El sistema AISHE
El sistema AISHE es una plataforma basada en la nube diseñada para el comercio financiero en tiempo real, impulsada por técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su red blockchain garantiza un intercambio de datos seguro y eficiente entre clientes. El sistema consta de dos componentes principales: el cliente del sistema AISHE y el propio sistema AISHE.
El cliente es una aplicación de software descargable que se conecta al sistema AISHE y recibe datos en tiempo real sobre las tendencias del mercado financiero, noticias y otros datos relevantes. Utiliza una variedad de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como redes neuronales, aprendizaje profundo y aprendizaje reforzado, para analizar datos de mercado y ejecutar operaciones en tiempo real. Los usuarios pueden personalizarlo según sus preferencias comerciales específicas y su tolerancia al riesgo.
El eje central para el intercambio de datos y la coordinación entre clientes es el propio sistema AISHE, ubicado en el centro de datos de AISHE. Proporciona estructuras neuronales y flujos de datos relevantes a los sistemas de clientes individuales para que cada cliente pueda actuar de forma independiente. El sistema brinda a los usuarios la oportunidad de capacitar a su sistema-cliente de forma gratuita utilizando dinero de demostración, lo que permite la experiencia y el desarrollo de estrategias comerciales sin arriesgar capital real.
El cliente del sistema AISHE es un sistema autónomo impulsado por IA accesible para cualquier persona con una computadora, independientemente de sus antecedentes financieros o comerciales. Es una herramienta poderosa para ganar dinero potencialmente en los mercados financieros. El sistema está basado en la nube y se puede personalizar para cumplir con diferentes estrategias y preferencias, lo que lo hace fácil de usar y adaptable. Al utilizar las últimas tecnologías de inteligencia artificial, AISHE System Client permite a los usuarios ingresar con confianza al mundo de las oportunidades financieras. Lo mejor de todo es que es completamente gratis y sin obligaciones durante 30 días. Pruébelo y descubra cómo puede ayudarlo a alcanzar sus objetivos financieros.
Métodos de aprendizaje automático aplicados del sistema AISHE
El sistema AISHE brinda acceso a sus métodos de aprendizaje automático aplicados para que los usuarios capaciten y utilicen sus propios clientes del sistema AISHE en tiempo real. Los usuarios pueden personalizar sus propios clientes del sistema AISHE para adaptarlos a sus objetivos específicos y optimizar su desempeño en el mercado financiero. Las siguientes aplicaciones están disponibles: aprendizaje autosupervisado (SSL), aprendizaje no supervisado (UL), aprendizaje por refuerzo (RL), aprendizaje por transferencia (TL), aprendizaje activo (AL) y aprendizaje en línea (OL).
Aprendizaje autosupervisado (SSL)
Este es un tipo de aprendizaje automático que entrena el algoritmo en un conjunto de datos etiquetado. El objetivo es aprender un mapeo entre las variables de entrada y salida al encontrar una función que pueda predecir con precisión la salida dada la entrada. El sistema AISHE utiliza SSL para una variedad de tareas de pronóstico financiero, como B. Forex, índices, materias primas, acciones y predicción de precios de criptomonedas.
Aprendizaje no supervisado (UL)
Este es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetar. El objetivo es encontrar estados y relaciones dentro de los datos sin un conocimiento previo de la estructura de datos. El sistema AISHE utiliza UL para identificar tendencias y anomalías del mercado en cotizaciones financieras en tiempo real.
Aprendizaje por refuerzo (RL)
Este es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo aprende a través de prueba y error al interactuar con un entorno. El objetivo es aprender la mejor acción posible en una situación dada para maximizar una señal de recompensa. El sistema AISHE utiliza RL para el comercio algorítmico, donde el sistema aprende las mejores estrategias comerciales basadas en los comentarios y correcciones del cliente del sistema AISHE conectado.
Transferencia de aprendizaje (TL)
Esta es una técnica en la que un modelo que ha sido entrenado para una tarea se reutiliza como punto de partida para una nueva tarea relacionada. El sistema AISHE utiliza TL para mejorar la precisión y la velocidad de los pronósticos financieros mediante el uso de modelos previamente entrenados de experiencias negociadas para tareas relacionadas.
