Le système AISHE
Le système AISHE est une plate-forme basée sur le cloud conçue pour le trading financier en temps réel, alimentée par des techniques avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Son réseau blockchain assure un échange de données sécurisé et efficace entre les clients. Le système comprend deux composants principaux : le client du système AISHE et le système AISHE lui-même.
Le client est une application logicielle téléchargeable qui se connecte au système AISHE et reçoit des données en temps réel sur les tendances des marchés financiers, les actualités et d'autres données pertinentes. Il utilise une gamme de techniques d'apprentissage automatique et d'IA, telles que les réseaux de neurones, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement, pour analyser les données du marché et exécuter des transactions en temps réel. Les utilisateurs peuvent le personnaliser en fonction de leurs préférences de trading et de leur tolérance au risque.
Le hub central pour l'échange de données et la coordination entre les clients est le système AISHE lui-même, situé dans le centre de données AISHE. Il fournit des structures neuronales et des flux de données pertinents aux systèmes clients individuels afin que chaque client puisse agir de manière indépendante. Le système offre aux utilisateurs la possibilité de former gratuitement leur système-client en utilisant de l'argent de démonstration, ce qui permet d'acquérir de l'expérience et de développer des stratégies de trading sans risquer de capital réel.
Le client du système AISHE est un système autonome alimenté par l'IA accessible à toute personne disposant d'un ordinateur, quel que soit son profil financier ou commercial. C'est un outil puissant pour potentiellement gagner de l'argent sur les marchés financiers. Le système est basé sur le cloud et peut être personnalisé pour répondre à différentes stratégies et préférences, ce qui le rend facile à utiliser et adaptable. En utilisant les dernières technologies d'intelligence artificielle, le client du système AISHE permet aux utilisateurs d'entrer en toute confiance dans le monde des opportunités financières. Mieux encore, c'est entièrement gratuit et sans engagement pendant 30 jours. Essayez-le et découvrez comment il peut vous aider à atteindre vos objectifs financiers.
Méthodes d'apprentissage automatique appliquées du système AISHE
Le système AISHE permet aux utilisateurs d'accéder à ses méthodes d'apprentissage automatique appliquées pour former et utiliser leurs propres clients du système AISHE en temps réel. Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs propres clients du système AISHE en fonction de leurs objectifs spécifiques et optimiser leurs performances sur le marché financier. Les applications suivantes sont disponibles : apprentissage auto-supervisé (SSL), apprentissage non supervisé (UL), apprentissage par renforcement (RL), apprentissage par transfert (TL), apprentissage actif (AL) et apprentissage en ligne (OL).
Apprentissage auto-supervisé (SSL)
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique qui entraîne l'algorithme sur un ensemble de données étiqueté. L'objectif est d'apprendre un mappage entre les variables d'entrée et de sortie en trouvant une fonction qui peut prédire avec précision la sortie compte tenu de l'entrée. Le système AISHE utilise SSL pour une variété de tâches de prévision financière, telles que B. Forex, Indices, Commodity, Stock et Crypto Currency Price Prediction.
Apprentissage non supervisé (UL)
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est formé sur un ensemble de données non étiqueté. L'objectif est de trouver des états et des relations dans les données sans connaissance préalable de la structure des données. Le système AISHE utilise UL pour identifier les tendances du marché et les anomalies dans les cotations financières en temps réel.
Apprentissage par renforcement (RL)
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique où l'algorithme apprend par essais et erreurs en interagissant avec un environnement. Le but est d'apprendre la meilleure action possible dans une situation donnée pour maximiser un signal de récompense. Le système AISHE utilise RL pour le trading algorithmique, où le système apprend les meilleures stratégies de trading basées sur les commentaires et les corrections du système-client Connected AISHE.
Apprentissage par transfert (TL)
Il s'agit d'une technique dans laquelle un modèle qui a été formé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une nouvelle tâche connexe. Le système AISHE utilise TL pour améliorer la précision et la rapidité des prévisions financières en utilisant des modèles pré-formés d'expériences échangées pour des tâches connexes.
