Технологии

Система АИШЕ

~~(toc) #title=(список контента)~~

Система AISHE представляет собой облачную платформу, предназначенную для финансовой торговли в режиме реального времени, основанную на передовых методах искусственного интеллекта и машинного обучения. Его блокчейн-сеть обеспечивает безопасный и эффективный обмен данными между клиентами. Система состоит из двух основных компонентов: клиента системы AISHE и самой системы AISHE.

Клиент представляет собой загружаемое программное приложение, которое подключается к системе AISHE и получает в режиме реального времени данные о тенденциях финансового рынка, новости и другие соответствующие данные. Он использует ряд методов машинного обучения и искусственного интеллекта, таких как нейронные сети, глубокое обучение и обучение с подкреплением, для анализа рыночных данных и совершения сделок в режиме реального времени. Пользователи могут настроить его в соответствии со своими конкретными торговыми предпочтениями и устойчивостью к риску.

Центральным хабом для обмена данными и координации между клиентами является сама система AISHE, расположенная в дата-центре AISHE. Он поставляет нейронные структуры и соответствующие потоки данных в отдельные клиентские системы, чтобы каждый клиент мог действовать независимо. Система предоставляет пользователям возможность бесплатно обучать свой клиент-систему с использованием демо-денег, что позволяет приобретать опыт и разрабатывать торговые стратегии, не рискуя реальным капиталом.

Системный клиент AISHE — это автономная система на базе искусственного интеллекта, доступная любому, у кого есть компьютер, независимо от его финансового или торгового опыта. Это мощный инструмент для потенциального заработка на финансовых рынках. Система основана на облаке и может быть настроена в соответствии с различными стратегиями и предпочтениями, что делает ее простой в использовании и адаптируемой. Используя новейшие технологии искусственного интеллекта, системный клиент AISHE позволяет пользователям уверенно войти в мир финансовых возможностей. Лучше всего то, что это совершенно бесплатно и без каких-либо обязательств в течение 30 дней. Попробуйте и узнайте, как это может помочь вам в достижении ваших финансовых целей.

Прикладные методы машинного обучения системы AISHE

Система AISHE предоставляет пользователям доступ к прикладным методам машинного обучения для обучения и использования своих собственных клиентов системы AISHE в режиме реального времени. Пользователи могут персонализировать своих собственных клиентов системы AISHE в соответствии со своими конкретными целями и оптимизировать их работу на финансовом рынке. Доступны следующие приложения: самоконтролируемое обучение (SSL), неконтролируемое обучение (UL), обучение с подкреплением (RL), трансферное обучение (TL), активное обучение (AL) и онлайн-обучение (OL).

самоконтролируемое обучение (SSL)

Это тип машинного обучения, который обучает алгоритм на размеченном наборе данных. Цель состоит в том, чтобы изучить сопоставление между входными и выходными переменными, найдя функцию, которая может точно предсказать результат на основе ввода. Система AISHE использует SSL для различных задач финансового прогнозирования, таких как B. Forex, индексы, товары, акции и прогноз цен на криптовалюту.

Неконтролируемое обучение (UL)

Это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на немаркированном наборе данных. Цель состоит в том, чтобы найти состояния и отношения в данных без предварительного знания структуры данных. Система AISHE использует UL для выявления рыночных тенденций и аномалий в финансовых котировках в режиме реального времени.

Обучение с подкреплением (RL)

Это тип машинного обучения, при котором алгоритм учится методом проб и ошибок, взаимодействуя с окружающей средой. Цель состоит в том, чтобы изучить наилучшее возможное действие в данной ситуации, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Система AISHE использует RL для алгоритмической торговли, где система изучает лучшие торговые стратегии на основе отзывов и поправок от подключенного клиента системы AISHE.

Трансферное обучение (TL)

Это метод, при котором модель, которая была обучена для задачи, повторно используется в качестве отправной точки для новой связанной задачи. Система AISHE использует TL для повышения точности и скорости финансовых прогнозов за счет использования предварительно обученных моделей обмена опытом для связанных задач.

Активное обучение (AL)

Это тип машинного обучения, при котором алгоритм может активно запрашивать пользователя или другой источник информации для получения помеченных данных. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму объем размеченных данных, необходимых для достижения желаемого уровня производительности. Система AISHE использует AL, чтобы свести к минимуму потребность в размеченных данных в задачах финансового прогнозирования.