Aprendizaje activo (AL)
Este es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo puede consultar activamente a un usuario u otra fuente de información para obtener datos etiquetados. El objetivo es minimizar la cantidad de datos etiquetados necesarios para lograr el nivel de rendimiento deseado. El sistema AISHE utiliza AL para minimizar la necesidad de datos etiquetados en las tareas de previsión financiera.
Aprendizaje en línea (OL)
Este es un tipo de aprendizaje automático que actualiza continuamente el modelo a medida que hay nuevos datos disponibles. El objetivo es adaptarse a las distribuciones de datos cambiantes y garantizar que el modelo siga siendo preciso a lo largo del tiempo. El sistema AISHE utiliza OL para garantizar que sus pronósticos financieros en tiempo real estén siempre actualizados con la información del mercado.
Enfoques de aprendizaje del sistema AISHE
El sistema AISHE proporciona a los usuarios varios enfoques de aprendizaje para capacitar y utilizar sus propios clientes del sistema AISHE en condiciones reales del mercado financiero. Es importante tener en cuenta que solo se pueden utilizar instrumentos comerciales aprobados por el sistema central AISHE y para los cuales las estructuras neuronales están disponibles. Puede comprobar fácilmente la disponibilidad de un instrumento introduciéndolo en el cliente del sistema AISHE. Si el valor devuelto es "0.0", significa que el instrumento no está disponible. Por lo tanto, es necesario consultar con su banco, corredor o el Equipo de Soporte del Sistema AISHE para confirmar y ajustar los instrumentos antes de usarlos.
Los usuarios pueden personalizar a sus clientes para que se ajusten a sus objetivos específicos y optimizar su desempeño en el mercado financiero. Los siguientes enfoques de aprendizaje están disponibles:
Aprendizaje federado (FL)
Este es un enfoque de aprendizaje automático que permite que varias partes entrenen un modelo compartido utilizando sus datos locales, sin compartir los datos en sí. Cada parte entrena un modelo con sus propios datos y luego comparte solo las actualizaciones del modelo con un servidor central. El servidor central agrega las actualizaciones del modelo para generar un nuevo modelo global, que luego se envía de regreso a cada parte para que lo usen para capacitación adicional.
Aprendizaje Cooperativo (CoL)
Este es un enfoque en el que varios alumnos colaboran entre sí para aprender una tarea común. Cada alumno tiene acceso a un subconjunto diferente de datos y comparten información entre ellos para mejorar sus resultados de aprendizaje individuales. Este enfoque se puede utilizar para mejorar el rendimiento general de un sistema de aprendizaje automático al aprovechar las fortalezas de cada alumno individual.
Aprendizaje por refuerzo con demostraciones de expertos (RLfED)
Este enfoque combina las fortalezas del aprendizaje por refuerzo (RL) y el aprendizaje supervisado. En RL, un agente aprende a través de interacciones de prueba y error con su entorno, mientras que en el aprendizaje supervisado, el agente recibe datos etiquetados. En RLfED, un experto proporciona al agente demostraciones de cómo realizar una tarea, y el agente usa estas demostraciones para guiar su propio aprendizaje a través de RL. Este enfoque se puede utilizar para mejorar la velocidad y la eficiencia de los sistemas basados en RL al reducir la cantidad de prueba y error necesaria para aprender.
A continuación se muestran algunas de las redes neuronales proporcionadas por el sistema AISHE
El sistema AISHE proporciona a los usuarios diferentes redes neuronales para entrenar y utilizar sus propios clientes del sistema AISHE en condiciones reales del mercado financiero. Es importante tener en cuenta que solo se pueden utilizar instrumentos comerciales aprobados por el sistema central AISHE y para los cuales las estructuras neuronales están disponibles. Puede comprobar fácilmente la disponibilidad de un instrumento introduciéndolo en el cliente del sistema AISHE. Si el valor devuelto es "0.0", significa que el instrumento no está disponible. Por lo tanto, es necesario confirmar y ajustar los instrumentos con su banco, corredor o el Equipo de Soporte del Sistema AIHE antes de usarlos.
