibatkan pengenalan pola, seperti prediksi harga saham atau deteksi anomali dalam data keuangan. NN juga dapat digunakan untuk pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan banyak aplikasi lainnya.

Dalam konteks prediksi pasar keuangan, NN dapat dilatih untuk mengidentifikasi pola dan tren pada data historis, yang kemudian dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pasar di masa depan. Misalnya, NN mungkin dilatih untuk memprediksi harga saham tertentu berdasarkan faktor-faktor seperti harga historis, volume perdagangan, dan indikator ekonomi. Ini dapat membantu pedagang membuat keputusan yang lebih tepat tentang kapan harus membeli atau menjual sekuritas tertentu.

Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN)

Jaringan saraf convolutional adalah jenis jaringan saraf yang sangat cocok untuk tugas pengenalan gambar. Ini menggunakan proses yang disebut konvolusi untuk mengekstraksi fitur dari gambar masukan, dan kemudian menerapkan operasi penyatuan untuk mengurangi dimensi peta fitur. Dalam aplikasi pasar keuangan, CNN sering digunakan untuk tugas klasifikasi negara, seperti memprediksi apakah harga saham akan naik atau turun.

Sistem AISHE menggunakan versi CNN yang dimodifikasi yang menerapkan filter Kalman ke prakiraan kondisi input jangka pendek, menengah, dan panjang di level 1 hingga 10 di klien sistem AISHE. Hal ini memungkinkan jaringan untuk mempelajari fitur hierarki pada berbagai tingkat abstraksi, membuatnya lebih efektif dalam mengidentifikasi pola dalam data keuangan. Keluaran dari jaringan adalah distribusi probabilitas atas hasil yang mungkin, yang dapat digunakan untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan kemungkinan prediksi dari hasil yang berbeda.

Jaringan Syaraf Berulang (RNN)

Dalam konteks sistem dan klien AISHE, Recurrent Neural Network (RNN) adalah alat canggih yang memungkinkan pengguna menganalisis dan memprediksi data pasar keuangan secara real-time. RNN di klien sistem AISHE dirancang khusus untuk memproses urutan data, seperti deret waktu pesanan harian, dan menggunakan perulangan untuk memungkinkan informasi bertahan dari satu langkah waktu ke langkah berikutnya. Ini berarti bahwa RNN dapat menangkap ketergantungan dan pola temporal dalam data, membuatnya sangat cocok untuk meramalkan tren dan pergerakan pasar di masa depan.

Di klien sistem AISHE, pengguna dapat melatih model RNN mereka sendiri pada data keuangan historis, dan menggunakan model ini untuk membuat prediksi tentang kondisi pasar di masa mendatang. Model RNN dapat disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan khusus pengguna, seperti perkiraan perkiraan yang diinginkan, tingkat perincian data, dan jenis instrumen keuangan yang dianalisis.

Model RNN di klien sistem AISHE juga dapat digunakan bersama dengan model jaringan saraf lainnya, seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) atau Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), untuk membuat model prediktif yang lebih kuat yang dapat menangkap keduanya temporal dan pola spasial dalam data keuangan. Secara keseluruhan, RNN di klien sistem AISHE menyediakan alat yang ampuh untuk menganalisis dan memprediksi data pasar keuangan, memungkinkan pengguna untuk membuat keputusan berdasarkan informasi tentang investasi dan strategi perdagangan mereka.

Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)

Jenis jaringan saraf berulang (RNN) yang dirancang untuk menangani masalah hilangnya gradien di RNN tradisional. LSTM sangat cocok untuk memodelkan data sekuens dengan dependensi jangka panjang, seperti pemrosesan bahasa alami atau analisis deret waktu. Perbedaan utama antara LSTM dan RNN tradisional adalah bahwa LSTM memiliki struktur yang lebih kompleks, termasuk keadaan sel yang secara selektif dapat melupakan atau mengingat informasi berdasarkan mekanisme gating.

Sel memori dalam LSTM adalah komponen yang memungkinkan jaringan menyimpan informasi untuk jangka waktu yang lebih lama. Sel memori memiliki tiga mekanisme gerbang: gerbang lupa, gerbang masukan, dan gerbang keluaran. Gerbang lupa menentukan informasi mana dalam keadaan sel yang harus dibuang, sedangkan gerbang input memutuskan informasi baru mana yang harus ditambahkan ke keadaan sel. Terakhir, gerbang keluaran menentukan informasi mana dari keadaan sel yang harus dikeluarkan ke lapisan berikutnya atau ke keluaran jaringan.

