Technologie du système AISHE et client

Le système AISHE est une plateforme cloud conçue pour le trading financier en temps réel, s'appuyant sur des techniques avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Son réseau blockchain garantit un échange de données sécurisé et efficace entre les clients. Le système comprend deux composants principaux : le client 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, l'actualité et d'autres données pertinentes. Il utilise diverses techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, telles que les réseaux neuronaux, l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement, pour analyser les données de 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 système AISHE, hébergé dans le centre de données AISHE, constitue la plateforme centrale d'échange et de coordination des données entre les clients. Il fournit les structures neuronales et les flux de données pertinents aux systèmes clients, permettant ainsi à chacun d'agir de manière autonome. Le système offre aux utilisateurs la possibilité d'entraîner gratuitement leur système client avec de l'argent virtuel, ce qui leur permet d'acquérir de l'expérience et de développer des stratégies de trading sans risquer de capital réel.

 

Le client AISHE System est un système autonome basé sur l'IA, accessible à tous les utilisateurs d'ordinateurs, quel que soit leur niveau d'expérience en finance ou en trading. C'est un outil puissant pour potentiellement générer des revenus sur les marchés financiers. Ce système, hébergé dans le cloud, est personnalisable pour s'adapter à différentes stratégies et préférences, ce qui le rend facile à utiliser et adaptable. Grâce aux dernières technologies d'IA, le client AISHE System permet aux utilisateurs d'accéder en toute confiance au monde des opportunités financières. Mieux encore, il 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 au système AISHE

Le système AISHE donne accès à ses méthodes d'apprentissage automatique appliquées, permettant aux utilisateurs de former et d'utiliser leurs propres clients AISHE en temps réel. Ils peuvent personnaliser ces clients en fonction de leurs objectifs spécifiques et optimiser leurs performances sur les marchés financiers. 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 étiquetées. L'objectif est d'apprendre une correspondance entre les variables d'entrée et de sortie en trouvant une fonction capable de prédire avec précision la sortie à partir de l'entrée. Le système AISHE utilise SSL pour diverses tâches de prévision financière, telles que la prédiction des prix du Forex, des indices, des matières premières, des actions et des cryptomonnaies.

 

Apprentissage non supervisé (UL)

Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique où l'algorithme est entraîné sur un ensemble de données non étiquetées. L'objectif est de découvrir les états et les relations au sein des données sans connaissance préalable de leur structure. Le système AISHE utilise l'apprentissage automatique pour identifier les tendances et les anomalies du marché 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 son environnement. L'objectif est d'identifier la meilleure action possible dans une situation donnée afin de maximiser le signal de récompense. Le système AISHE utilise l'apprentissage par renforcement pour le trading algorithmique ; il apprend ainsi les meilleures stratégies de trading grâce aux retours et corrections des clients du système AISHE connecté.

 

Apprentissage par transfert (TL)

Cette technique consiste à réutiliser un modèle entraîné pour une tâche donnée comme point de départ pour une nouvelle tâche connexe. Le système AISHE utilise l'apprentissage par transfert (TL) pour améliorer la précision et la rapidité des prévisions financières en s'appuyant sur des modèles pré-entraînés basés sur l'expérience acquise lors de transactions similaires.

 

Apprentissage actif (AA)

Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique où l'algorithme interroge activement un utilisateur ou une autre source d'information pour obtenir des données étiquetées. L'objectif est de minimiser la quantité de données étiquetées nécessaires pour atteindre le niveau de performance souhaité. Le système AISHE utilise l'apprentissage automatique pour réduire au minimum 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 à jour le modèle en continu à mesure que de nouvelles données sont disponibles. L'objectif est de s'adapter à l'évolution de la distribution des données et de garantir la précision du modèle dans le temps. Le système AISHE utilise l'apprentissage en ligne pour assurer que ses prévisions financières en temps réel soient toujours à jour en fonction des informations du marché.