Apprentissage actif (AL)
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme peut interroger activement un utilisateur ou une autre source d'informations pour obtenir des données étiquetées. L'objectif est de minimiser la quantité de données étiquetées nécessaires pour atteindre un niveau de performance souhaité. Le système AISHE utilise AL pour minimiser le besoin de données étiquetées dans les tâches de prévision financière.
Apprentissage en ligne (OL)
Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique qui met continuellement à jour le modèle à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. L'objectif est de s'adapter à l'évolution de la distribution des données et de s'assurer que le modèle reste précis dans le temps. Le système AISHE utilise OL pour s'assurer que ses prévisions financières en temps réel sont toujours à jour avec les informations du marché.
Approches d'apprentissage du système AISHE
Le système AISHE offre aux utilisateurs diverses approches d'apprentissage pour former et utiliser leurs propres clients du système AISHE dans des conditions réelles de marché financier. Il est important de noter que seuls les instruments de trading approuvés par le système central AISHE et pour lesquels les structures neuronales sont disponibles peuvent être utilisés. Vous pouvez facilement vérifier la disponibilité d'un instrument en l'entrant dans le client du système AISHE. Si la valeur renvoyée est "0.0", cela signifie que l'instrument n'est pas disponible. Par conséquent, il est nécessaire de vérifier auprès de votre banque, de votre courtier ou de l'équipe d'assistance du système AISHE pour confirmer et ajuster les instruments avant de les utiliser.
Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs clients en fonction de leurs objectifs spécifiques et optimiser leurs performances sur le marché financier. Les approches d'apprentissage suivantes sont disponibles :
Apprentissage fédéré (FL)
Il s'agit d'une approche d'apprentissage automatique qui permet à plusieurs parties de former un modèle partagé à l'aide de leurs données locales, sans partager les données elles-mêmes. Chaque partie forme un modèle sur ses propres données, puis partage uniquement les mises à jour du modèle avec un serveur central. Le serveur central regroupe les mises à jour du modèle pour générer un nouveau modèle global, qui est ensuite renvoyé à chaque partie pour une formation ultérieure.
Apprentissage coopératif (CoL)
Il s'agit d'une approche où plusieurs apprenants collaborent les uns avec les autres pour apprendre une tâche commune. Chaque apprenant a accès à un sous-ensemble différent de données, et ils partagent des informations entre eux pour améliorer leurs résultats d'apprentissage individuels. Cette approche peut être utilisée pour améliorer les performances globales d'un système d'apprentissage automatique en tirant parti des forces de chaque apprenant.
Apprentissage par renforcement avec démonstrations d'experts (RLfED)
Cette approche combine les points forts de l'apprentissage par renforcement (RL) et de l'apprentissage supervisé. Dans RL, un agent apprend par des interactions d'essais et d'erreurs avec son environnement, tandis que dans l'apprentissage supervisé, l'agent reçoit des données étiquetées. Dans RLfED, un expert fournit à l'agent des démonstrations sur la façon d'effectuer une tâche, et l'agent utilise ces démonstrations pour guider son propre apprentissage à travers RL. Cette approche peut être utilisée pour améliorer la vitesse et l'efficacité des systèmes basés sur RL en réduisant la quantité d'essais et d'erreurs nécessaires pour apprendre.
Voici quelques-uns des réseaux de neurones fournis par le système AISHE
Le système AISHE fournit aux utilisateurs différents réseaux de neurones pour former et utiliser leurs propres clients du système AISHE dans des conditions réelles de marché financier. Il est important de noter que seuls les instruments de trading approuvés par le système central AISHE et pour lesquels les structures neuronales sont disponibles peuvent être utilisés. Vous pouvez facilement vérifier la disponibilité d'un instrument en l'entrant dans le client du système AISHE. Si la valeur renvoyée est "0.0", cela signifie que l'instrument n'est pas disponible. Par conséquent, il est nécessaire de confirmer et d'ajuster les instruments avec votre banque, votre courtier ou l'équipe de support du système AISHE avant de les utiliser.