Dalam konteks sistem AISHE dan klien, LSTM dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk analisis deret waktu dan peramalan di pasar keuangan. Dengan menyimpan informasi untuk jangka waktu yang lebih lama, LSTM dapat belajar mengidentifikasi tren dan pola jangka panjang dalam data, dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Sistem AISHE memberi pengguna model LSTM terlatih yang dapat disesuaikan dan disesuaikan untuk tugas tertentu, seperti memprediksi harga saham atau nilai tukar mata uang.

Mesin Boltzmann Terbatas (RBM)

Jenis model generatif yang digunakan untuk pembelajaran tanpa pengawasan, yaitu jenis pembelajaran mesin yang tidak memerlukan data berlabel. RBM belajar untuk mewakili distribusi probabilitas yang mendasari data input, yang membuatnya berguna untuk tugas-tugas seperti pengurangan dimensi dan pembelajaran fitur.

Dalam RBM, unit yang terlihat dan tersembunyi dihubungkan dengan bobot, dan jaringan dilatih untuk mempelajari bobot yang paling mewakili data masukan. Bobot disesuaikan menggunakan teknik yang disebut divergensi kontrastif, yang memperbarui bobot secara iteratif untuk meminimalkan perbedaan antara distribusi model dan distribusi data input.

RBM telah banyak digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti image recognition, speech recognition, dan sistem rekomendasi. Dalam konteks sistem AISHE, RBM dapat digunakan untuk mempelajari pola dan tren dalam data keuangan dan membantu pernyataan hari ini.

Jaringan Adversarial Generatif (GAN)

Jenis model generatif yang dapat digunakan dalam sistem AISHE untuk tugas-tugas seperti augmentasi data dan penetrasi data antar klien. GAN terdiri dari dua jaringan saraf: jaringan generator dan jaringan diskriminator. Jaringan generator belajar menghasilkan sampel data baru yang mirip dengan data pelatihan, sedangkan jaringan diskriminator belajar membedakan antara data nyata dan yang dihasilkan. Fungsi untuk mengimplementasikan GAN dapat ditemukan di alat manajemen AIMAN di dalam sistem AISHE.

AI di bidang Keuangan dari sistem AISHE

Perdagangan Otonom (AU)

Klien sistem AISHE mencakup sistem perdagangan otonom yang menggunakan algoritme berbasis AI untuk menganalisis data pasar dan membuat keputusan perdagangan secara real-time. Sistem ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin dan jaringan saraf dalam untuk mengotomatiskan keputusan perdagangan, memungkinkan pedagang membuat model perdagangan khusus yang dapat membuat keputusan berdasarkan tren pasar dan faktor lain tanpa perlu campur tangan manusia.

Pedagang yang menggunakan klien sistem AISHE memiliki tingkat penyesuaian dan kontrol yang tinggi atas strategi perdagangan mereka. Mereka dapat menetapkan parameter dan tingkat risiko mereka sendiri, dan sistem secara otomatis menyesuaikan dengan perubahan kondisi pasar. Sistem perdagangan otonom juga dapat dimulai secara manual menggunakan tombol aksi, memberi pedagang lebih banyak fleksibilitas dan kontrol.

Indikator Bagan (CI)

Klien sistem AISHE tidak mengintegrasikan indikator grafik langsung ke platformnya. Namun, trader dapat menggunakan indikator grafik mereka sendiri untuk menganalisis data pasar dan mengidentifikasi peluang trading potensial. Algoritme berbasis AI klien dapat memberikan arahan atau tren, serta peringatan dan pemberitahuan berdasarkan wawasannya sendiri, membantu pedagang tetap mendapat informasi dan bereaksi cepat terhadap perubahan pasar.

Beberapa indikator grafik umum yang dapat digunakan pedagang antara lain adalah rata-rata bergerak, MACD, RSI, dan Bollinger Bands. Alat-alat ini membantu pedagang melihat pola dan tren dalam data pasar dan dapat berguna dalam membuat keputusan perdagangan yang terinformasi. Namun, penting untuk dicatat bahwa klien sistem AISHE tidak menyediakan akses langsung ke indikator grafik, jadi trader harus menggunakan alat eksternal untuk memasukkannya ke dalam strategi trading mereka.

