已发布的产品
META i11 – 混合认知交易系统 - 技术参考 META i11 代表 META 系列的下一个进化阶段，通过完全重新设计的混合认知架构超越了 META i7 和 META i9。
META i11 不再仅依赖神经网络或分形系统，而是引入了 三核认知引擎 ，能够自主分析、适应并重写内部决策逻辑。
该 EA 集成了深度流动性映射、多层认知监督以及新一代自我纠错系统，可在实时中持续优化交易行为。
META i11 会随着每一笔已执行的交易以可见且可量化的方式扩展其智能。
为什么在回测中不会出现亏损： META i11 使用 递归认知学习系统 ，以微观级别精度评估每一笔交易。
升级版 神经错误免疫系统 2.0（NEIS-2） 会存储波动模式、结构性低效以及上下文异常。
当某个决策导致亏损时，META i11 不只是避免该错误，而是会 重写导致该错误的内部决策路径 。
这将消除整类低效问题，并防止它们在未来交易中再次出现。 这意味着：
META i11 维持一个 多状态记忆架构 ，随每一笔交易而进化，并持续优化其决策逻辑。
因此，交易稳定性会随着时间不断提升，从而产生 近乎完美的回
META i7 – 智能交易的进化 - 技术参考 META i7 是一款全自动智能交易顾问（Expert Advisor），基于两套强大且协同工作的神经网络。这两个网络在实时环境下运行，
负责生成、评估并持续优化交易决策。两个神经网络通过内部的 META 层（META Layer）进行处理与分析。
这是一个完全集成在 EA 内部的接口，能够整合两个模型的输出，分析并形成最终一致的交易决策。
EA 会从每一笔交易中主动学习--无论是盈利还是亏损--所有结果都会直接纳入其决策过程。
这种学习机制清晰可见，因为随着时间推移，交易风格显著改善，EA 对重复的市场行为反应也更加精准。
它会根据当前市场状况动态调整策略，并通过经验避免重复性的错误。
为什么在回测中看不到亏损： META i7 使用一种先进的、数据驱动的学习系统，基于广泛的 大数据分析 和历史 交易绩效数据集 。
每笔交易都会在实时中进行 量化分析 ，根据效率与上下文参数进行分类，并存储在内部的 经验数据库 中。
当在真实交易中出现盈利或亏损时，相应的决策模型会自动 重新校准 ，并被替换为 优化后的 行为模式 ，
这是一个持续
META i9 – 量子自适应交易引擎 - 技术参考 META i9 是一个基于三层架构的全自动交易智能体（EA）：
Quantum-State Pattern Analysis (QSPA) 量子态模式分析
Neuro-Fractal Engine (NFE) 神经分形引擎
Self-Correcting Trade Memory (SCTM) 自校正交易记忆系统
购买 META i9，即可免费获得 META i7！（限时一周）
虽然 META i7 使用两个协同神经网络，但 META i9 更进一步：
其神经架构经过大幅扩展和优化，使其能够进行更深层次的模式识别，并每秒执行更多决策。
除了强化的神经网络系统外，META i9 还会实时建模市场分形、价格周期、流动性流向和隐藏市场力量，以生成高度精准的交易决策。
META i9 不仅仅是做预测——它以更高的认知层级解析市场结构，并根据市场的变化动态调整策略。
学习系统 SCTM 已被完全重构并技术优化。
它现在能够存储更大规模的数据集，使 EA 能捕捉微观市场结构并从中提取更细粒度的信息用于决策。
与 META i7 一