 

 

Approches d'apprentissage issues du système AISHE

Le système AISHE propose différentes méthodes d'apprentissage pour former les utilisateurs à l'utilisation de leurs clients AISHE dans des conditions réelles de marché. Seuls les instruments de trading approuvés par le système AISHE central et pour lesquels les structures neuronales sont disponibles peuvent être utilisés. Vous pouvez facilement vérifier la disponibilité d'un instrument en le saisissant dans le client AISHE. Si la valeur renvoyée est « 0.0 », cela signifie que l'instrument n'est pas disponible. Il est donc nécessaire de vérifier auprès de votre banque, de votre courtier ou de l'équipe d'assistance AISHE pour confirmer et paramétrer les instruments avant de les utiliser.

 

 

Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs clients en fonction de leurs objectifs spécifiques et optimiser leurs performances sur les marchés financiers. Les approches pédagogiques suivantes sont disponibles :

 

Apprentissage fédéré (FL)

Il s'agit d'une approche d'apprentissage automatique permettant à plusieurs parties d'entraîner un modèle partagé à partir de leurs données locales, sans partager les données elles-mêmes. Chaque partie entraîne un modèle sur ses propres données, puis partage uniquement les mises à jour du modèle avec un serveur central. Ce dernier agrège ces mises à jour pour générer un nouveau modèle global, qui est ensuite renvoyé à chaque partie pour la poursuite de l'entraînement.

 

Apprentissage coopératif (CoL)

Cette approche repose sur la collaboration de plusieurs apprenants pour l'apprentissage d'une tâche commune. Chaque apprenant a accès à un sous-ensemble de données différent et ils partagent leurs informations afin d'améliorer leurs résultats d'apprentissage individuels. Cette approche permet d'améliorer les performances globales d'un système d'apprentissage automatique en tirant parti des points forts de chaque apprenant.

 

Apprentissage par renforcement avec démonstrations d'experts (RLfED)

Cette approche combine les atouts de l'apprentissage par renforcement (RL) et de l'apprentissage supervisé. En RL, un agent apprend par essais et erreurs en interagissant avec son environnement, tandis qu'en apprentissage supervisé, l'agent reçoit des données étiquetées. Dans RLfED, un expert fournit à l'agent des démonstrations de la manière d'effectuer une tâche, et l'agent utilise ces démonstrations pour guider son propre apprentissage par renforcement. Cette approche permet d'améliorer la vitesse et l'efficacité des systèmes basés sur le RL en réduisant le nombre d'essais et d'erreurs nécessaires à l'apprentissage.

 

 

 

 

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des réseaux neuronaux fournis par le système AISHE.

Le système AISHE met à la disposition des utilisateurs différents réseaux neuronaux pour entraîner et utiliser leurs propres clients AISHE dans des conditions réelles de marché. Il est important de noter que seuls les instruments de trading approuvés par le système AISHE central et pour lesquels les structures neuronales sont disponibles peuvent être utilisés. Vous pouvez facilement vérifier la disponibilité d'un instrument en le saisissant dans le client 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 auprès de votre banque, de votre courtier ou de l'équipe d'assistance du système AISHE avant de les utiliser.

Réseau neuronal (NN)

Les réseaux de neurones sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique conçu pour simuler le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent l'information, à l'instar des neurones du cerveau. Les connexions entre ces nœuds sont pondérées, ce qui permet au réseau d'apprendre des données en ajustant ces poids afin de mieux prédire une sortie à partir d'une entrée donnée.

 

 

Apprentissage profond (DL)

Les réseaux de neurones sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique conçu pour simuler le fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent l'information, à l'instar des neurones du cerveau. Les connexions entre ces nœuds sont pondérées, ce qui permet au réseau d'apprendre des données en ajustant ces poids afin de mieux prédire une sortie à partir d'une entrée donnée.

 

Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour une grande variété de tâches, notamment la prévision et l'analyse de séries temporelles pour les ordres sur les marchés financiers. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches de reconnaissance de formes, comme la prédiction du cours des actions ou la détection d'anomalies dans les données financières. Les réseaux de neurones peuvent également servir à la reconnaissance d'images et de la parole, au traitement automatique du langage naturel et à de nombreuses autres applications.

 

Dans le domaine de la prévision des marchés financiers, les réseaux de neurones peuvent être entraînés à identifier des schémas et des tendances dans les données historiques, permettant ainsi de prédire l'évolution future du marché. Par exemple, un réseau de neurones peut être entraîné à prédire le prix d'une action en fonction de facteurs tels que son prix historique, son volume de transactions et des indicateurs économiques. Cela peut aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées quant au moment opportun pour acheter ou vendre un titre.