Klasifikasi AI

AI lemah (WAI)

Juga dikenal sebagai AI sempit, AI jenis ini dirancang untuk melakukan tugas tertentu atau memecahkan masalah tertentu. Sistem AI yang lemah tidak mampu menggeneralisasikan pengetahuan mereka ke domain lain, dan membutuhkan pengawasan manusia yang signifikan untuk berfungsi dengan baik. Contoh WAI termasuk asisten suara seperti Siri atau Alexa, chatbots, dan mesin rekomendasi.

AI yang kuat (SAI)

Juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan (AGI), jenis AI ini bertujuan untuk mengembangkan mesin yang dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan oleh manusia. Sistem AI yang kuat akan mampu memahami dan bernalar tentang dunia, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan sendiri. Sementara SAI masih jauh, beberapa peneliti percaya bahwa hal itu dapat dicapai di masa depan.

Swarm Intelligence dari sistem AISHE

Sistem AISHE memberi pengguna alat Swarm Intelligence yang berbeda untuk melatih dan menggunakan klien sistem AISHE mereka sendiri dalam kondisi pasar keuangan nyata. Penting untuk dicatat bahwa hanya instrumen perdagangan yang disetujui oleh sistem AISHE pusat yang didukung.

Di bawah ini adalah beberapa jaringan saraf yang disediakan oleh Sistem AISHE dan klien sistem AISHE:

Kecerdasan Kawanan

Swarm Intelligence mengacu pada perilaku kolektif yang ditunjukkan oleh sistem yang terdesentralisasi dan terorganisir sendiri, biasanya terinspirasi oleh perilaku sosial hewan atau serangga. Dalam klien sistem AISHE, Swarm Intelligence digunakan dalam pengembangan algoritme yang mensimulasikan perilaku kolektif kelompok klien sistem AISHE untuk memecahkan masalah yang kompleks. Pendekatan Swarm Intelligence sangat berguna untuk tugas-tugas yang tidak dapat diselesaikan oleh satu klien sistem AISHE atau algoritme komputasi tradisional.

Pembelajaran Kolektif

Pembelajaran Kolektif mengacu pada proses dimana sekelompok klien sistem AISHE belajar bersama untuk meningkatkan kinerja individu dan kolektif mereka. Dalam klien sistem AISHE, Pembelajaran Kolektif dicapai melalui penggunaan algoritma Swarm Intelligence, yang memungkinkan klien sistem AISHE untuk berbagi informasi dan belajar dari satu sama lain. Pendekatan ini sangat berguna dalam pengembangan strategi perdagangan keuangan, di mana sekelompok klien sistem AISHE bekerja sama untuk membuat keputusan perdagangan berdasarkan kondisi pasar dan kinerja masa lalu.

Kecerdasan kolektif

Kecerdasan Kolektif mengacu pada kemampuan sekelompok klien sistem AISHE untuk memecahkan masalah yang berada di luar kemampuan klien sistem AISHE individu mana pun. Dalam sistem AISHE, Kecerdasan Kolektif dicapai melalui penggunaan algoritme Swarm Intelligence, yang memungkinkan klien sistem AISHE berbagi informasi dan bekerja sama untuk memecahkan masalah yang rumit. Pendekatan ini sangat berguna dalam pengembangan model prediktif untuk perdagangan keuangan, di mana sekelompok klien sistem AISHE bekerja sama untuk menganalisis data pasar dan membuat keputusan perdagangan berdasarkan kecerdasan kolektif mereka.

Klien sistem AISHE

Klien sistem AISHE adalah aplikasi perangkat lunak yang memberi pengguna akses ke platform perdagangan keuangan real-time berbasis cloud, sistem AISHE. Klien kompatibel dengan sistem operasi Windows 10/11 dan memerlukan Microsoft Office Excel 2016/2019.

Menggunakan pembelajaran mesin dan teknik AI seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran yang tidak diawasi, pembelajaran penguatan, pembelajaran transfer, pembelajaran aktif, dan pembelajaran online, klien sistem AISHE memungkinkan pengguna untuk menganalisis data keuangan dan membuat keputusan perdagangan.