Réseau de neurones (NN)
type d'algorithme d'apprentissage automatique conçu pour simuler le comportement du cerveau humain. Les NN sont composés de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent des informations, de la même manière que les neurones du cerveau fonctionnent. Les connexions entre ces nœuds sont pondérées, ce qui permet au réseau d'apprendre à partir des données en ajustant ces pondérations pour mieux prédire une sortie en fonction d'une entrée donnée.
Apprentissage en profondeur (DL)
Un type d'algorithme d'apprentissage automatique conçu pour simuler le comportement du cerveau humain. Les NN sont composés de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent des informations, de la même manière que les neurones du cerveau fonctionnent. Les connexions entre ces nœuds sont pondérées, ce qui permet au réseau d'apprendre à partir des données en ajustant ces pondérations pour mieux prédire une sortie en fonction d'une entrée donnée.NN peut être utilisé pour une grande variété de tâches, y compris la prévision et la prédiction de séries chronologiques pour les ordres sur le marché financier. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches qui impliquent la reconnaissance de modèles, telles que la prévision du cours des actions ou la détection d'anomalies dans les données financières. NN peut également être utilisé pour la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et de nombreuses autres applications.Dans le contexte de la prévision des marchés financiers, NN peut être formé pour identifier les modèles et les tendances dans les données historiques, qui peuvent ensuite être utilisées pour faire des prédictions sur le comportement futur du marché. Par exemple, un NN peut être formé pour prédire le prix d'une action particulière en fonction de facteurs tels que son prix historique, son volume de transactions et des indicateurs économiques. Cela peut aider les traders à prendre des décisions plus éclairées sur le moment d'acheter ou de vendre un titre particulier.
Réseau neuronal convolutif (CNN)
Un réseau neuronal convolutif est un type de réseau neuronal particulièrement bien adapté aux tâches de reconnaissance d'images. Il utilise un processus appelé convolution pour extraire les caractéristiques des images d'entrée, puis applique des opérations de regroupement pour réduire la dimensionnalité des cartes de caractéristiques. Dans les applications des marchés financiers, les CNN sont souvent utilisés pour des tâches de classification d'état, telles que prédire si le cours d'une action va monter ou descendre.Le système AISHE utilise une version modifiée des CNN qui applique des filtres de Kalman à l'état d'entrée des prévisions à court, moyen et long terme dans les niveaux 1 à 10 dans les clients du système AISHE. Cela permet au réseau d'apprendre des caractéristiques hiérarchiques à différents niveaux d'abstraction, ce qui le rend plus efficace pour identifier les modèles dans les données financières. La sortie du réseau est une distribution de probabilité sur les résultats possibles, qui peut être utilisée pour prendre des décisions commerciales en fonction de la probabilité prédite de différents résultats.
Réseau neuronal récurrent (RNN)
Dans le contexte du système AISHE et du client, le réseau neuronal récurrent (RNN) est un outil puissant qui permet aux utilisateurs d'analyser et de prédire les données des marchés financiers en temps réel. Les RNN du client système AISHE sont spécialement conçus pour traiter des séquences de données, telles que des séries chronologiques de commandes quotidiennes, et utilisent des boucles pour permettre aux informations de persister d'une étape de temps à l'autre. Cela signifie que les RNN peuvent capturer les dépendances temporelles et les modèles dans les données, ce qui les rend bien adaptés pour prévoir les tendances futures et les mouvements du marché.Dans le client du système AISHE, les utilisateurs peuvent former leurs propres modèles RNN sur des données financières historiques et utiliser ces modèles pour faire des prédictions sur les conditions futures du marché. Les modèles RNN peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de l'utilisateur, tels que l'horizon de prévision souhaité, le niveau de granularité des données et le type d'instruments financiers analysés.Les modèles RNN du système client AISHE peuvent également être utilisés en conjonction avec d'autres modèles de réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux de mémoire à court terme (LSTM), pour créer des modèles prédictifs plus puissants qui peuvent capturer à la fois le temps et les modèles spatiaux dans les données financières. Dans l'ensemble, les RNN du client du système AISHE fournissent un outil puissant pour analyser et prévoir les données des marchés financiers, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées concernant leurs investissements et leurs stratégies de trading.