 

Réseau neuronal convolutif (CNN)

Un réseau de neurones convolutif (CNN) est un type de réseau particulièrement adapté aux tâches de reconnaissance d'images. Il utilise un processus appelé convolution pour extraire des caractéristiques des images d'entrée, puis applique des opérations de pooling pour réduire la dimensionnalité des cartes de caractéristiques. Dans les applications financières, les CNN sont souvent utilisés pour des tâches de classification d'état, comme la prédiction de l'évolution du cours d'une action.

 

Le système AISHE utilise une version modifiée des réseaux de neurones convolutifs (CNN) qui applique des filtres de Kalman aux prévisions à court, moyen et long terme des états d'entrée, aux niveaux 1 à 10, dans les clients du système AISHE. Ceci permet au réseau d'apprendre des caractéristiques hiérarchiques à différents niveaux d'abstraction, ce qui améliore son efficacité pour identifier les tendances dans les données financières. La sortie du réseau est une distribution de probabilité des résultats possibles, qui peut être utilisée pour prendre des décisions de trading en fonction de la probabilité prédite des différents résultats.

 

Réseau neuronal récurrent (RNN)

Dans le contexte du système et du client AISHE, le réseau neuronal récurrent (RNN) est un outil puissant permettant d'analyser et de prédire les données des marchés financiers en temps réel. Les RNN du client AISHE sont spécifiquement conçus pour traiter des séquences de données, telles que les séries temporelles d'ordres journaliers, et utilisent des boucles pour assurer la persistance des informations d'une étape temporelle à l'autre. Ainsi, les RNN peuvent capturer les dépendances temporelles et les tendances dans les données, ce qui les rend particulièrement adaptés à la prévision des évolutions futures du marché.

 

Dans le client du système AISHE, les utilisateurs peuvent entraîner leurs propres modèles RNN sur des données financières historiques et les utiliser pour prédire les conditions futures du marché. Ces modèles RNN sont personnalisables en fonction des besoins spécifiques de l'utilisateur, notamment l'horizon de prévision souhaité, le niveau de granularité des données et le type d'instruments financiers analysés.

 

Les modèles RNN du client AISHE peuvent être utilisés conjointement avec d'autres modèles de réseaux neuronaux, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ou les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory), afin de créer des modèles prédictifs plus performants, capables de détecter les tendances temporelles et spatiales des données financières. En définitive, les RNN du client AISHE constituent un outil puissant d'analyse et de prédiction des données des marchés financiers, permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées concernant leurs investissements et leurs stratégies de trading.

 

Mémoire à long terme et à court terme (LSTM)

Un type de réseau de neurones récurrent (RNN) conçu pour pallier le problème de disparition du gradient rencontré dans les RNN traditionnels. Les LSTM sont particulièrement adaptés à la modélisation de données séquentielles présentant des dépendances à long terme, comme le traitement automatique du langage naturel ou l'analyse de séries temporelles. La principale différence entre un LSTM et un RNN traditionnel réside dans la structure plus complexe du LSTM, qui inclut un état de cellule permettant de mémoriser ou d'oublier sélectivement des informations grâce à des mécanismes de contrôle.

 

Dans un LSTM, la cellule mémoire permet au réseau de stocker des informations sur de longues périodes. Elle possède trois mécanismes de contrôle : la porte d'oubli, la porte d'entrée et la porte de sortie. La porte d'oubli détermine quelles informations de l'état de la cellule doivent être supprimées, tandis que la porte d'entrée décide quelles nouvelles informations doivent y être ajoutées. 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 et du client AISHE, les LSTM peuvent être utilisés pour diverses tâches, notamment l'analyse de séries temporelles et la prévision sur les marchés financiers. En stockant les informations sur de longues périodes, les LSTM apprennent à identifier les tendances et les schémas à long terme dans les données et à effectuer des prédictions basées sur ces schémas. Le système AISHE met à la disposition des utilisateurs des modèles LSTM pré-entraînés, personnalisables et affinables pour des tâches spécifiques, telles que la prévision des cours boursiers ou des taux de change.