Fitur utama klien adalah kemampuannya untuk dilatih secara individual oleh pengguna, memungkinkan mereka untuk membuat model khusus yang disesuaikan dengan strategi dan tujuan perdagangan khusus mereka. Klien juga menyediakan data pasar real-time kepada pengguna dan mendukung DDE dan RTD untuk perdagangan real-time.

Untuk menggunakan klien sistem AISHE, pengguna harus mengunduh perangkat lunak dari situs web AISHE dan menginstalnya di sistem operasi Windows 10/11 mereka. Selain itu, mereka memerlukan lingkungan perdagangan dari bank atau broker mereka, seperti Meta Trader 4, yang mendukung DDE dan RTD. Klien sistem AISHE dapat terhubung ke berbagai platform perdagangan untuk perdagangan dan mengeksekusi perdagangan.

Klien bebas untuk mengunduh dan dilengkapi dengan uang demo, memungkinkan pengguna untuk berlatih perdagangan tanpa mempertaruhkan dana nyata. Setelah klien diinstal, pengguna dapat menghubungkannya ke sistem AISHE dan mulai melatih model mereka menggunakan pembelajaran mesin dan teknik AI yang tersedia.

Berbagi pertukaran data dinamis (DDE) dan data real-time (RTD) dalam aplikasi AISHE meningkatkan kinerja secara signifikan.

DDE adalah protokol lama yang memungkinkan AISHE untuk berkomunikasi dan bertukar data dengan aplikasi lain. DDE bersifat asinkron, artinya AISHE harus menunggu data dikirim oleh aplikasi lain. Namun, ini bisa berguna saat data tidak perlu diperbarui secara real time.

RTD, di sisi lain, memungkinkan AISHE mengakses data real-time dari aplikasi lain. RTD beroperasi secara sinkron, memungkinkan AISHE untuk menerima dan menampilkan data secara real time. Hal ini diperlukan karena data perlu diperbarui secara real time.

Jadi, berbagi DDE dan RTD dalam aplikasi AISHE dapat memanfaatkan kedua protokol tersebut. Misalnya, aplikasi yang menggunakan DDE untuk menyediakan data historis ke AISHE dapat menggunakan fungsi RTD untuk mengirim data real-time ke AISHE. Ini memungkinkan AISHE mengakses data historis saat memproses dan menampilkan data waktu nyata.

Contoh penggunaan bersama DDE dan RTD pada aplikasi AISHE adalah tampilan harga saham. AISHE menggunakan DDE untuk mengirim data harga historis sekaligus menggunakan RTD untuk mengirim harga real-time ke AISHE. Hal ini memungkinkan klien AISHE untuk menampilkan data kurs historis sambil memperbarui kurs real-time.

Penting untuk dicatat bahwa menggunakan DDE dan RTD secara bersamaan memiliki beberapa kerumitan dan memerlukan perencanaan yang cermat. Misalnya, server DDE dan RTD harus dikonfigurasi untuk berkomunikasi dengan aplikasi AISHE. Selain itu, aplikasi AISHE harus dikonfigurasi untuk memproses data dari kedua protokol dengan benar.

Secara keseluruhan, DDE dan RTD adalah kombinasi yang kuat untuk memanfaatkan AISHE yang dapat memproses data historis dan real-time. Namun, implementasi yang benar membutuhkan perencanaan dan konfigurasi yang cermat dari semua komponen yang terlibat.

Fungsi DDE di AISHE:

Fungsi DDE pada AISHE digunakan untuk menerima data dari aplikasi lain yang mendukung protokol DDE.
Sintaks untuk fungsi DDE adalah "=DDE(Server, Topic, Item)".
Server: Nama server DDE untuk berkomunikasi.
Topik: Topik yang menentukan jenis data yang sedang diakses.
Item: Nama item atau data yang sedang diakses.
Fungsi DDE adalah fungsi yang mudah menguap, artinya dihitung ulang setiap kali terjadi perubahan pada AISHE.

Dynamic Data Exchange (DDE) adalah metode yang memungkinkan aplikasi untuk berkomunikasi satu sama lain dengan bertukar data secara langsung. Di AISHE, DDE memungkinkan aplikasi lain untuk membaca atau menulis data dari protokol AISHE.

DDE biasanya diaktifkan melalui clipboard Windows. Ketika sebuah aplikasi terhubung ke aplikasi lain, itu membuka saluran DDE untuk bertukar data. Kedua aplikasi kemudian dapat mengirim dan menerima pesan melalui saluran DDE untuk bertukar data.