Mémoire longue à court terme (LSTM)
Un type de réseau neuronal récurrent (RNN) conçu pour gérer le problème des gradients de disparition dans les RNN traditionnels. Les LSTM sont particulièrement bien adaptés à la modélisation de données de séquence avec des dépendances à long terme, telles que le traitement du langage naturel ou l'analyse de séries chronologiques. La principale différence entre un LSTM et un RNN traditionnel est qu'un LSTM a une structure plus complexe, y compris un état cellulaire qui peut sélectivement oublier ou mémoriser des informations basées sur des mécanismes de déclenchement.La cellule mémoire d'un LSTM est le composant qui permet au réseau de stocker des informations pendant de plus longues périodes. La cellule mémoire possède trois mécanismes de déclenchement : la porte d'oubli, la porte d'entrée et la porte de sortie. La porte d'oubli détermine quelles informations dans l'état de la cellule doivent être ignorées, tandis que la porte d'entrée décide quelles nouvelles informations doivent être ajoutées à l'état de la cellule. Enfin, la porte de sortie détermine quelles informations de l'état de la cellule doivent être transmises à la couche suivante ou à la sortie du réseau.Dans le contexte du système AISHE et du client, les LSTM peuvent être utilisés pour une variété de tâches, y compris l'analyse de séries chronologiques et les prévisions sur les marchés financiers. En stockant des informations pendant de plus longues périodes, les LSTM peuvent apprendre à identifier les tendances et les modèles à long terme dans les données et à faire des prédictions basées sur ces modèles. Le système AISHE fournit aux utilisateurs des modèles LSTM préformés qui peuvent être personnalisés et affinés pour des tâches spécifiques, telles que la prévision des cours des actions ou des taux de change.
Machine Boltzmann restreinte (RBM)
Un type de modèle génératif utilisé pour l'apprentissage non supervisé, qui est un type d'apprentissage automatique qui ne nécessite pas de données étiquetées. Les RBM apprennent à représenter la distribution de probabilité sous-jacente des données d'entrée, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage des caractéristiques.Dans les RBM, les unités visibles et cachées sont reliées par des poids, et le réseau est formé pour apprendre les poids qui représentent le mieux les données d'entrée. Les poids sont ajustés à l'aide d'une technique appelée divergence contrastive, qui met à jour les poids de manière itérative pour minimiser la différence entre la distribution du modèle et la distribution des données d'entrée.RBM a été largement utilisé pour une variété d'applications, telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. Dans le contexte du système AISHE, RBM peut être utilisé pour apprendre des modèles et des tendances dans les données financières et aider à la déclaration du jour.
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Un type de modèle génératif qui peut être utilisé dans le système AISHE pour des tâches telles que l'augmentation des données et la pénétration des données entre les clients. Les GAN sont constitués de deux réseaux neuronaux : un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur apprend à générer de nouveaux échantillons de données qui sont similaires aux données d'apprentissage, tandis que le réseau discriminateur apprend à faire la distinction entre les données réelles et générées. Les fonctions de mise en œuvre des GAN se trouvent dans l'outil de gestion AIMAN du système AISHE.
AI in Finance du système AISHE
Commerce autonome (AU)
Le client du système AISHE comprend un système de trading autonome qui utilise des algorithmes basés sur l'IA pour analyser les données du marché et prendre des décisions de trading en temps réel. Le système utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds pour automatiser les décisions de trading, permettant aux traders de créer des modèles de trading personnalisés capables de prendre des décisions en fonction des tendances du marché et d'autres facteurs sans nécessiter d'intervention humaine.Les traders utilisant le client du système AISHE ont un haut niveau de personnalisation et de contrôle sur leurs stratégies de trading. Ils peuvent définir leurs propres paramètres et niveaux de risque, et le système s'adapte automatiquement aux conditions changeantes du marché. Le système de trading autonome peut également être démarré manuellement à l'aide de boutons d'action, ce qui donne aux traders plus de flexibilité et de contrôle.