 

Machine de Boltzmann restreinte (RBM)

Un type de modèle génératif utilisé pour l'apprentissage non supervisé, une branche de l'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 dimensionnalité et l'apprentissage de caractéristiques.

 

Dans les RBM, les unités visibles et cachées sont reliées par des poids, et le réseau est entraîné à déterminer les poids qui représentent le mieux les données d'entrée. Ces poids sont ajustés par une technique appelée divergence contrastive, qui les met à jour itérativement afin de minimiser l'écart entre la distribution du modèle et celle des données d'entrée.

 

Les modèles RBM sont largement utilisés dans diverses applications, telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. Dans le cadre du système AISHE, ils peuvent servir à identifier des tendances et des schémas dans les données financières et à faciliter l'élaboration du relevé quotidien.

 

Réseaux antagonistes génératifs (GAN)

Un GAN est un type de modèle génératif utilisable dans le système AISHE pour des tâches telles que l'augmentation et l'échange de données entre clients. Il est composé de deux réseaux neuronaux : un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur apprend à créer de nouveaux échantillons de données similaires aux données d'entraînement, tandis que le réseau discriminateur apprend à distinguer les données réelles des données générées. Les fonctions permettant d'implémenter les GAN sont disponibles dans l'outil de gestion AIMAN du système AISHE.

 

 

 

 

L'IA en finance selon le système AISHE

Commerce autonome (UA)

Le client du système AISHE intègre un système de trading autonome qui utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser les données de marché et prendre des décisions de trading en temps réel. Ce système exploite des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux profonds pour automatiser les décisions de trading, permettant ainsi 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 intervention humaine.

 

Les traders utilisant le logiciel AISHE bénéficient d'une personnalisation et d'un contrôle accrus de leurs stratégies de trading. Ils peuvent définir leurs propres paramètres et niveaux de risque, et le système s'adapte automatiquement aux fluctuations du marché. Ce système de trading autonome peut également être lancé manuellement à l'aide de boutons d'action, offrant ainsi aux traders une plus grande flexibilité et un contrôle optimal.

 

Indicateurs graphiques (IC)

Le client AISHE n'intègre pas directement d'indicateurs graphiques à sa plateforme. Cependant, les traders peuvent utiliser leurs propres indicateurs pour analyser les données de marché et identifier les opportunités de trading. Les algorithmes d'IA du client peuvent fournir des indications de tendance, ainsi que des alertes et des notifications basées sur leurs propres analyses, permettant aux traders de rester informés et de réagir rapidement aux fluctuations du marché.

 

Parmi les indicateurs graphiques couramment utilisés par les traders, on retrouve les moyennes mobiles, le MACD, le RSI et les bandes de Bollinger. Ces outils permettent d'identifier les tendances et les schémas dans les données de marché et peuvent s'avérer utiles pour prendre des décisions de trading éclairées. Toutefois, il est important de noter que le logiciel AISHE ne donne pas d'accès direct aux indicateurs graphiques ; les traders doivent donc utiliser des outils externes pour les intégrer à leurs stratégies de trading.

 

 

 

Classifications IA

 

IA faible (IAF)

Également appelée IA spécialisée, cette forme d'IA est conçue pour accomplir une tâche spécifique ou résoudre un problème particulier. Les systèmes d'IA faible sont incapables de généraliser leurs connaissances à d'autres domaines et nécessitent une supervision humaine importante pour fonctionner correctement. Parmi les exemples d'IA faible, on peut citer les assistants vocaux comme Siri ou Alexa, les chatbots et les moteurs de recommandation.

 

IA forte (SAI)

Également connue sous le nom d'intelligence artificielle générale (IAG), cette forme d'IA vise à développer des machines capables d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut réaliser. Les systèmes d'IA forte seraient capables de comprendre le monde, de raisonner à son sujet, d'apprendre de l'expérience et de prendre des décisions de manière autonome. Bien que l'IA forte soit encore loin d'être une réalité, certains chercheurs estiment qu'elle est réalisable à l'avenir.

