Forschungsartikel
Hybrid Decomposition Framework
Revolutionäre Multi-Skalen-Dekomposition mit Wavelets und neuronaler Attention. 38,7 % Verbesserung der Trendprognose-Genauigkeit.
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Fortschrittliches, KI-gestütztes, automatisiertes Trading für Kryptomärkte.
Trade smarter mit Machine-Learning-Algorithmen, Risikomanagement
und Multi-Exchange-Support – alles in einer leistungsstarken Plattform.
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Backtesting
Strategien auf historischen Daten testen,
bevor echtes Kapital eingesetzt wird.
LSTM
Kurzzeitgedächtnis
xLSTM
Erweitertes Gedächtnis
Transformer
Parallele Verarbeitung
Drei KI-Architekturen, ein Trading-Gehirn
Es beginnt einfach
Ein grundlegendes neuronales Netz, das Marktdaten mit Trading-Entscheidungen verbindet. Information fließt vorwärts, Schicht für Schicht.
Verarbeitung:
Sequenziell, eindirektional
LSTM fügt Speicherschleifen hinzu
Jetzt erinnert sich das Netz. Schleifen lassen Informationen bestehen und erfassen Muster, die sich über Stunden entfalten.
Speicherbereich:
24–48 Stunden Marktdaten
Am besten für:
Day-Trading-Muster
xLSTM erweitert die Erinnerung
Erweitertes LSTM dehnt das Gedächtnis über Wochen. Es behält wichtige Unterstützungen, Trendwechsel und Monatszyklen.
Speicherbereich:
Über 30 Tage Kontext
Am besten für:
Swing-Trading-Muster
Transformer sehen alles auf einmal
Kein sequentielles Abarbeiten mehr. Jede Information verbindet sich sofort mit jeder anderen. Wie 100 Analysten, die gleichzeitig arbeiten.
Verarbeitung:
Parallel, auf einmal
Am besten für:
Komplexe Korrelationen
Alle drei arbeiten zusammen
LSTM fängt Momentum ein. xLSTM verfolgt Trends. Transformer entdecken versteckte Korrelationen. Zusammen treffen sie Entscheidungen, die kein einzelnes Modell schaffen könnte.
67
Analysierte Dateneingaben
3
Abstimmende KI-Modelle
10 ms
Entscheidungsgeschwindigkeit
Was gibt’s Neues
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Forschungsartikel
Language Guided Forecasting
Revolutionärer Ansatz, der natürliche Sprachsemantik mit Zeitreihenanalyse kombiniert – 41,2 % weniger Prognosefehler.
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LAET Framework
Schichtweises adaptives Ensemble-Tuning mit 73 % weniger Rechenaufwand bei gleichbleibender Spitzenleistung.
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Temporal Window Smoothing
Fortgeschrittene Sliding-Window-Techniken zur Rauschreduktion in volatilen Kryptomärkten – bis zu 35 % bessere Genauigkeit.
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