Онлайн-обучение (ПР)

Это тип машинного обучения, который постоянно обновляет модель по мере поступления новых данных. Цель состоит в том, чтобы адаптироваться к изменяющимся распределениям данных и гарантировать, что модель останется точной с течением времени. Система AISHE использует OL, чтобы финансовые прогнозы в режиме реального времени всегда соответствовали рыночной информации.

Подходы к обучению в системе AISHE

Система AISHE предоставляет пользователям различные подходы к обучению для обучения и использования собственных клиентов системы AISHE в реальных условиях финансового рынка. Важно отметить, что могут использоваться только торговые инструменты, одобренные центральной системой AISHE и для которых доступны нейронные структуры. Вы можете легко проверить доступность инструмента, введя его в системный клиент AISHE. Если возвращенное значение равно «0.0», это означает, что инструмент недоступен. Поэтому необходимо проконсультироваться с вашим банком, брокером или группой поддержки системы AISHE, чтобы подтвердить и настроить инструменты перед их использованием.

Пользователи могут персонализировать своих клиентов, чтобы они соответствовали их конкретным целям и оптимизировали их работу на финансовом рынке. Доступны следующие подходы к обучению:

Федеративное обучение (FL)

Это подход машинного обучения, который позволяет нескольким сторонам обучать общую модель, используя свои локальные данные, без совместного использования самих данных. Каждая сторона обучает модель на своих собственных данных, а затем передает центральному серверу только обновления модели. Центральный сервер объединяет обновления модели для создания новой глобальной модели, которая затем отправляется обратно каждой стороне для дальнейшего обучения.

Совместное обучение (CoL)

Это подход, при котором несколько учащихся сотрудничают друг с другом, чтобы изучить общую задачу. У каждого учащегося есть доступ к разным подмножествам данных, и они обмениваются информацией друг с другом, чтобы улучшить свои индивидуальные результаты обучения. Этот подход можно использовать для повышения общей производительности системы машинного обучения за счет использования сильных сторон каждого отдельного учащегося.

Обучение с подкреплением с помощью демонстраций экспертов (RLfED)

Этот подход сочетает в себе сильные стороны обучения с подкреплением (RL) и обучения с учителем. В RL агент учится путем проб и ошибок, взаимодействуя со своей средой, в то время как при контролируемом обучении агенту предоставляются помеченные данные. В RLfED эксперт предоставляет агенту демонстрации того, как выполнять задачу, и агент использует эти демонстрации, чтобы направлять свое собственное обучение через RL. Этот подход можно использовать для повышения скорости и эффективности систем на основе RL за счет уменьшения количества проб и ошибок, необходимых для обучения.

Ниже приведены некоторые нейронные сети, предоставляемые системой AISHE.

Система AISHE предоставляет пользователям различные нейронные сети для обучения и использования собственных клиентов системы AISHE в реальных условиях финансового рынка. Важно отметить, что могут использоваться только торговые инструменты, одобренные центральной системой AISHE и для которых доступны нейронные структуры. Вы можете легко проверить доступность инструмента, введя его в системный клиент AISHE. Если возвращается значение «0.0», это означает, что инструмент недоступен. Поэтому необходимо подтвердить и настроить инструменты в вашем банке, брокере или группе поддержки системы AISHE перед их использованием.

Нейронная сеть (NN)

Тип алгоритма машинного обучения, предназначенный для имитации поведения человеческого мозга. NN состоят из слоев взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают и передают информацию подобно тому, как работают нейроны в мозге. Связи между этими узлами взвешиваются, что позволяет сети учиться на данных, корректируя эти веса, чтобы лучше прогнозировать результат на основе заданного ввода.

Глубокое обучение (DL)

Тип алгоритма машинного обучения, предназначенный для имитации поведения человеческого мозга. NN состоят из слоев взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают и передают информацию подобно тому, как работают нейроны в мозге. Связи между этими узлами взвешиваются, что позволяет сети учиться на данных, корректируя эти веса, чтобы лучше прогнозировать результат на основе заданного ввода.

NN можно использовать для самых разных задач, включая прогнозирование и предсказание временных рядов для ордеров на финансовом рынке. Они особенно полезны для задач, связанных с распознаванием образов, таких как предсказание курса акций или обнаружение аномалий в финансовых данных. NN также можно использовать для распознавания изображений и речи, обработки естественного языка и многих других приложений.