 

 

Intelligence collective du système AISHE

Le système AISHE met à la disposition des utilisateurs différents outils d'intelligence collective pour former et utiliser leurs propres clients AISHE dans des conditions réelles de marché. Il est important de noter que seuls les instruments de négociation approuvés par le système AISHE central sont pris en charge.

 

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de réseaux neuronaux fournis par le système AISHE et ses clients :

 

Intelligence collective

L'intelligence collective désigne le comportement collectif des systèmes décentralisés et auto-organisés, généralement inspiré du comportement social des animaux ou des insectes. Dans les clients du système AISHE, elle est mise à profit pour développer des algorithmes qui simulent le comportement collectif de groupes de clients afin de résoudre des problèmes complexes. Cette approche est particulièrement utile pour les tâches qu'un seul client AISHE ou les algorithmes informatiques traditionnels ne peuvent résoudre.

 

Apprentissage collectif

L'apprentissage collectif désigne le processus par lequel un groupe de clients du système AISHE apprend ensemble afin d'améliorer ses performances individuelles et collectives. Chez les clients du système AISHE, cet apprentissage collectif est mis en œuvre grâce à l'utilisation d'algorithmes d'intelligence collective, qui leur permettent de partager des informations et d'apprendre les uns des autres. Cette approche s'est avérée particulièrement efficace pour le développement de stratégies de trading financier, où un groupe de clients du système AISHE collabore pour prendre des décisions de trading en fonction des conditions du marché et des performances passées.

 

Intelligence collective

L'intelligence collective désigne la capacité d'un groupe de clients du système AISHE à résoudre des problèmes qui dépassent les capacités de chaque client pris individuellement. Dans le système AISHE, l'intelligence collective est mise en œuvre grâce à l'utilisation d'algorithmes d'intelligence collective, permettant aux clients de partager des informations et de collaborer pour résoudre des problèmes complexes. Cette approche s'est avérée particulièrement utile pour le développement de modèles prédictifs en finance, où un groupe de clients du système AISHE analyse les données de marché et prend des décisions de trading en s'appuyant sur leur intelligence collective.

 

 

 

 

 

Le client du système AISHE

Le client du système AISHE est une application logicielle permettant aux utilisateurs d'accéder à la plateforme de trading financier en temps réel basée sur le cloud, AISHE. Ce client est compatible avec les systèmes d'exploitation Windows 10 et 11 et requiert Microsoft Office Excel 2016 ou 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 des données financières et de prendre des décisions de trading. 

La principale caractéristique de ce client est sa capacité à être paramétré individuellement par les utilisateurs, leur permettant ainsi de créer des modèles personnalisés adaptés à leurs stratégies et objectifs de trading spécifiques. Ce client fournit également des données de marché en temps réel et prend en charge les protocoles DDE et RTD pour le trading en temps réel.

Pour utiliser le client AISHE, les utilisateurs doivent télécharger le logiciel depuis le site web d'AISHE et l'installer sur leur système d'exploitation Windows 10/11. Ils ont également besoin d'un environnement de trading fourni par leur banque ou leur courtier, tel que MetaTrader 4, compatible avec les protocoles DDE et RTD. Le client AISHE permet de se connecter à différentes plateformes de trading et d'exécuter des transactions.

Le logiciel est téléchargeable gratuitement et inclut un solde de démonstration, permettant aux utilisateurs de s'entraîner au trading sans risquer de fonds réels. Une fois installé, il suffit de le connecter au système AISHE pour commencer l'entraînement des modèles grâce aux techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle disponibles.

 

 

 

Le partage des échanges de données dynamiques (DDE) et des données en temps réel (RTD) dans l'application AISHE améliore considérablement les performances.

 

DDE est un protocole ancien permettant 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. Il peut toutefois s'avérer utile lorsque les données n'ont pas besoin d'être mises à jour en temps réel.

 

En revanche, RTD permet à AISHE d'accéder à des données en temps réel provenant d'une autre application. Fonctionnant de manière synchrone, RTD permet à AISHE de recevoir et d'afficher les données en temps réel. Ceci est indispensable car les données doivent être mises à jour en temps réel.

 

Ainsi, le partage de flux DDE et RTD dans une application AISHE permet de tirer parti des deux protocoles. Par exemple, une application utilisant DDE pour fournir des données historiques à AISHE peut utiliser la fonction RTD pour lui envoyer des données en temps réel. AISHE peut ainsi accéder aux données historiques tout en traitant et en affichant les données en temps réel.