Indicateurs graphiques (IC)
Le client du système AISHE n'intègre pas d'indicateurs graphiques directement dans sa plateforme. Cependant, les traders peuvent utiliser leurs propres indicateurs graphiques pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de trading potentielles. Les algorithmes basés sur l'IA du client peuvent fournir des directions ou des tendances, ainsi que des alertes et des notifications basées sur ses propres informations, aidant les traders à rester informés et à réagir rapidement aux changements du marché.Certains indicateurs graphiques courants que les traders peuvent utiliser incluent les moyennes mobiles, le MACD, le RSI et les bandes de Bollinger, entre autres. Ces outils aident les traders à repérer les modèles et les tendances dans les données du marché et peuvent être utiles pour prendre des décisions commerciales éclairées. Cependant, il est important de noter que le client du système AISHE ne fournit pas d'accès direct aux indicateurs graphiques, les traders doivent donc utiliser des outils externes pour les intégrer dans leurs stratégies de trading.
Classifications IA
IA faible (WAI)
Également connu sous le nom d'IA étroite, ce type d'IA est conçu pour effectuer une tâche spécifique ou résoudre un problème particulier. Les systèmes d'IA faibles ne sont pas capables de généraliser leurs connaissances à d'autres domaines, et ils nécessitent une supervision humaine importante pour fonctionner correctement. Des exemples de WAI incluent des assistants vocaux comme Siri ou Alexa, des chatbots et des moteurs de recommandation.
IA forte (SAI)
Aussi connu sous le nom d'intelligence générale artificielle (IAG), ce type d'IA vise à développer des machines capables d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut effectuer. Des systèmes d'IA puissants seraient capables de comprendre et de raisonner sur le monde, d'apprendre de l'expérience et de prendre des décisions par eux-mêmes. Bien que le SAI soit encore loin, certains chercheurs pensent qu'il est réalisable à l'avenir.
Swarm Intelligence du système AISHE
Le système AISHE fournit aux utilisateurs différents outils Swarm Intelligence pour former et utiliser leurs propres clients du système AISHE dans des conditions réelles de marché financier. Il est important de noter que seuls les instruments de trading approuvés par le système central AISHE sont pris en charge.
Vous trouverez ci-dessous certains des réseaux de neurones fournis par le système AISHE et les clients du système AISHE :
Intelligence d'essaim
L'intelligence en essaim fait référence au comportement collectif manifesté par des systèmes décentralisés et auto-organisés, généralement inspirés du comportement social des animaux ou des insectes. Dans les clients du système AISHE, Swarm Intelligence est utilisé dans le développement d'algorithmes qui simulent le comportement collectif de groupes de clients du système AISHE pour résoudre des problèmes complexes. L'approche Swarm Intelligence est particulièrement utile pour les tâches qui ne peuvent pas être résolues par un seul client système AISHE ou des algorithmes informatiques traditionnels.
Apprentissage collectif
L'apprentissage collectif fait référence au processus par lequel un groupe de clients du système AISHE apprend ensemble pour améliorer leurs performances individuelles et collectives. Dans les clients du système AISHE, l'apprentissage collectif est réalisé grâce à l'utilisation d'algorithmes Swarm Intelligence, qui permettent aux clients du système AISHE de partager des informations et d'apprendre les uns des autres. Cette approche a été particulièrement utile dans le développement de stratégies de trading financier, où un groupe de clients du système AISHE travaille ensemble pour prendre des décisions de trading basées sur les conditions du marché et les performances passées.
Intelligence collective
L'intelligence collective fait référence à la capacité d'un groupe de clients du système AISHE à résoudre des problèmes qui dépassent les capacités de tout client du système AISHE individuel. Dans le système AISHE, l'intelligence collective est obtenue grâce à l'utilisation d'algorithmes Swarm Intelligence, qui permettent aux clients du système AISHE de partager des informations et de travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes. Cette approche a été particulièrement utile dans le développement de modèles prédictifs pour le trading financier, où un groupe de clients du système AISHE travaille ensemble pour analyser les données du marché et prendre des décisions de trading basées sur leur intelligence collective.
Le client du système AISHE
Le client du système AISHE est une application logicielle qui permet aux utilisateurs d'accéder à la plate-forme de négociation financière en temps réel basée sur le cloud, le système AISHE. Le client est compatible avec les systèmes d'exploitation Windows 10/11 et nécessite Microsoft Office Excel 2016/2019.
En utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'IA telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage par transfert, l'apprentissage actif et l'apprentissage en ligne, le client du système AISHE permet aux utilisateurs d'analyser les données financières et de prendre des décisions commerciales.
La principale caractéristique du client est sa capacité à être formé individuellement par les utilisateurs, leur permettant de créer des modèles personnalisés adaptés à leurs stratégies et objectifs de trading spécifiques. Le client fournit également aux utilisateurs des données de marché en temps réel et prend en charge DDE et RTD pour le trading en temps réel.
Pour utiliser le client système AISHE, les utilisateurs doivent télécharger le logiciel à partir du site Web AISHE et l'installer sur leur système d'exploitation Windows 10/11. De plus, ils ont besoin d'un environnement commercial de leur banque ou de leur courtier, tel que Meta Trader 4, qui prend en charge DDE et RTD. Le client du système AISHE peut se connecter à différentes plateformes de trading pour négocier et exécuter des transactions.
Le client est téléchargeable gratuitement et est livré avec de l'argent de démonstration, permettant aux utilisateurs de pratiquer le trading sans risquer des fonds réels. Une fois le client installé, les utilisateurs peuvent le connecter au système AISHE et commencer à former leurs modèles à l'aide des techniques d'apprentissage automatique et d'IA disponibles.
Le partage de l'échange dynamique de données (DDE) et des données en temps réel (RTD) dans l'application AISHE améliore considérablement les performances.
DDE est un protocole hérité qui permet à AISHE de communiquer et d'échanger des données avec d'autres applications. DDE est asynchrone, ce qui signifie qu'AISHE doit attendre les données envoyées par une autre application. Cependant, cela peut être utile lorsque les données n'ont pas besoin d'être mises à jour en temps réel.
RTD, d'autre part, permet à AISHE d'accéder aux données en temps réel d'une autre application. RTD fonctionne de manière synchrone, permettant à AISHE de recevoir et d'afficher des données en temps réel. Cela est nécessaire car les données doivent être mises à jour en temps réel.
Ainsi, le partage DDE et RTD dans une application AISHE peut tirer parti des deux protocoles. Par exemple, l'application qui utilise DDE pour fournir des données historiques à AISHE peut utiliser la fonction RTD pour envoyer des données en temps réel à AISHE. Cela permet à AISHE d'accéder aux données historiques lors du traitement et de l'affichage des données en temps réel.
Un exemple d'utilisation conjointe de DDE et RTD dans l'application AISHE est l'affichage des prix des actions. L'AISHE utilise DDE pour envoyer des données de prix historiques tout en utilisant RTD pour envoyer des prix en temps réel à AISHE. Cela permet au client AISHE d'afficher les données de taux historiques tout en mettant à jour les taux en temps réel.
Il est important de noter que l'utilisation conjointe de DDE et de RTD présente certaines complexités et nécessite une planification minutieuse. Par exemple, les serveurs DDE et RTD doivent être configurés pour communiquer avec l'application AISHE. De plus, l'application AISHE doit être configurée pour traiter correctement les données des deux protocoles.
Dans l'ensemble, le DDE et le RTD constituent une combinaison puissante pour tirer parti d'un AISHE capable de traiter à la fois des données historiques et en temps réel. Cependant, une mise en œuvre correcte nécessite une planification et une configuration minutieuses de tous les composants impliqués.
Fonctions DDE dans AISHE :
- La fonction DDE dans AISHE est utilisée pour recevoir des données d'autres applications prenant en charge le protocole DDE.
- La syntaxe de la fonction DDE est "=DDE(Server, Topic, Item)".
- Serveur : nom du serveur DDE avec lequel communiquer.
- Rubrique : la rubrique qui définit le type de données en cours d'accès.
- Élément : le nom de l'élément ou des données en cours d'accès.
- La fonction DDE est une fonction volatile, ce qui signifie qu'elle est recalculée chaque fois qu'un changement dans AISHE se produit.