В контексте прогнозирования финансового рынка НС можно научить выявлять закономерности и тенденции в исторических данных, которые затем можно использовать для прогнозирования будущего поведения рынка. Например, НС может быть обучена прогнозировать цену конкретной акции на основе таких факторов, как ее историческая цена, объем торгов и экономические показатели. Это может помочь трейдерам принимать более обоснованные решения о том, когда покупать или продавать конкретную ценную бумагу.

Сверточная нейронная сеть (CNN)

Сверточная нейронная сеть — это тип нейронной сети, который особенно хорошо подходит для задач распознавания изображений. Он использует процесс, называемый сверткой, для извлечения объектов из входных изображений, а затем применяет операции объединения для уменьшения размерности карт объектов. В приложениях на финансовых рынках CNN часто используются для задач классификации состояний, таких как прогнозирование роста или падения цены акций.

Система AISHE использует модифицированную версию CNN, которая применяет фильтры Калмана к краткосрочным, среднесрочным и долгосрочным прогнозам входного состояния на уровнях с 1 по 10 в клиентах системы AISHE. Это позволяет сети изучать иерархические функции на разных уровнях абстракции, что делает ее более эффективной при выявлении закономерностей в финансовых данных. Выход сети представляет собой распределение вероятностей возможных результатов, которое можно использовать для принятия торговых решений на основе прогнозируемой вероятности различных результатов.

Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

В контексте системы и клиента AISHE рекуррентная нейронная сеть (RNN) является мощным инструментом, который позволяет пользователям анализировать и прогнозировать данные финансового рынка в режиме реального времени. RNN в системном клиенте AISHE специально разработаны для обработки последовательностей данных, таких как временные ряды ежедневных заказов, и используют циклы, позволяющие сохранять информацию от одного временного шага к другому. Это означает, что RNN могут фиксировать временные зависимости и закономерности в данных, что делает их хорошо подходящими для прогнозирования будущих тенденций и движений рынка.

В системном клиенте AISHE пользователи могут обучать свои собственные модели RNN на исторических финансовых данных и использовать эти модели для прогнозирования будущих рыночных условий. Модели RNN можно настроить в соответствии с конкретными потребностями пользователя, такими как желаемый горизонт прогнозирования, уровень детализации данных и тип анализируемых финансовых инструментов.

Модели RNN в системном клиенте AISHE также можно использовать в сочетании с другими моделями нейронных сетей, такими как сверточные нейронные сети (CNN) или сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM), для создания более мощных прогностических моделей, которые могут охватывать как временные, так и и пространственные закономерности в финансовых данных. В целом, RNN в системном клиенте AISHE предоставляют мощный инструмент для анализа и прогнозирования данных финансового рынка, позволяя пользователям принимать обоснованные решения об их инвестициях и торговых стратегиях.

Долгая кратковременная память (LSTM)

Тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для решения проблемы исчезающих градиентов в традиционных RNN. LSTM особенно хорошо подходят для моделирования данных последовательности с долгосрочными зависимостями, такими как обработка естественного языка или анализ временных рядов. Основное различие между LSTM и традиционной RNN заключается в том, что LSTM имеет более сложную структуру, включая состояние ячейки, которое может выборочно забывать или запоминать информацию на основе механизмов стробирования.

Ячейка памяти в LSTM — это компонент, который позволяет сети хранить информацию в течение более длительных периодов времени. Ячейка памяти имеет три вентиля: вентиль забывания, вентиль ввода и вентиль вывода. Ворота забывания определяют, какую информацию в состоянии ячейки следует отбросить, а ворота ввода решают, какую новую информацию следует добавить в состояние ячейки. Наконец, выходной вентиль определяет, какая информация из состояния ячейки должна быть выведена на следующий уровень или на выход сети.

В контексте системы и клиента AISHE LSTM можно использовать для различных задач, включая анализ временных рядов и прогнозирование на финансовых рынках. Сохраняя информацию в течение более длительных периодов времени, LSTM могут научиться определять долгосрочные тенденции и закономерности в данных и делать прогнозы на основе этих закономерностей. Система AISHE предоставляет пользователям предварительно обученные модели LSTM, которые можно настроить и настроить для конкретных задач, таких как прогнозирование цен на акции или обменных курсов валют.