 

L'affichage des cours boursiers illustre l'utilisation conjointe des protocoles DDE et RTD dans l'application AISHE. AISHE utilise DDE pour transmettre l'historique des cours et RTD pour lui envoyer les cours en temps réel. Le client AISHE peut ainsi afficher l'historique des cours tout en mettant à jour les cours en temps réel.

 

Il est important de noter que l'utilisation conjointe de DDE et RTD présente certaines complexités et exige une planification rigoureuse. 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 issues des deux protocoles.

 

Globalement, l'association du DDE et du RTD est performante pour exploiter un AISHE capable de traiter des données historiques et en temps réel. Cependant, sa mise en œuvre correcte exige une planification et une configuration minutieuses de tous les composants impliqués.

 

Fonctions DDE dans AISHE :

• La fonction DDE d'AISHE est utilisée pour recevoir des données provenant d'autres applications qui prennent en charge le protocole DDE.
• La syntaxe de la fonction DDE est "=DDE(Serveur, Sujet, Élément)".
• Serveur : Nom du serveur DDE avec lequel communiquer.
• Sujet : Le sujet qui définit le type de données consultées.
• Élément : Le nom de l’élément ou des données consultées.
• La fonction DDE est une fonction volatile, ce qui signifie qu'elle est recalculée à chaque modification de la valeur d'AISHE.

 

L'échange dynamique de données (DDE) est une méthode permettant aux applications de communiquer entre elles en échangeant directement des données. Dans AISHE, le DDE permet à d'autres applications de lire ou d'écrire des données à partir d'un protocole AISHE.

Le protocole DDE est généralement activé via le presse-papiers Windows. Lorsqu'une application se connecte à une autre, elle ouvre un canal DDE pour échanger des données. Les deux applications peuvent alors envoyer et recevoir des messages via ce canal.

Pour utiliser DDE dans AISHE, vous avez besoin d'une formule DDE. Celle-ci commence toujours par un point d'exclamation (!), suivi de l'application avec laquelle vous souhaitez communiquer, puis d'un mot-clé définissant le type d'action à effectuer, et enfin des paramètres nécessaires à cette action.

Voici un exemple de formule DDE dans AISHE, qui récupère le prix de l'EURUSD « 1,06541 » depuis MetaTrader et l'insère dans une cellule :

 

=PROTOCOLE|APPLICATION!COMMANDE|PARAMÈTRE

 

Les composantes de la formule DDE sont les suivantes :

• PROTOCOLE : Protocole de communication utilisé. Pour DDE, il s’agit généralement de « DDE ».
• APPLICATION : Le nom de l’application avec laquelle vous souhaitez communiquer. Dans ce cas, il s’agit de « HIGHWAY ».
• COMMANDE : Le mot-clé qui définit l’action à effectuer. Dans ce cas, il s’agit de « InsertPrice ».
• PARAMÈTRES : Les paramètres requis pour l’action. Dans ce cas, il s’agit du nombre « 1,06541 ».

 

Si vous entrez cette formule dans une cellule et que vous mettez à jour la cellule, le nombre « 1,06541 » est inséré dans AISHE.

 

 

Fonctionnalités RTD dans AISHE :

• La fonction RTD d'AISHE est utilisée pour accéder aux données en temps réel fournies par une autre application.
• La syntaxe de la fonction RTD est "=RTD(Serveur, Sujet1, Sujet2, ...)".
• Serveur : Le nom du serveur RTD fournissant les données.
• Sujet 1, Sujet 2, ... : Les sujets ou les données consultés. Il peut s’agir d’un nombre quelconque 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) permettent à AISHE d'accéder à des données en temps réel provenant d'un autre programme ou d'une autre application. Contrairement à DDE, qui fonctionne de manière asynchrone, RTD fonctionne de manière synchrone, permettant ainsi à AISHE de recevoir et d'afficher des données en temps réel.