Dynamic Data Exchange (DDE) est une méthode qui permet aux applications de communiquer entre elles en échangeant directement des données. Dans AISHE, DDE permet à d'autres applications de lire ou d'écrire des données à partir d'un protocole AISHE.
DDE est normalement activé via le presse-papiers de Windows. Lorsqu'une application se connecte à une autre application, elle ouvre un canal DDE pour échanger des données. Les deux applications peuvent alors envoyer et recevoir des messages sur le canal DDE pour échanger des données.
Pour utiliser DDE dans AISHE, vous avez besoin d'une formule dite DDE. Une formule DDE commence toujours par un point d'exclamation (!) suivi de l'application avec laquelle vous souhaitez communiquer, suivi d'un mot-clé qui définit le type d'action que vous souhaitez effectuer, et enfin des paramètres utilisés pour l'action requise.
Voici un exemple de formule DDE dans AISHE, qui prend le prix de l'EURUSD "1.06541" dans le système AISHE du metatrader et l'insère dans une cellule :
=PROTOCOLE|APPLICATION!COMMANDE|PARAMETRE
Les composants de la formule DDE sont les suivants :
- PROTOCOLE : Le protocole utilisé pour la communication. Pour DDE, il s'agit généralement de "DDE".
- APPLICATION : Le nom de l'application avec laquelle vous souhaitez communiquer. Dans ce cas, ce serait "HIGHWAY".
- COMMANDE : Le mot-clé qui définit l'action que vous souhaitez effectuer. Dans ce cas, ce serait "InsertPrice".
- PARAMÈTRES : Les paramètres requis pour l'action. Dans ce cas, ce serait le nombre "1.06541".
Si vous entrez cette formule dans une cellule et mettez à jour la cellule, le nombre "1.06541" est inséré dans AISHE.
Fonctionnalités RTD dans AISHE :
- La fonction RTD dans AISHE est utilisée pour accéder aux données en temps réel fournies par une autre application.
- La syntaxe de la fonction RTD est "=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)".
- Serveur : Le nom du serveur RTD fournissant les données.
- Topic1, Topic2, ... : les thèmes ou les données en cours d'accès. Il peut s'agir de n'importe quel nombre de sujets ou de dates.
- La fonction RTD est une fonction non volatile, ce qui signifie qu'elle n'est recalculée que lorsque les données consultées changent.
Les données en temps réel (RTD) sont une méthode qui permet à AISHE d'accéder aux données en temps réel d'un autre programme ou application. Contrairement à DDE, qui fonctionne de manière asynchrone, RTD fonctionne de manière synchrone, permettant à AISHE de recevoir et d'afficher des données en temps réel.
RTD est normalement activé en utilisant une fonction spéciale dans AISHE, la fonction RTD. La fonction RTD a trois paramètres obligatoires :
ProgID: L'identificateur de programme (ProgID) de l'application ou du programme fournissant les données.Server: Le nom du serveur ou l'adresse IP de l'ordinateur exécutant le programme fournissant les données.Topic: un identifiant unique pour le type de données servies.
Une fois la fonction RTD configurée, AISHE appelle périodiquement la fonction pour récupérer les données. Lorsque de nouvelles données sont disponibles, la fonction RTD les renvoie à AISHE et AISHE met à jour la cellule avec les nouvelles données.
Voici un exemple utilisant la fonction RTD dans AISHE :
=RTD("ProgID","Server","Topic")
Les composants de la fonction RTD sont les suivants :
ProgID: Le ProgID de l'application ou du programme fournissant les données. Le ProgID identifie le programme et permet à AISHE d'y accéder. Des exemples de ProgID sont "AISHE.Application" pour une autre instance AISHE ou "MSWinsock.Winsock.1" pour un contrôle Winsock.Server: Le nom de l'ordinateur exécutant le programme qui fournit les données. Il peut s'agir du nom de l'ordinateur local ou du nom d'un ordinateur distant.Topic: un identifiant unique pour le type de données servies. Le paramètre Topic est défini par l'application et définit le type de données servies.
Il est important de noter que RTD n'est mis à jour que lorsque AISHE est en cours d'exécution et que la fonction RTD est active dans le classeur. Si AISHE n'est pas actif ou fermé, aucune donnée ne sera mise à jour.