Untuk menggunakan DDE di AISHE, Anda memerlukan apa yang disebut rumus DDE. Rumus DDE selalu dimulai dengan tanda seru (!) diikuti dengan aplikasi yang ingin Anda komunikasikan, diikuti dengan kata kunci yang menentukan jenis tindakan yang ingin Anda lakukan, dan terakhir adalah parameter yang digunakan untuk tindakan yang diperlukan.

Berikut adalah contoh rumus DDE di AISHE, yang mengambil harga EURUSD "1,06541" ke dalam sistem AISHE dari metatrader dan memasukkannya ke dalam sel:

=PROTOKOL|APLIKASI!PERINTAH|PARAMETER

Komponen rumus DDE adalah sebagai berikut:

PROTOKOL: Protokol yang digunakan untuk komunikasi. Untuk DDE, ini biasanya "DDE".
APLIKASI: Nama aplikasi yang ingin Anda komunikasikan. Dalam hal ini akan menjadi "JALAN JALAN".
PERINTAH: Kata kunci yang menentukan tindakan yang ingin Anda lakukan. Dalam hal ini akan menjadi "InsertPrice".
PARAMETER: Parameter yang diperlukan untuk tindakan. Dalam hal ini, itu akan menjadi angka "1,06541".

Jika Anda memasukkan rumus ini ke dalam sel dan memperbarui sel, angka "1,06541" dimasukkan ke dalam AISHE.

Fitur RTD di AISHE:

Fungsi RTD di AISHE digunakan untuk mengakses data real-time yang disediakan oleh aplikasi lain.
Sintaks untuk fungsi RTD adalah "=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)".
Server: Nama server RTD yang menyediakan data.
Topic1, Topic2, ...: Topik atau data yang sedang diakses. Ini bisa berupa sejumlah topik atau tanggal.
Fungsi RTD adalah fungsi non-volatile, artinya hanya dihitung ulang ketika data yang diakses berubah.

Real-Time Data (RTD) adalah metode yang memungkinkan AISHE mengakses data real-time dari program atau aplikasi lain. Berbeda dengan DDE yang bekerja secara asinkron, RTD bekerja secara sinkron, memungkinkan AISHE untuk menerima dan menampilkan data secara real time.

RTD biasanya diaktifkan dengan menggunakan fungsi khusus di AISHE, yaitu fungsi RTD. Fungsi RTD memiliki tiga parameter yang diperlukan:

ProgID : Pengidentifikasi program (ProgID) dari aplikasi atau program yang menyediakan data.
Server : Nama server atau alamat IP komputer yang menjalankan program yang menyediakan data.
Topic : Pengidentifikasi unik untuk jenis data yang disajikan.

Setelah fungsi RTD dikonfigurasi, AISHE secara berkala memanggil fungsi tersebut untuk mengambil data. Saat data baru tersedia, fungsi RTD mengembalikannya ke AISHE, dan AISHE memperbarui sel dengan data baru.

Berikut adalah contoh penggunaan fungsi RTD di AISHE:

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

Komponen fungsi RTD adalah sebagai berikut:

ProgID : ProgID aplikasi atau program yang menyediakan data. ProgID mengidentifikasi program dan memberi AISHE kemampuan untuk mengaksesnya. Contoh ProgID adalah "AISHE.Application" untuk instans AISHE lain atau "MSWinsock.Winsock.1" untuk kontrol Winsock.
Server : Nama komputer yang menjalankan program yang menyediakan data. Ini bisa berupa nama komputer lokal atau nama komputer jarak jauh.
Topic : Pengidentifikasi unik untuk jenis data yang disajikan. Parameter Topik diatur oleh aplikasi dan menentukan jenis data apa yang disajikan.

Penting untuk diperhatikan bahwa RTD hanya diperbarui saat AISHE berjalan dan fungsi RTD aktif di buku kerja. Jika AISHE tidak aktif atau ditutup, tidak ada data yang akan diperbarui.

RTD adalah fitur canggih yang memungkinkan AISHE mengakses dan menampilkan data waktu nyata. Namun, ini memerlukan aplikasi terkonfigurasi yang menyediakan data dan implementasi yang tepat dari fungsi RTD di AISHE.