La fonction RTD est généralement activée par une fonction spécifique d'AISHE. Cette fonction requiert trois paramètres :

 

•  ProgID  : L'identifiant du 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 l'appelle périodiquement pour récupérer les données. Lorsque de nouvelles données sont disponibles, la fonction RTD les renvoie à AISHE, qui met alors à jour la cellule correspondante.

 

Voici un exemple d'utilisation de la fonction RTD dans AISHE :

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

Les composants de la fonction RTD sont les suivants :

 

•  ProgID  L'identifiant ProgID de l'application ou du programme fournissant les données. Cet identifiant permet à AISHE d'accéder au programme. Par exemple : « AISHE.Application » pour une autre instance d'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 détermine le type de données servies.

 

Il est important de noter que les données RTD ne sont mises à jour que lorsque AISHE est en cours d'exécution et que la fonction RTD est activée dans le classeur. Si AISHE est inactif ou fermé, aucune donnée ne sera mise à jour.

La fonction RTD est un outil puissant qui permet à AISHE d'accéder aux données en temps réel et de les afficher. Cependant, elle nécessite une application configurée fournissant les données et une implémentation correcte de la fonction RTD dans AISHE.

 

 

L'utilisation des fonctions DDE et RTD présente certains aspects complexes et exige une planification rigoureuse. Par exemple, les serveurs DDE et RTD doivent être configurés pour communiquer avec l'application AISHE. De même, l'   application AISHE  doit être configurée pour traiter correctement les données issues des deux protocoles.

 

 

Technologie ActiveX

L'application cliente AISHE est conçue pour traiter les données et les requêtes entrantes en temps réel, offrant ainsi aux utilisateurs un outil performant d'analyse et de traitement des données. Pour ce faire, elle utilise diverses technologies, notamment DDE, RTD et les contrôles ActiveX.

La technologie ActiveX joue un rôle crucial dans l'application AISHE en permettant une communication et une intégration fluides avec d'autres applications et langages de programmation. Cette intelligence collaborative permet à l'application AISHE d'interagir avec des sources de données externes et d'exploiter leurs capacités pour améliorer ses fonctionnalités.

Par exemple, l'application AISHE peut utiliser des contrôles ActiveX pour interagir avec des bases de données externes ou des services web, permettant ainsi aux utilisateurs d'accéder à une multitude de données qui seraient autrement inaccessibles. Les contrôles ActiveX peuvent également servir à rendre l'interface utilisateur de l'application plus interactive et conviviale.

En tirant parti de la puissance de la technologie ActiveX, l'application AISHE exploite les atouts d'autres applications et langages de programmation pour optimiser ses performances et ses fonctionnalités. Il en résulte un outil performant d'analyse et de traitement des données, capable de fournir aux utilisateurs des informations précieuses et 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 cliente AISHE est un logiciel d'IA robuste qui utilise diverses technologies pour traiter les données et les requêtes entrantes en temps réel. Plus précisément, elle utilise DDE, RTD et les contrôles ActiveX pour ce faire.

 

 

• Le protocole DDE est essentiel au fonctionnement de l'application car il permet la communication avec les applications externes compatibles. Lorsque l'application reçoit des données d'une source externe, elle peut les traiter en temps réel. Elle peut également envoyer des données à des applications externes via DDE.

 

• La fonction RTD fait partie intégrante de l'application cliente AISHE. Elle permet à l'application d'obtenir des données en temps réel à partir de sources externes, telles que les flux boursiers. Lorsque les données changent, la fonction RTD les met à jour instantanément. Ces données peuvent ensuite être traitées, permettant ainsi 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 enrichir les fonctionnalités et l'interactivité de l'interface utilisateur. Ces contrôles interagissent en temps réel avec le système central AISHE pour le traitement des données. Ils permettent également d'interagir avec des applications externes.

 

 

L'application cliente AISHE est conçue pour traiter les données et les requêtes entrantes en temps réel, ce qui en fait un outil puissant pour les calculs et le traitement en temps réel. Des exemples de traitement des données en temps réel via du code VBA, ainsi que d'interaction avec des sources de données et des applications externes grâce aux technologies DDE, RTD et ActiveX, peuvent être fournis. L'association de ces technologies permet à l'application cliente AISHE d'offrir des fonctionnalités en temps réel essentielles dans de nombreux secteurs et cas d'utilisation.