EA机器人---随机 + 人工智能（神经网络）

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机器人顾问 - 随机 + 人工智能（神经网络）

; ]* N& T: P$ _! [9 }市场在不断变化，旧的想法会周期性地过时。但是，如果传统方法无法解决问题，则可以采用非标准方法（例如神经网络分析）来解决。这种方法被最简单的名字机器人所使用，它结合了传统的技术分析和人工智能的开端。
4 Y1 D4 E7 v" d9 L/ z2 T, u( @9 S
# ?/ G2 H5 x) K$ ^+ U因为这是一个神经网络机器人，所以它有能力在任何货币对和市场中工作。学习给定资产的动态原理不会在时间范围和工作时间方面限制它。因此，您可以在长期交易和剥头皮交易中使用它。区别只是训练数据。

3 v( ~% O1 ^8 n时间范围：任意
货币对：任意
2 O# W1 H# a& I2 U* x4 n交易时间：全天候 (24)

尽管顾问没有成熟的人工智能，但与传统（手动）选择逻辑条件相比，使用这种算法具有多个优势。

9 b0 X6 _$ H/ H: o9 L首先是条件本身的灵活性。您在开始时指定的所有内容：输入参数的类型和数量，但是默认情况下，顾问还不知道如何处理这些参数。只有在优化（训练）过程中，顾问才能获得一定的市场情况，并可以根据过去的经验预测未来的走势。
8 D, a4 s6 G$ J6 F+ U其次，是快速再培训的可能性。如果市场发生了变化，旧的模式已经失去了意义，你只需要重新优化秤的值，然后（理论上）机器人将再次有利可图地工作。
" B- F4 C7 |% C* ?) r, c根据优化结果，获得具有以下参数的最佳选项（考虑利润/回撤）：
4 o' T$ L5 y' t
步骤 - 5
x1 - 0
x2 - 70
x3 - 150
x4 – 160

( E  |0 E# J2 A$ q: ?不要使用激进的资金管理。
, D: ^  l& A- w% O
机器人实际上是一种通用顾问，除其他外，它可以轻松适应任何市场情况。多​参数负责序列中的手数乘法，这允许使用激进和更保守的交易方法（对于固定手数，将值设置为 1.0）。
$ C3 z, X( Y: Q6 U* R! K
2 g; k9 A# F! A; b& }; V# z然而，这根本不是圣杯，乍一看，机器人需要持续关注，因为一旦“学习”了如何处理市场走势的一个版本，顾问就会简单地遵循熟悉的市场范式。当情况发生变化时，业主可能会意外地开始赔钱。就效率而言，这种方法通常类似于顾问定期手动选择条件，但其主要优点是为交易者节省大量时间，结果甚至可能优于更“高级”的策略。

因此，为了确保结果保持可预测和令人满意，定期重新调整权重，那么机器人将始终处理当前的市场情况。
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anna

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