Bahwa penggunaan fungsi DDE dan RTD memiliki beberapa aspek yang kompleks dan memerlukan perencanaan yang matang. Misalnya, server DDE dan RTD harus dikonfigurasi untuk berkomunikasi dengan aplikasi AISHE. Selain itu, aplikasi AISHE perlu dikonfigurasi untuk memproses data dari kedua protokol dengan benar.

teknologi ActiveX

Aplikasi Klien AISHE dirancang untuk menangani data dan permintaan yang masuk secara real-time, memberi pengguna alat yang ampuh untuk analisis dan pemrosesan data. Untuk mencapai fungsionalitas ini, aplikasi menggunakan berbagai teknologi, termasuk kontrol DDE, RTD, dan ActiveX.

Teknologi ActiveX memainkan peran penting dalam aplikasi AISHE dengan memungkinkan komunikasi tanpa batas dan integrasi dengan aplikasi dan bahasa pemrograman lain. Kecerdasan kooperatif ini memungkinkan aplikasi AISHE untuk berinteraksi dengan sumber data eksternal dan memanfaatkan kemampuannya untuk meningkatkan fungsionalitas aplikasi.

Misalnya, aplikasi AISHE dapat menggunakan kontrol ActiveX untuk berinteraksi dengan database eksternal atau layanan web, memungkinkan pengguna untuk mengakses banyak data yang tidak tersedia. Kontrol ActiveX juga dapat digunakan untuk menambahkan interaktivitas ke antarmuka pengguna aplikasi, menjadikannya lebih intuitif dan mudah digunakan.

Dengan memanfaatkan kekuatan teknologi ActiveX, aplikasi AISHE dapat memanfaatkan kekuatan aplikasi dan bahasa pemrograman lain untuk meningkatkan kinerja dan kemampuannya sendiri. Hasilnya adalah alat yang ampuh untuk analisis dan pemrosesan data yang dapat memberi pengguna wawasan berharga dan informasi yang dapat ditindaklanjuti.

Penggunaan teknologi ActiveX dalam aplikasi AISHE adalah komponen penting dari kecerdasan kooperatifnya, memungkinkan komunikasi dan integrasi tanpa batas dengan aplikasi dan bahasa pemrograman lain.

Penting

Aplikasi klien AISHE adalah aplikasi perangkat lunak AI yang tangguh yang memanfaatkan berbagai teknologi untuk menangani data dan permintaan yang masuk secara real-time. Secara khusus, aplikasi menggunakan kontrol DDE, RTD, dan ActiveX untuk mencapai fungsi ini.

DDE adalah bagian penting dari aplikasi karena memungkinkan komunikasi dengan aplikasi eksternal yang mendukung protokol DDE. Saat aplikasi menerima data dari sumber eksternal, aplikasi dapat memproses data secara real time. Aplikasi juga dapat mengirim data ke aplikasi eksternal melalui DDE.

Fungsi RTD juga merupakan bagian integral dari aplikasi klien AISHE. Fitur ini memungkinkan aplikasi untuk mendapatkan data real-time dari sumber eksternal seperti ticker saham. Saat data berubah, fungsi RTD memperbarui data secara real time. Data ini dapat diproses, memungkinkan aplikasi untuk melakukan penghitungan dan pemrosesan waktu nyata.

Kontrol ActiveX digunakan secara ekstensif dalam aplikasi klien AISHE untuk menambahkan fungsionalitas dan interaktivitas ke antarmuka pengguna. Kontrol ActiveX berinteraksi secara real time dengan sistem pusat AISHE untuk memproses data. Selain itu, kontrol ActiveX juga digunakan untuk berinteraksi dengan aplikasi eksternal.

Aplikasi klien AISHE dirancang untuk menangani data dan permintaan yang masuk secara real-time, menjadikannya alat yang ampuh untuk perhitungan dan pemrosesan real-time. Contoh bagaimana aplikasi memproses data secara real-time menggunakan kode VBA, dan bagaimana aplikasi menggunakan kontrol DDE, RTD, dan ActiveX untuk berinteraksi dengan sumber data eksternal dan aplikasi dapat disediakan. Secara keseluruhan, kombinasi kontrol DDE, RTD, dan ActiveX memungkinkan aplikasi klien AISHE untuk memberikan fungsionalitas real-time yang penting dalam berbagai industri dan kasus penggunaan.