Ограниченная машина Больцмана (RBM)

Тип генеративной модели, используемой для неконтролируемого обучения, который представляет собой тип машинного обучения, не требующий помеченных данных. RBM учатся представлять базовое распределение вероятностей входных данных, что делает их полезными для таких задач, как уменьшение размерности и изучение признаков.

В RBM видимые и скрытые единицы связаны весами, и сеть обучается запоминать веса, которые лучше всего представляют входные данные. Веса корректируются с помощью метода, называемого контрастным расхождением, который итеративно обновляет веса, чтобы минимизировать разницу между распределением модели и распределением входных данных.

RBM широко используется для различных приложений, таких как распознавание изображений, распознавание речи и системы рекомендаций. В контексте системы AISHE RBM можно использовать для изучения закономерностей и тенденций в финансовых данных, а также для помощи в составлении отчета дня.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Тип генеративной модели, которую можно использовать в системе AISHE для таких задач, как расширение данных и проникновение данных между клиентами. GAN состоят из двух нейронных сетей: сети генератора и сети дискриминатора. Сеть генератора учится генерировать новые выборки данных, похожие на обучающие данные, а сеть дискриминатора учится различать реальные и сгенерированные данные. Функции для реализации GAN можно найти в инструменте управления AIMAN в системе AISHE.

ИИ в финансах из системы AISHE

Автономная торговля (AU)

Клиент системы AISHE включает в себя автономную торговую систему, которая использует алгоритмы на основе искусственного интеллекта для анализа рыночных данных и принятия торговых решений в режиме реального времени. Система использует алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети для автоматизации торговых решений, позволяя трейдерам создавать собственные торговые модели, которые могут принимать решения на основе рыночных тенденций и других факторов без необходимости вмешательства человека.

Трейдеры, использующие клиент системы AISHE, имеют высокий уровень настройки и контроля над своими торговыми стратегиями. Они могут задавать собственные параметры и уровни риска, а система автоматически подстраивается под меняющиеся рыночные условия. Автономную торговую систему также можно запустить вручную с помощью кнопок действий, что дает трейдерам больше гибкости и контроля.

Графические индикаторы (CI)

Клиент системы AISHE не интегрирует графические индикаторы непосредственно в свою платформу. Однако трейдеры могут использовать свои собственные графические индикаторы для анализа рыночных данных и выявления потенциальных торговых возможностей. Алгоритмы клиента на основе искусственного интеллекта могут указывать направления или тенденции, а также предупреждения и уведомления на основе его собственных идей, помогая трейдерам оставаться в курсе и быстро реагировать на изменения рынка.

Некоторые распространенные графические индикаторы, которые могут использовать трейдеры, включают, среди прочего, скользящие средние, MACD, RSI и полосы Боллинджера. Эти инструменты помогают трейдерам выявлять закономерности и тенденции в рыночных данных и могут быть полезны для принятия обоснованных торговых решений. Однако важно отметить, что клиент системы AISHE не предоставляет прямого доступа к графическим индикаторам, поэтому трейдеры должны использовать внешние инструменты для включения их в свои торговые стратегии.

Классификация ИИ

Слабый ИИ (ВАИ)

Этот тип ИИ, также известный как узкий ИИ, предназначен для выполнения конкретной задачи или решения конкретной проблемы. Слабые системы ИИ не способны распространять свои знания на другие области, и для их правильного функционирования требуется значительное человеческое наблюдение. Примеры WAI включают голосовых помощников, таких как Siri или Alexa, чат-боты и системы рекомендаций.

Сильный ИИ (SAI)

Этот тип ИИ, также известный как искусственный общий интеллект (AGI), направлен на разработку машин, которые могут выполнять любые интеллектуальные задачи, которые может выполнять человек. Сильные системы ИИ смогут понимать и рассуждать о мире, учиться на собственном опыте и принимать решения самостоятельно. Хотя до SAI еще далеко, некоторые исследователи считают, что это достижимо в будущем.

Swarm Intelligence от системы AISHE

Система AISHE предоставляет пользователям различные инструменты Swarm Intelligence для обучения и использования собственных клиентов системы AISHE в реальных условиях финансового рынка. Важно отметить, что поддерживаются только торговые инструменты, одобренные центральной системой AISHE.