RTD est une fonction puissante qui permet à AISHE d'accéder et d'afficher des données en temps réel. Cependant, cela nécessite une application configurée qui fournit des données et une implémentation correcte de la fonction RTD dans AISHE.
Que l'utilisation des fonctions DDE et RTD présente des aspects complexes et nécessite une planification minutieuse. Par exemple, les serveurs DDE et RTD doivent être configurés pour communiquer avec l'application AISHE. De plus, l' application AISHE doit être configurée pour traiter correctement les données des deux protocoles.
Technologie ActiveX
L'application client AISHE est conçue pour gérer les données entrantes et les demandes en temps réel, offrant aux utilisateurs un outil puissant pour l'analyse et le traitement des données. Pour réaliser cette fonctionnalité, l'application utilise une variété de technologies, y compris les contrôles DDE, RTD et ActiveX.
La technologie ActiveX joue un rôle crucial dans l'application AISHE en permettant une communication et une intégration transparentes avec d'autres applications et langages de programmation. Cette intelligence coopérative permet à l'application AISHE d'interagir avec des sources de données externes et de tirer parti de leurs capacités pour améliorer les fonctionnalités de l'application.
Par exemple, l'application AISHE peut utiliser des contrôles ActiveX pour interagir avec des bases de données externes ou des services Web, permettant aux utilisateurs d'accéder à une multitude de données qui seraient autrement indisponibles. Les contrôles ActiveX peuvent également être utilisés pour ajouter de l'interactivité à l'interface utilisateur de l'application, la rendant plus intuitive et conviviale.
En tirant parti de la puissance de la technologie ActiveX, l'application AISHE peut tirer parti des atouts d'autres applications et langages de programmation pour améliorer ses propres performances et capacités. Le résultat est un outil puissant d'analyse et de traitement des données qui peut fournir aux utilisateurs des informations précieuses et des informations exploitables.
L'utilisation de la technologie ActiveX dans l'application AISHE est un élément essentiel de son intelligence coopérative, permettant une communication et une intégration transparentes avec d'autres applications et langages de programmation.
Important
L'application client AISHE est une application logicielle d'IA robuste qui utilise une variété de technologies pour gérer les données entrantes et les demandes en temps réel. Plus précisément, l'application utilise les contrôles DDE, RTD et ActiveX pour réaliser cette fonctionnalité.
- DDE est un composant important de l'application, car il permet la communication avec des applications externes prenant en charge le protocole DDE. Lorsque l'application reçoit des données d'une source externe, elle peut traiter les données en temps réel à l'aide du code VBA. De même, l'application peut envoyer des données à des applications externes à l'aide de DDE.
- La fonction RTD fait également partie intégrante de l'application client AISHE. Cette fonction permet à l'application de recevoir des données en temps réel à partir de sources externes telles que les cours boursiers. Lorsque les données changent, la fonction RTD met à jour les données en temps réel. Ces données peuvent être traitées à l'aide du code VBA, permettant à l'application d'effectuer des calculs et des traitements en temps réel.
- Les contrôles ActiveX sont largement utilisés dans l'application cliente AISHE pour ajouter des fonctionnalités et de l'interactivité à l'interface utilisateur. Lorsqu'un utilisateur interagit avec un contrôle ActiveX, l'application peut traiter l'entrée de l'utilisateur en temps réel à l'aide du code VBA. De plus, les contrôles ActiveX peuvent être utilisés pour interagir avec des applications externes et des langages de programmation.
L'application client AISHE est conçue pour gérer les données entrantes et les demandes en temps réel, ce qui en fait un outil puissant pour les calculs et le traitement en temps réel. Des exemples de la façon dont l'application traite les données en temps réel à l'aide du code VBA et de la façon dont elle utilise les contrôles DDE, RTD et ActiveX pour interagir avec les sources de données externes et les applications peuvent être fournis. Dans l'ensemble, la combinaison des contrôles DDE, RTD et ActiveX permet à l'application client AISHE de fournir des fonctionnalités en temps réel qui sont essentielles dans une variété d'industries et de cas d'utilisation.