Kontrak Pintar
Pada umumnya, kontrak pintar dalam Qompass berlaku
sebagai sebuah script pengeksekusi data yang disimpan
dalam suatu struktur tree. Kontrak pintar mempunyai
kapasitas penyimpanan berbagai macam informasi dalam
sebuah format yang dikenal dengan ‘key-value’, dan
setiap key dalam sistem ini merepresentasikan alamat
unik secara global, menjalankan skrip secara dinamis,
logika eksekusi biner atau bahkan hanya mereferensikan
ke alamat lain yang ada, trees, dan lain sebagainya.
Kontrak pintar ini mengijinkan semua struktur yang
kompleks untuk dipresentasikan secara virtual.
Sebuah tree memuat kontrak pintar dari Chain Kontrak
Pintar, yang merepresentasikan sekumpulan kontrak
pintar yang saling mengonfirmasi dan mereferensi satu
sama lain. C-Chain adalah merupakan representasi nyata
dari dokumen terkait pada dunia yang nyata. Fitur dari
semua C-Chain baru didefinisikan pada yang pertama,
kontrak pintar baru, akan tetapi, seperti yang telah
disampaikan sebelumnya, Blockchain itu sendiri tidak
akan menyimpan semua informasi lebih dari enttias lain
seperti cloud kripto atau kartu flash akan menyimpan
informasi.
Kekuatan Qompass berada di dalam algoritma perdagangan yang canggih yang kami terapkan,
menggunakan kekuatan jaringan syaraf dan kecerdasan buatan yang membantu dalam peramalan
pergerakan harga bahkan sebelum hal itu terjadi. Kemampuan ini dijalankan sebagai sebuah
keunggulan tambahan, yang mengijinkan kekuatan leverage yang meningkatkan penghasilan
mencapai lebih dari 100 kali lipat.
Tim kami yang berpengalaman, bersama dengan koneksi mereka dan para tenaga ahli yang handal di
sektor perbankan, lebih dari satu tahun, yang telah berkembang selama bertahun-tahun, menjadikan
kita mampu menghasilkan negosiasi dengan lebih dari 25 instisusi finansial yang berlokasi di seluruh
dunia. Perusahaan akan bertindak sebagai sumber likuiditas untuk memfasilitasi frekuensi
perdagangan yang tinggi dan fungsi leverage pada platform kami, 5 kesepakatan sudah kita amankan
sejauh ini.
Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan (AI) pada dasarnya, adalah semua teknologi yang didesain
untuk bekerja atau beroperasi dalam perilaku yang mirip dengan manusia. Tentu saja,
tidak beroperasi sama persis dengan manusia, akan tetapi, menggunakan konsep dasar
bagaimana manusia berfikir, mengamati dan membuat keputusan. Seperti halnya manusia,
AI juga tidak sempurna, meskipun AI memiliki kemampuan menyempurnakan dirinya dari
waktu ke waktu dengan menganalisa kinerjanya berdasarkan pada hasil yang dicapai dan hasil
yang diharapkan, dan mengerjakan cara meminimalisir perbedaan yang terdapat diantara keduanya.
Seperti pada kasus seorang manusia, ketika melakukan suatu kesalahan, yang menyebabkan penderitaan,
pikiran mencatat penderitaan sebagai sebuah indikasi untuk tidak melakukan hal yang sama lagi.
Serupa dengan itu, AI juga belajar dari kesalahannya dan ketika sebuah keputusan kesalahan diambil yang
menghadirkan hasil yang negatif, sistem akan mengingat perbuatan itu dan mencoba untuk menghilangkan
pengulangannya dikemudian hari dalam konteks yang sama.
Seperti yang diterangkan didalam diagram pada halaman selanjutnya, AI merupakan layer terbesar dan paling luar yang
memuat Mesin Pembelajaran (Machine Learning – ML), dimana mesin mengambil informasi dari data yang tersedia dan
memprosesnya. ML merupakan bagian dimana pembelajaran sistem melakukan perannya. Selanjutnya, Pembelajaran Lebih
dalam (Deep Learning – DL) adalah merupakan perputaran dimana koneksi diantara fenomena yang dipelajari diciptakan,
berdasarkan pada bagaiamana satu stimulus memicu stimulus yang lainnya.
Yang terakhir, Jaringan Syaraf (Neural Networks – NN), yang mana merupakan
putaran yang paling dalam, yang menghubungkan semua informasi bersamasama.
Disini proses adaptasi juga memainkan perannya, dan kapanpun
perbedaan terjadi diantara hasil aktual dan hasil yang diharapkan, jaringan
syaraf akan mempelajari alasannya dan memastikan perbedaan itu tidak
terjadi lagi.
Qompass menggunakan dan menerapkan konsep teknologi kecerdasan
buatan (AI) dengan terlebih dahulu menggunakan semua data yang tersedia
untuk menafsirkan sebuah hasil masa depan berbasis pada trend umum yang
ada pada mereka untuk meraih keluaran. Berdasarkan pada persyaratan, data
yang sesuai diperoleh dari informasi yang tersedia, setelah proses
pembelajaran lebih dalam yang dipilih berjalan, melalui analisa dari semua
aspek yang membantu dalam memprediksikan keluaran masa depan yang
akurat pada sebuah mata uang.
Setelah prediksi dihasilkan oleh AI yang berada pada sistem, hasil (keluaran
yang dicapai) tersebut selanjutnya dicocokkan dengan keluaran yang
diharapkan guna untuk melakukan pemeriksaan pada semua perbedaan yang
mungkin terjadi. Perbedaan ini akan dipelajari secara otomatis pada lain waktu
ketika sebuah prediksi telah dibuat, dengan proses pembelajaran pintar,
setelah menentukan prediksi akuratnya, proses menghilangkan semua
kesalahan yang terjadi sebelumnya yang mungkin masih ada akan diterapkan.
JARINGAN KECERDASAN BUATAN – PERAMALAN KEUNTUNGAN
Beberapa tahun belakangan, banyak studi telah menunjukkan kesuksesan aplikasi
Jaringan Syaraf Buatan (ANN/Artificial Neural Network) untuk keakuratan prediksi
dalam finansial. [Gurusen et.al.] menghadirkan rincian survey dengan kontributor
lebih dari 25 dalam literatur ilmiah di dalam pengaplikasian ANN di bidang
Finansial dalam beberapa tahun terakhir.
Keputusannya, mereka menyatakan bahwa solusi berbasis ANN mengungguli
pendekatan statistikal dan matematikal lain di kebanyakan kasus. Jaringan syaraf
buatan merupakan peralatan yang populer untuk membuat keputusan finansial
karena bisa menyesuaikan diri dengan baik dan menghasilkan kekayaan, yang
juga menghasilkan prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi.
beberapa tahun belakangan, banyak aplikasi AAN di bidang finansial telah
dipublikasikan; sedikit diantaranya:
● MediaTek Corporation di Taiwan
● Industri toko Penjualan Ritel di Turkey
● Model aplikasi ANN dan ARIMA untuk memprediksikan permintaan semen di
Taiwan
● aplikasi ANN untuk model pengembalian pendapatan dari layanan
pembayaran mobile seluler
● Prediksi keuntungan perdagangan Nestle perusahaan transnasional di area
Eropa menggunakan analisa fundamental berbasis ANN
untuk detail informasi, anda bisa kunjungi link di bawah ini :
Penulis artikel : Sidhay33
MyEth : 0xCC85881B95643023EA2a9B6B60c3A55A71aa4C42
Tidak ada komentar:
Posting Komentar