Ниже приведены некоторые нейронные сети, предоставляемые системой AISHE и клиентами системы AISHE:

Групповой интеллект

Роевой интеллект относится к коллективному поведению, демонстрируемому децентрализованными и самоорганизующимися системами, обычно вдохновляемому социальным поведением животных или насекомых. В клиентах системы AISHE Swarm Intelligence используется при разработке алгоритмов, имитирующих коллективное поведение групп клиентов системы AISHE для решения сложных проблем. Подход Swarm Intelligence особенно полезен для задач, которые не могут быть решены одним системным клиентом AISHE или традиционными вычислительными алгоритмами.

Коллективное обучение

Коллективное обучение относится к процессу, посредством которого группа клиентов системы AISHE учится вместе, чтобы улучшить свою индивидуальную и коллективную работу. В клиентах системы AISHE коллективное обучение достигается за счет использования алгоритмов Swarm Intelligence, которые позволяют клиентам системы AISHE обмениваться информацией и учиться друг у друга. Этот подход был особенно полезен при разработке финансовых торговых стратегий, когда группа клиентов системы AISHE работает вместе, чтобы принимать торговые решения на основе рыночных условий и прошлых результатов.

Коллективный разум

Коллективный разум относится к способности группы клиентов системы AISHE решать проблемы, которые выходят за рамки возможностей любого отдельного клиента системы AISHE. В системе AISHE Коллективный разум достигается за счет использования алгоритмов Swarm Intelligence, которые позволяют клиентам системы AISHE обмениваться информацией и работать вместе для решения сложных проблем. Этот подход оказался особенно полезным при разработке прогностических моделей для финансовой торговли, когда группа клиентов системы AISHE работает вместе для анализа рыночных данных и принятия торговых решений на основе их коллективного интеллекта.

Клиент системы AISHE

Системный клиент AISHE — это программное приложение, которое предоставляет пользователям доступ к облачной финансовой торговой платформе в режиме реального времени, системе AISHE. Клиент совместим с операционными системами Windows 10/11 и требует Microsoft Office Excel 2016/2019.

Используя машинное обучение и методы искусственного интеллекта, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением, трансферное обучение, активное обучение и онлайн-обучение, системный клиент AISHE позволяет пользователям анализировать финансовые данные и принимать торговые решения.

Ключевой особенностью клиента является возможность индивидуального обучения пользователей, что позволяет им создавать индивидуальные модели, адаптированные к их конкретным торговым стратегиям и целям. Клиент также предоставляет пользователям рыночные данные в реальном времени и поддерживает DDE и RTD для торговли в реальном времени.

Чтобы использовать системный клиент AISHE, пользователи должны загрузить программное обеспечение с веб-сайта AISHE и установить его в своей операционной системе Windows 10/11. Кроме того, им требуется торговая среда от их банка или брокера, такая как Meta Trader 4, которая поддерживает DDE и RTD. Клиент системы AISHE может подключаться к различным торговым платформам для торговли и совершения сделок.

Клиент можно загрузить бесплатно, и он поставляется с демо-деньгами, что позволяет пользователям практиковаться в торговле, не рискуя реальными средствами. После установки клиента пользователи могут подключить его к системе AISHE и начать обучение своих моделей с использованием доступных методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Совместное использование динамического обмена данными (DDE) и данных в реальном времени (RTD) в приложении AISHE значительно повышает производительность.

DDE — это устаревший протокол, который позволяет AISHE взаимодействовать и обмениваться данными с другими приложениями. DDE является асинхронным, что означает, что AISHE должен ждать данных, отправленных другим приложением. Однако это может быть полезно, когда данные не нужно обновлять в режиме реального времени.

RTD, с другой стороны, позволяет AISHE получать доступ к данным в реальном времени из другого приложения. RTD работает синхронно, что позволяет AISHE получать и отображать данные в режиме реального времени. Это необходимо, поскольку данные должны обновляться в режиме реального времени.

Таким образом, совместное использование DDE и RTD в приложении AISHE может использовать преимущества обоих протоколов. Например, приложение, которое использует DDE для предоставления исторических данных в AISHE, может использовать функцию RTD для отправки данных в реальном времени в AISHE. Это позволяет AISHE получать доступ к историческим данным при обработке и отображении данных в реальном времени.

Примером совместного использования DDE и RTD в приложении AISHE является отображение курсов акций. AISHE использует DDE для отправки исторических ценовых данных и в то же время использует RTD для отправки цен в реальном времени в AISHE. Это позволяет клиенту AISHE отображать исторические данные скорости при обновлении ставок в реальном времени.