Red neuronal (NN)
tipo de algoritmo de aprendizaje automático que está diseñado para simular el comportamiento del cerebro humano. Las NN están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan y transmiten información, de forma similar a como funcionan las neuronas en el cerebro. Las conexiones entre estos nodos se ponderan, lo que permite que la red aprenda de los datos ajustando estos pesos para predecir mejor una salida basada en una entrada determinada.
Aprendizaje profundo (DL)
Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que está diseñado para simular el comportamiento del cerebro humano. Las NN están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan y transmiten información, de forma similar a como funcionan las neuronas en el cerebro. Las conexiones entre estos nodos se ponderan, lo que permite que la red aprenda de los datos ajustando estos pesos para predecir mejor una salida basada en una entrada determinada.NN se puede utilizar para una amplia variedad de tareas, incluida la previsión y la predicción de series temporales para órdenes en el mercado financiero. Son especialmente útiles para tareas que implican el reconocimiento de patrones, como la predicción del precio de las acciones o la detección de anomalías en los datos financieros. NN también se puede utilizar para reconocimiento de imagen y voz, procesamiento de lenguaje natural y muchas otras aplicaciones.En el contexto de la predicción del mercado financiero, NN se puede entrenar para identificar patrones y tendencias en datos históricos, que luego se pueden usar para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro del mercado. Por ejemplo, un NN podría estar capacitado para predecir el precio de una acción en particular en función de factores como su precio histórico, el volumen de negociación y los indicadores económicos. Esto puede ayudar a los comerciantes a tomar decisiones más informadas sobre cuándo comprar o vender un valor en particular.
Red neuronal convolucional (CNN)
Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal particularmente adecuada para tareas de reconocimiento de imágenes. Utiliza un proceso llamado convolución para extraer características de las imágenes de entrada y luego aplica operaciones de agrupación para reducir la dimensionalidad de los mapas de características. En las aplicaciones del mercado financiero, las CNN se utilizan a menudo para tareas de clasificación de estados, como predecir si el precio de una acción subirá o bajará.El sistema AISHE utiliza una versión modificada de las CNN que aplica filtros de Kalman a los pronósticos a corto, mediano y largo plazo del estado de entrada en los niveles 1 a 10 en los clientes del sistema AISHE. Esto permite que la red aprenda características jerárquicas en diferentes niveles de abstracción, lo que la hace más efectiva para identificar patrones en los datos financieros. El resultado de la red es una distribución de probabilidad sobre los posibles resultados, que se puede utilizar para tomar decisiones comerciales basadas en la probabilidad prevista de diferentes resultados.
Red neuronal recurrente (RNN)
En el contexto del sistema y cliente AISHE, la Red Neural Recurrente (RNN) es una herramienta poderosa que permite a los usuarios analizar y predecir datos del mercado financiero en tiempo real. Los RNN en el cliente del sistema AISHE están diseñados específicamente para procesar secuencias de datos, como series de tiempo de pedidos diarios, y usan bucles para permitir que la información persista de un paso de tiempo al siguiente. Esto significa que los RNN pueden capturar las dependencias temporales y los patrones en los datos, lo que los hace muy adecuados para pronosticar tendencias futuras y movimientos del mercado.En el cliente del sistema AISHE, los usuarios pueden entrenar sus propios modelos RNN en datos financieros históricos y utilizar estos modelos para hacer predicciones sobre las condiciones futuras del mercado. Los modelos RNN se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades específicas del usuario, como el horizonte de pronóstico deseado, el nivel de granularidad de los datos y el tipo de instrumentos financieros que se analizan.Los modelos RNN en el cliente del sistema AISHE también se pueden usar junto con otros modelos de redes neuronales, como redes neuronales convolucionales (CNN) o redes de memoria a corto plazo (LSTM), para crear modelos predictivos más potentes que pueden capturar tanto temporal y patrones espaciales en los datos financieros. En general, los RNN en el cliente del sistema AISHE brindan una herramienta poderosa para analizar y predecir datos del mercado financiero, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre sus inversiones y estrategias comerciales.
