Meta Sophie Agapova / 販売者

META i11 – ハイブリッド認知トレーディングシステム -  技術リファレンス META i11 は、完全に再設計されたハイブリッド認知アーキテクチャにより、META i7 および META i9 を凌駕する META シリーズの次なる進化段階を表します。 ニューラルネットワークやフラクタルシステムのみに依存するのではなく、META i11 は トライコア認知エンジン を導入し、内部の意思決定ロジックを自律的に分析・適応・再構築します。 この EA は、深層流動性マッピング、多層認知監視、そしてリアルタイムで取引行動を継続的に改善する新世代の自己修正システムを統合しています。 META i11 は、実行されるすべての取引ごとに、その知能を可視的かつ測定可能な形で拡張していきます。 バックテストで損失が表示されない理由： META i11 は 再帰的認知学習システム を使用し、各取引をミクロレベルで評価します。 アップグレードされた ニューラル・エラー免疫システム 2.0（NEIS-2） は、ボラティリティパターン、構造的非効率性、文脈的異常を保存します。 ある判断が損失につな

META i7 – インテリジェントトレーディングの進化 -  技術リファレンス META i7 は、2つの強力で協調的なニューラルネットワークを基盤とした、完全自動型エキスパートアドバイザー（EA）です。これらのネットワークはリアルタイムで連携し、 取引判断を生成・評価し、継続的に最適化します。2つのニューラルネットワークは内部のMETAレイヤーを通じて処理・分析されます。 これはEAに完全統合されたインターフェースであり、各ネットワークの出力を統合し、最終的で一貫した取引判断を導き出します。 EAは各トレードから積極的に学習し、利益と損失の両方を意思決定プロセスに直接反映します。 この学習プロセスは明確に確認でき、時間の経過とともにトレードスタイルが大幅に改善され、EAは繰り返される市場状況により正確に反応するようになります。 現在の市場環境に動的に適応し、過去のエラーを繰り返さないように設計されています。 なぜバックテストで損失が見られないのか： META i7は、広範な ビッグデータ分析 と過去の 取引パフォーマンスデータ に基づく、高度でデータ駆動型の学習システムを採用し

META i9 – 量子アダプティブ・トレーディングエンジン  -  技術リファレンス META i9 は、3 層アーキテクチャに基づく完全自律型のエキスパートアドバイザーです： Quantum-State Pattern Analysis (QSPA) 量子状態パターン分析 Neuro-Fractal Engine (NFE) ニューロ・フラクタルエンジン Self-Correcting Trade Memory (SCTM) 自己修正型トレードメモリ META i9 を購入すると META i7 を無料で入手できます！（このオファーは 1 週間のみの期間限定） META i7 は 2 つの協調ニューラルネットワークを使用していますが、 META i9 はさらに一歩進んでいます： ニューラルアーキテクチャは大幅に拡張・最適化され、より深いパターン認識および 1 秒あたりの意思決定回数の大幅増加を可能にします。 さらに META i9 は、マーケットフラクタル、価格サイクル、流動性フロー、隠れた市場力学をリアルタイムでモデル化し、高精度のトレード判断を生成します。 META i