Важно отметить, что совместное использование DDE и RTD имеет некоторые сложности и требует тщательного планирования. Например, серверы DDE и RTD должны быть настроены для связи с приложением AISHE. Кроме того, приложение AISHE должно быть настроено для корректной обработки данных обоих протоколов.

В целом, DDE и RTD представляют собой мощную комбинацию для использования AISHE, которая может обрабатывать как исторические данные, так и данные в реальном времени. Однако правильная реализация требует тщательного планирования и настройки всех задействованных компонентов.

Функции DDE в AISHE:

Функция DDE в AISHE используется для получения данных от других приложений, поддерживающих протокол DDE.
Синтаксис функции DDE: "=DDE(Server, Topic, Item)".
Сервер: Имя сервера DDE для связи.
Тема: Тема, определяющая тип данных, к которым осуществляется доступ.
Элемент: имя элемента или данных, к которым осуществляется доступ.
Функция DDE является энергозависимой функцией, то есть она пересчитывается каждый раз, когда происходит изменение AISHE.

Динамический обмен данными (DDE) — это метод, который позволяет приложениям взаимодействовать друг с другом путем прямого обмена данными. В AISHE DDE позволяет другим приложениям читать или записывать данные из протокола AISHE.

DDE обычно активируется через буфер обмена Windows. Когда приложение подключается к другому приложению, оно открывает канал DDE для обмена данными. Затем два приложения могут отправлять и получать сообщения по каналу DDE для обмена данными.

Чтобы использовать DDE в AISHE, вам нужна так называемая формула DDE. Формула DDE всегда начинается с восклицательного знака (!), за которым следует приложение, с которым вы хотите установить связь, за которым следует ключевое слово, определяющее тип действия, которое вы хотите выполнить, и, наконец, параметры, используемые для требуемого действия.

Вот пример формулы DDE в AISHE, которая берет цену EURUSD «1,06541» в систему AISHE из метатрейдера и вставляет ее в ячейку:

=ПРОТОКОЛ|ПРИЛОЖЕНИЕ!КОМАНДА|ПАРАМЕТР

Компоненты формулы DDE следующие:

ПРОТОКОЛ: Протокол, используемый для связи. Для DDE это обычно «DDE».
ПРИЛОЖЕНИЕ: имя приложения, с которым вы хотите связаться. В данном случае это будет «ШОССЕ».
КОМАНДА: ключевое слово, определяющее действие, которое вы хотите выполнить. В этом случае это будет «InsertPrice».
ПАРАМЕТРЫ: параметры, необходимые для действия. В данном случае это будет число «1.06541».

Если вы введете эту формулу в ячейку и обновите ячейку, число «1,06541» будет вставлено в AISHE.

Возможности RTD в AISHE:

Функция RTD в AISHE используется для доступа к данным в реальном времени, предоставляемым другим приложением.
Синтаксис функции RTD: «=RTD(Server, Topic1, Topic2, ...)».
Сервер: имя сервера RTD, предоставляющего данные.
Topic1, Topic2, ...: Темы или данные, к которым осуществляется доступ. Это может быть любое количество тем или дат.
Функция RTD является энергонезависимой функцией, то есть она пересчитывается только при изменении данных, к которым осуществляется доступ.

Данные в реальном времени (RTD) — это метод, который позволяет AISHE получать доступ к данным в реальном времени из другой программы или приложения. В отличие от DDE, работающего асинхронно, RTD работает синхронно, что позволяет AISHE получать и отображать данные в режиме реального времени.

RTD обычно активируется с помощью специальной функции AISHE, функции RTD. Функция RTD имеет три обязательных параметра:

ProgID : Идентификатор программы (ProgID) приложения или программы, предоставляющей данные.
Server : имя сервера или IP-адрес компьютера, на котором запущена программа, предоставляющая данные.
Topic : уникальный идентификатор типа обслуживаемых данных.

После настройки функции RTD AISHE периодически вызывает функцию для получения данных. Когда новые данные доступны, функция RTD возвращает их в AISHE, а AISHE обновляет ячейку новыми данными.