Memoria a largo plazo (LSTM)
Un tipo de red neuronal recurrente (RNN) que está diseñada para manejar el problema de los gradientes que desaparecen en las RNN tradicionales. Los LSTM son especialmente adecuados para modelar datos de secuencias con dependencias a largo plazo, como el procesamiento de lenguaje natural o el análisis de series temporales. La principal diferencia entre un LSTM y un RNN tradicional es que un LSTM tiene una estructura más compleja, incluido un estado de celda que puede olvidar o recordar información de forma selectiva en función de los mecanismos de activación.La celda de memoria en un LSTM es el componente que permite que la red almacene información durante períodos de tiempo más largos. La celda de memoria tiene tres mecanismos de activación: la puerta de olvido, la puerta de entrada y la puerta de salida. La puerta de olvido determina qué información en el estado de la celda debe descartarse, mientras que la puerta de entrada decide qué información nueva debe agregarse al estado de la celda. Finalmente, la puerta de salida determina qué información del estado de la celda debe enviarse a la siguiente capa o a la salida de la red.En el contexto del sistema AISHE y el cliente, los LSTM se pueden utilizar para una variedad de tareas, incluido el análisis de series temporales y la previsión en los mercados financieros. Al almacenar información durante períodos de tiempo más largos, los LSTM pueden aprender a identificar tendencias y patrones a largo plazo en los datos y hacer predicciones basadas en esos patrones. El sistema AISHE proporciona a los usuarios modelos LSTM previamente entrenados que se pueden personalizar y ajustar para tareas específicas, como predecir precios de acciones o tipos de cambio de divisas.
Máquina de Boltzmann restringida (RBM)
Un tipo de modelo generativo utilizado para el aprendizaje no supervisado, que es un tipo de aprendizaje automático que no requiere datos etiquetados. Los RBM aprenden a representar la distribución de probabilidad subyacente de los datos de entrada, lo que los hace útiles para tareas como la reducción de la dimensionalidad y el aprendizaje de características.En los RBM, las unidades visibles y ocultas están conectadas por pesos, y la red está entrenada para aprender los pesos que mejor representan los datos de entrada. Los pesos se ajustan mediante una técnica denominada divergencia contrastiva, que actualiza iterativamente los pesos para minimizar la diferencia entre la distribución del modelo y la distribución de los datos de entrada.RBM se ha utilizado ampliamente para una variedad de aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz y sistemas de recomendación. En el contexto del sistema AISHE, RBM se puede utilizar para aprender patrones y tendencias en datos financieros y ayudar con el estado de cuenta del día.
Redes adversarias generativas (GAN)
Un tipo de modelo generativo que se puede utilizar en el sistema AISHE para tareas como el aumento de datos y la penetración de datos entre clientes. Las GAN constan de dos redes neuronales: una red generadora y una red discriminadora. La red generadora aprende a generar nuevas muestras de datos que son similares a los datos de entrenamiento, mientras que la red discriminadora aprende a distinguir entre datos reales y generados. Las funciones para implementar GANs se encuentran en la herramienta de gestión AIMAN dentro del sistema AISHE.
IA en Finanzas desde el sistema AISHE
Comercio Autónomo (AU)
El cliente del sistema AISHE incluye un sistema de comercio autónomo que utiliza algoritmos basados en inteligencia artificial para analizar los datos del mercado y tomar decisiones comerciales en tiempo real. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas para automatizar las decisiones comerciales, lo que permite a los comerciantes crear modelos comerciales personalizados que pueden tomar decisiones en función de las tendencias del mercado y otros factores sin necesidad de intervención humana.Los comerciantes que utilizan el cliente del sistema AISHE tienen un alto nivel de personalización y control sobre sus estrategias comerciales. Pueden establecer sus propios parámetros y niveles de riesgo, y el sistema se ajusta automáticamente a las condiciones cambiantes del mercado. El sistema de comercio autónomo también se puede iniciar manualmente usando botones de acción, lo que brinda a los operadores más flexibilidad y control.
