[P] EvoTrade EA v1.3

Глубокие нейронные сети
В основе EvoTrade лежит многослойная нейронная сеть с гибридной архитектурой. Сверточные нейронные сети (CNN) обрабатывают пространственные зависимости в рыночных данных, а рекуррентные сети, такие как LSTM и GRU, анализируют временные зависимости. Это позволяет системе учитывать как текущие, так и исторические рыночные паттерны для точного прогнозирования движения цен.

Модели обучения с подкреплением
EvoTrade использует методы, такие как Proximal Policy Optimization (PPO) и Deep Q-Learning (DQL), для изучения оптимальных стратегий в постоянно меняющихся условиях рынка. Эти алгоритмы моделируют и тестируют стратегии в условиях, максимально приближенных к реальным, обеспечивая адаптивность и эффективность.

Обработка естественного языка (NLP)
Советник применяет передовые модели NLP, такие как BERT и GPT, для анализа новостных статей, корпоративных отчетов и социальных сетей. Это позволяет EvoTrade оценивать макроэкономические риски, учитывать эмоциональный контекст рынка и выдавать более точные прогнозы.

Генетические алгоритмы
Для оптимизации торговых параметров EvoTrade использует генетические алгоритмы, которые оценивают тысячи сценариев, генерируют лучшие стратегии и корректируют параметры сделок в режиме реального времени.

Интеграция Explainable AI (XAI)
Все решения, принимаемые EvoTrade, сопровождаются подробными отчетами на основе методов Explainable AI. Эта прозрачность позволяет пользователям понимать логику каждой рекомендации и принимать обоснованные решения.