Вот пример использования функции RTD в AISHE:

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

Компоненты функции RTD следующие:

ProgID : ProgID приложения или программы, предоставляющей данные. ProgID идентифицирует программу и дает AISHE возможность доступа к ней. Примерами идентификаторов ProgID являются «AISHE.Application» для другого экземпляра AISHE или «MSWinsock.Winsock.1» для элемента управления Winsock.
Server : имя компьютера, на котором запущена программа, предоставляющая данные. Это может быть имя локального компьютера или имя удаленного компьютера.
Topic : уникальный идентификатор типа обслуживаемых данных. Параметр Topic задается приложением и определяет, какой тип данных обслуживается.

Важно отметить, что RTD обновляется только тогда, когда AISHE работает и функция RTD активна в рабочей книге. Если AISHE не активна или закрыта, никакие данные обновляться не будут.

RTD — это мощная функция, которая позволяет AISHE получать доступ и отображать данные в реальном времени. Однако для этого требуется настроенное приложение, предоставляющее данные, и правильная реализация функции RTD в AISHE.

Что использование функций DDE и RTD имеет некоторые сложные аспекты и требует тщательного планирования. Например, серверы DDE и RTD должны быть настроены для связи с приложением AISHE. Кроме того, приложение AISHE необходимо настроить для корректной обработки данных обоих протоколов.

Технология ActiveX

Клиентское приложение AISHE предназначено для обработки входящих данных и запросов в режиме реального времени, предоставляя пользователям мощный инструмент для анализа и обработки данных. Для достижения этой функциональности приложение использует различные технологии, включая элементы управления DDE, RTD и ActiveX.

Технология ActiveX играет решающую роль в приложении AISHE, обеспечивая бесперебойную связь и интеграцию с другими приложениями и языками программирования. Этот совместный интеллект позволяет приложению AISHE взаимодействовать с внешними источниками данных и использовать их возможности для повышения функциональности приложения.

Например, приложение AISHE может использовать элементы управления ActiveX для взаимодействия с внешними базами данных или веб-службами, позволяя пользователям получать доступ к большому количеству данных, которые в противном случае были бы недоступны. Элементы управления ActiveX также можно использовать для добавления интерактивности пользовательскому интерфейсу приложения, делая его более интуитивно понятным и удобным для пользователя.

Используя возможности технологии ActiveX, приложение AISHE может использовать сильные стороны других приложений и языков программирования для повышения собственной производительности и возможностей. Результатом является мощный инструмент для анализа и обработки данных, который может предоставить пользователям ценную информацию и полезную информацию.

Использование технологии ActiveX в приложении AISHE является важнейшим компонентом его совместного интеллекта, обеспечивающим бесперебойную связь и интеграцию с другими приложениями и языками программирования.

Важный

Клиентское приложение AISHE — это надежное программное приложение с искусственным интеллектом, которое использует различные технологии для обработки входящих данных и запросов в режиме реального времени. В частности, приложение использует элементы управления DDE, RTD и ActiveX для достижения этой функциональности.

DDE — важный компонент приложения, поскольку он обеспечивает связь с внешними приложениями, поддерживающими протокол DDE. Когда приложение получает данные из внешнего источника, оно может обрабатывать данные в режиме реального времени с помощью кода VBA. Точно так же приложение может отправлять данные во внешние приложения с помощью DDE.

Функция RTD также является неотъемлемой частью клиентского приложения AISHE. Эта функция позволяет приложению получать данные в режиме реального времени из внешних источников, таких как биржевые котировки. При изменении данных функция RTD обновляет данные в режиме реального времени. Эти данные можно обрабатывать с помощью кода VBA, что позволяет приложению выполнять расчеты и обработку в реальном времени.

Элементы управления ActiveX широко используются в клиентском приложении AISHE для добавления функциональности и интерактивности пользовательскому интерфейсу. Когда пользователь взаимодействует с элементом управления ActiveX, приложение может обрабатывать ввод пользователя в режиме реального времени с помощью кода VBA. Кроме того, элементы управления ActiveX можно использовать для взаимодействия с внешними приложениями и языками программирования.

Клиентское приложение AISHE предназначено для обработки входящих данных и запросов в режиме реального времени, что делает его мощным инструментом для расчетов и обработки в реальном времени. Могут быть предоставлены примеры того, как приложение обрабатывает данные в режиме реального времени с помощью кода VBA и как оно использует элементы управления DDE, RTD и ActiveX для взаимодействия с внешними источниками данных и приложениями. В целом, комбинация элементов управления DDE, RTD и ActiveX позволяет клиентскому приложению AISHE предоставлять функциональные возможности в реальном времени, необходимые в различных отраслях и вариантах использования.