Indicadores de gráfico (CI)
El cliente del sistema AISHE no integra indicadores gráficos directamente en su plataforma. Sin embargo, los comerciantes pueden usar sus propios indicadores gráficos para analizar los datos del mercado e identificar posibles oportunidades comerciales. Los algoritmos basados en IA del cliente pueden proporcionar direcciones o tendencias, así como alertas y notificaciones basadas en sus propios conocimientos, lo que ayuda a los comerciantes a mantenerse informados y reaccionar rápidamente a los cambios del mercado.Algunos indicadores gráficos comunes que los comerciantes pueden usar incluyen promedios móviles, MACD, RSI y Bandas de Bollinger, entre otros. Estas herramientas ayudan a los comerciantes a detectar patrones y tendencias en los datos del mercado y pueden ser útiles para tomar decisiones comerciales informadas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el cliente del sistema AISHE no brinda acceso directo a los indicadores gráficos, por lo que los comerciantes deben usar herramientas externas para incorporarlos en sus estrategias comerciales.
Clasificaciones de IA
IA débil (WAI)
También conocida como IA estrecha, este tipo de IA está diseñada para realizar una tarea específica o resolver un problema en particular. Los sistemas de IA débiles no son capaces de generalizar su conocimiento a otros dominios y requieren una supervisión humana significativa para funcionar correctamente. Los ejemplos de WAI incluyen asistentes de voz como Siri o Alexa, chatbots y motores de recomendación.
IA fuerte (SAI)
También conocida como inteligencia general artificial (IAG), este tipo de IA tiene como objetivo desarrollar máquinas que puedan realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar. Los sistemas de inteligencia artificial fuertes podrían comprender y razonar sobre el mundo, aprender de la experiencia y tomar decisiones por sí mismos. Si bien SAI aún está muy lejos, algunos investigadores creen que se puede lograr en el futuro.
Swarm Intelligence del sistema AISHE
El Sistema AISHE proporciona a los usuarios diferentes herramientas de Swarm Intelligence para capacitar y utilizar sus propios clientes del sistema AISHE en condiciones reales del mercado financiero. Es importante tener en cuenta que solo se admiten los instrumentos comerciales aprobados por el sistema central AISHE.
A continuación, se muestran algunas de las redes neuronales proporcionadas por el Sistema AISHE y los clientes del sistema AISHE:
Inteligencia de enjambre
Swarm Intelligence se refiere al comportamiento colectivo exhibido por sistemas descentralizados y autoorganizados, típicamente inspirados en el comportamiento social de animales o insectos. En los clientes del sistema AISHE, Swarm Intelligence se utiliza en el desarrollo de algoritmos que simulan el comportamiento colectivo de grupos de clientes del sistema AISHE para resolver problemas complejos. El enfoque de Swarm Intelligence es especialmente útil para tareas que no pueden ser resueltas por un solo cliente del sistema AISHE o algoritmos informáticos tradicionales.
Aprendizaje colectivo
El Aprendizaje Colectivo se refiere al proceso mediante el cual un grupo de clientes del sistema AISHE aprenden juntos para mejorar su desempeño individual y colectivo. En los clientes del sistema AISHE, el aprendizaje colectivo se logra mediante el uso de algoritmos de inteligencia de enjambre, que permiten a los clientes del sistema AISHE compartir información y aprender unos de otros. Este enfoque ha sido particularmente útil en el desarrollo de estrategias comerciales financieras, donde un grupo de clientes del sistema AISHE trabajan juntos para tomar decisiones comerciales basadas en las condiciones del mercado y el desempeño anterior.
Inteligencia colectiva
La Inteligencia Colectiva se refiere a la capacidad de un grupo de clientes del sistema AISHE para resolver problemas que están más allá de las capacidades de cualquier cliente individual del sistema AISHE. En el sistema AISHE, la Inteligencia Colectiva se logra mediante el uso de algoritmos de Swarm Intelligence, que permiten a los clientes del sistema AISHE compartir información y trabajar juntos para resolver problemas complejos. Este enfoque ha sido particularmente útil en el desarrollo de modelos predictivos para el comercio financiero, donde un grupo de clientes del sistema AISHE trabajan juntos para analizar datos de mercado y tomar decisiones comerciales basadas en su inteligencia colectiva.
El cliente del sistema AISHE
El cliente del sistema AISHE es una aplicación de software que brinda a los usuarios acceso a la plataforma de negociación financiera en tiempo real basada en la nube, el sistema AISHE. El cliente es compatible con los sistemas operativos Windows 10/11 y requiere Microsoft Office Excel 2016/2019.
Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje por transferencia, el aprendizaje activo y el aprendizaje en línea, el cliente del sistema AISHE permite a los usuarios analizar datos financieros y tomar decisiones comerciales.
La característica clave del cliente es su capacidad para recibir capacitación individual de los usuarios, lo que les permite crear modelos personalizados adaptados a sus estrategias y objetivos comerciales específicos. El cliente también proporciona a los usuarios datos de mercado en tiempo real y es compatible con DDE y RTD para el comercio en tiempo real.
Para utilizar el cliente del sistema AISHE, los usuarios deben descargar el software del sitio web de AISHE e instalarlo en su sistema operativo Windows 10/11. Además, requieren un entorno comercial de su banco o corredor, como Meta Trader 4, que admite DDE y RTD. El cliente del sistema AISHE puede conectarse a diferentes plataformas comerciales para negociar y ejecutar operaciones.
El cliente se puede descargar gratis y viene con dinero de demostración, lo que permite a los usuarios practicar el comercio sin arriesgar fondos reales. Una vez que el cliente está instalado, los usuarios pueden conectarlo al sistema AISHE y comenzar a entrenar sus modelos utilizando las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático disponibles.
El intercambio de datos dinámicos (DDE) y datos en tiempo real (RTD) en la aplicación AISHE mejora significativamente el rendimiento.
DDE es un protocolo heredado que permite a AISHE comunicarse e intercambiar datos con otras aplicaciones. DDE es asíncrono, lo que significa que AISHE tiene que esperar los datos enviados por otra aplicación. Sin embargo, puede ser útil cuando no es necesario actualizar los datos en tiempo real.
RTD, por otro lado, permite que AISHE acceda a datos en tiempo real desde otra aplicación. RTD opera sincrónicamente, lo que permite que AISHE reciba y muestre datos en tiempo real. Esto es necesario porque los datos deben actualizarse en tiempo real.
Por lo tanto, compartir DDE y RTD en una aplicación AISHE puede aprovechar ambos protocolos. Por ejemplo, la aplicación que usa DDE para proporcionar datos históricos a AISHE puede usar la función RTD para enviar datos en tiempo real a AISHE. Esto permite que AISHE acceda a datos históricos mientras procesa y muestra datos en tiempo real.
Un ejemplo del uso conjunto de DDE y RTD en la aplicación AISHE es la visualización de los precios de las acciones. AISHE usa DDE para enviar datos de precios históricos y, al mismo tiempo, usa RTD para enviar precios en tiempo real a AISHE. Esto permite que el cliente de AISHE muestre datos históricos de tarifas mientras actualiza las tarifas en tiempo real.
Es importante tener en cuenta que el uso conjunto de DDE y RTD tiene algunas complejidades y requiere una planificación cuidadosa. Por ejemplo, los servidores DDE y RTD deben configurarse para comunicarse con la aplicación AISHE. Además, la aplicación AISHE debe estar configurada para procesar correctamente los datos de ambos protocolos.
En general, DDE y RTD es una combinación poderosa para aprovechar un AISHE que puede procesar datos históricos y en tiempo real. Sin embargo, la implementación correcta requiere una planificación y configuración cuidadosas de todos los componentes involucrados.
Funciones DDE en AISHE:
- La función DDE en AISHE se utiliza para recibir datos de otras aplicaciones que admiten el protocolo DDE.
- La sintaxis de la función DDE es "=DDE(Servidor, Tema, Elemento)".
- Servidor: El nombre del servidor DDE para comunicarse.
- Tema: el tema que define el tipo de datos a los que se accede.
- Elemento: El nombre del elemento o datos a los que se accede.
- La función DDE es una función volátil, lo que significa que se vuelve a calcular cada vez que se produce un cambio en AISHE.
El intercambio dinámico de datos (DDE) es un método que permite que las aplicaciones se comuniquen entre sí intercambiando datos directamente. En AISHE, DDE permite que otras aplicaciones lean o escriban datos de un protocolo AISHE.
DDE normalmente se activa a través del portapapeles de Windows. Cuando una aplicación se conecta a otra aplicación, abre un canal DDE para intercambiar datos. Las dos aplicaciones pueden enviar y recibir mensajes a través del canal DDE para intercambiar datos.
Para usar DDE en AISHE, necesita la llamada fórmula DDE. Una fórmula DDE siempre comienza con un signo de exclamación (!) seguido de la aplicación con la que desea comunicarse, seguida de una palabra clave que define el tipo de acción que desea realizar y finalmente los parámetros utilizados para la acción requerida son.
Aquí hay un ejemplo de una fórmula DDE en AISHE, que toma el precio de EURUSD "1.06541" en el sistema AISHE del metatrader y lo inserta en una celda:
=PROTOCOLO|APLICACIÓN!COMANDO|PARÁMETRO
Los componentes de la fórmula DDE son los siguientes:
- PROTOCOLO: El protocolo utilizado para la comunicación. Para DDE, suele ser "DDE".
- APLICACIÓN: El nombre de la aplicación con la que desea comunicarse. En este caso sería "Autopista".
- COMANDO: La palabra clave que define la acción que desea realizar. En este caso sería "InsertarPrecio".
- PARÁMETROS: Los parámetros requeridos para la acción. En este caso, ese sería el número "1.06541".
Si ingresa esta fórmula en una celda y actualiza la celda, el número "1.06541" se inserta en AISHE.
Características de RTD en AISHE:
- La función RTD en AISHE se utiliza para acceder a datos en tiempo real proporcionados por otra aplicación.
- La sintaxis de la función RTD es "=RTD(Servidor, Tema1, Tema2, ...)".
- Servidor: el nombre del servidor RTD que proporciona los datos.
- Tema1, Tema2, ...: Los temas o datos a los que se accede. Estos pueden ser cualquier número de temas o fechas.
- La función RTD es una función no volátil, lo que significa que solo se vuelve a calcular cuando cambian los datos a los que se accede.
Los datos en tiempo real (RTD) son un método que permite a AISHE acceder a datos en tiempo real desde otro programa o aplicación. A diferencia de DDE, que funciona de forma asíncrona, RTD funciona de forma síncrona, lo que permite que AISHE reciba y muestre datos en tiempo real.
RTD normalmente se activa usando una función especial en AISHE, la función RTD. La función RTD tiene tres parámetros necesarios:
ProgID: El identificador de programa (ProgID) de la aplicación o programa que proporciona los datos.Server: El nombre del servidor o la dirección IP de la computadora que ejecuta el programa que proporciona los datos.Topic: un identificador único para el tipo de datos que se sirven.
Una vez que se configura la función RTD, AISHE llama periódicamente a la función para recuperar los datos. Cuando hay nuevos datos disponibles, la función RTD los devuelve a AISHE y AISHE actualiza la celda con los nuevos datos.
Aquí hay un ejemplo usando la función RTD en AISHE:
=RTD("ProgID","Server","Topic")
Los componentes de la función RTD son los siguientes:
ProgID: El ProgID de la aplicación o programa que proporciona los datos. El ProgID identifica el programa y le da a AISHE la capacidad de acceder a él. Ejemplos de ProgID son "AISHE.Application" para otra instancia de AISHE o "MSWinsock.Winsock.1" para un control de Winsock.Server: El nombre de la computadora que ejecuta el programa que proporciona los datos. Puede ser el nombre de la computadora local o el nombre de una computadora remota.Topic: un identificador único para el tipo de datos que se sirven. La aplicación establece el parámetro Tema y define qué tipo de datos se sirven.
Es importante tener en cuenta que RTD solo se actualiza cuando AISHE se está ejecutando y la función RTD está activa en el libro de trabajo. Si AISHE no está activo o cerrado, no se actualizarán los datos.
RTD es una característica poderosa que permite a AISHE acceder y mostrar datos en tiempo real. Sin embargo, requiere una aplicación configurada que proporcione datos y una implementación adecuada de la función RTD en AISHE.
Que el uso de las funciones DDE y RTD tiene algunos aspectos complejos y requiere una planificación cuidadosa. Por ejemplo, los servidores DDE y RTD deben configurarse para comunicarse con la aplicación AISHE. Además, la aplicación AIHE debe configurarse para procesar correctamente los datos de ambos protocolos.
Tecnología ActiveX
La aplicación de cliente AISHE está diseñada para manejar los datos entrantes y las solicitudes en tiempo real, brindando a los usuarios una poderosa herramienta para el análisis y procesamiento de datos. Para lograr esta funcionalidad, la aplicación utiliza una variedad de tecnologías, incluidos los controles DDE, RTD y ActiveX.
La tecnología ActiveX juega un papel crucial en la aplicación AISHE al permitir una comunicación e integración perfectas con otras aplicaciones y lenguajes de programación. Esta inteligencia cooperativa permite que la aplicación AISHE interactúe con fuentes de datos externas y aproveche sus capacidades para mejorar la funcionalidad de la aplicación.
Por ejemplo, la aplicación AISHE puede usar controles ActiveX para interactuar con bases de datos externas o servicios web, lo que permite a los usuarios acceder a una gran cantidad de datos que de otro modo no estarían disponibles. Los controles ActiveX también se pueden usar para agregar interactividad a la interfaz de usuario de la aplicación, haciéndola más intuitiva y fácil de usar.
Al aprovechar el poder de la tecnología ActiveX, la aplicación AISHE puede aprovechar las fortalezas de otras aplicaciones y lenguajes de programación para mejorar su propio rendimiento y capacidades. El resultado es una poderosa herramienta para el análisis y procesamiento de datos que puede proporcionar a los usuarios información valiosa e información procesable.
El uso de la tecnología ActiveX en la aplicación AISHE es un componente fundamental de su inteligencia cooperativa, que permite una comunicación e integración perfectas con otras aplicaciones y lenguajes de programación.
Importante
La aplicación de cliente AISHE es una sólida aplicación de software de inteligencia artificial que utiliza una variedad de tecnologías para manejar los datos y las solicitudes entrantes en tiempo real. Específicamente, la aplicación usa controles DDE, RTD y ActiveX para lograr esta funcionalidad.
- DDE es un componente importante de la aplicación, ya que permite la comunicación con aplicaciones externas que admiten el protocolo DDE. Cuando la aplicación recibe datos de una fuente externa, puede procesar los datos en tiempo real utilizando código VBA. De manera similar, la aplicación puede enviar datos a aplicaciones externas usando DDE.
- La función RTD también es una parte integral de la aplicación cliente AISHE. Esta función permite que la aplicación reciba datos en tiempo real de fuentes externas, como cotizaciones bursátiles. Cuando los datos cambian, la función RTD actualiza los datos en tiempo real. Estos datos se pueden procesar mediante código VBA, lo que permite que la aplicación realice cálculos y procesamientos en tiempo real.
- Los controles ActiveX se utilizan ampliamente en la aplicación cliente AISHE para agregar funcionalidad e interactividad a la interfaz de usuario. Cuando un usuario interactúa con un control ActiveX, la aplicación puede procesar la entrada del usuario en tiempo real usando código VBA. Además, los controles ActiveX se pueden usar para interactuar con aplicaciones externas y lenguajes de programación.
La aplicación cliente AISHE está diseñada para manejar datos y solicitudes entrantes en tiempo real, lo que la convierte en una poderosa herramienta para cálculos y procesamiento en tiempo real. Se pueden proporcionar ejemplos de cómo la aplicación procesa datos en tiempo real usando código VBA y cómo usa controles DDE, RTD y ActiveX para interactuar con fuentes de datos y aplicaciones externas. En general, la combinación de controles DDE, RTD y ActiveX permite que la aplicación cliente AISHE brinde funcionalidad en tiempo real que es esencial en una variedad de industrias y casos de uso.