Roadmap: Sieci neuronowe i Agent AI w MaxData.app

Wstęp — po co to budujemy

Rynek krypto to głośny strumień danych 24/7: cena, wolumen, funding, płynność, makro, newsy, nastroje. Manualna „alchemia” ustawień szybko zamienia się w chaos: za dużo suwaków, za mało czasu, znikający edge. Naszą odpowiedzią jest NeuroLab MaxData — środowisko, w którym trenujesz własne sieci neuronowe (od zera lub przez fine-tuning modeli MaxData), a Agent AI (Autopilot) sam dobiera parametry, nadzoruje trening, ulepsza wyniki i oddaje Ci gotowy, mocno przetrenowany model podpięty do alertów i automatyzacji.

Dostęp wyłącznie dla Tier 3 (limit 3000 miejsc). Tier 3 Lifetime otrzymuje dodatkowo wgląd i dostęp do oficjalnych, stale doskonalonych sieci MaxData oraz kuratorowanych „przepisów” agenta.

MaxData.app planuje zainwestować development i dostarczyć funkcje sieci neuronowych w 2025/2026 roku.

Jak to działa — w 60 sekund

Zdefiniuj cel: horyzont (np. 15m/4h/1D), styl (predykcja/klasyfikacja), minimalny zysk z transakcji, akceptowalny drawdown, metryki sukcesu (np. Sharpe, hit-rate).
Wybierz dane: aktywo (np. BTCUSDT), metryki (Funding, BSP, DXY, SPX…), źródła newsów/sentimentu (WatcherGuru, CPI, FED…).
Kliknij „Trenuj”:

- Tryb from scratch lub fine-tuning na bazowym LSTM MaxData (trenowanym historycznie).
- Agent AI automatycznie stroi hiperparametry (Auto-HPO), dobiera architekturę (LSTM/Transformer/ensemble), włącza/wyłącza cechy, pilnuje overfittingu, zatrzymuje złe eksperymenty, uruchamia lepsze.

Odbierz wynik: model + backtest, raport explainability (ważność cech, wpływ newsów), gotowe integracje do Pro Alertów i botów (Stop Loss 2.0 z danych niecenowych, inteligentny/profesjonalny zakup).

Co dokładnie dostajesz

Dla każdego (prosto)

Mniej klikania, więcej efektu: ustalasz cel → wracasz po gotowy model.
Jedno środowisko: dane rynkowe, on-chain, makro i newsy w jednym miejscu.
Praktyczne wdrożenie: 1-klik do alertów i automatyzacji handlu.
Realne bezpieczeństwo: prywatne przestrzenie na Twoje modele i dane, pełny audit-log.

Dla zaawansowanych (głębiej)

Feature Store i kontekstualizacja danych: funding, order-flow/BSP, makro (DXY/SPX), eventy (CPI/FED), sentiment newsów.
Modele: LSTM/Temporal-CNN/Transformers, ensembling/stacking, kalibracja probabilistyczna.
Auto-HPO: bayes/hyperband, siatki i wyszukiwanie sekwencyjne, meta-uczenie pod rynek/horyzont.
Walidacja: walk-forward, rolling windows, early-stopping, penalizacja overfittingu.
Explainability: SHAP/feature importance, „dlaczego model podjął decyzję”.
Monitoring: drift danych i jakości sygnału, automatyczne re-treningi.
„Stop Loss 2.0”: wyjścia oparte o sygnały niecenowe (fundingi, płynność, newsy), nie tylko procent spadku ceny.
Model Registry: wersjonowanie, porównania, szybki rollback, „approve-to-deploy”.

Agent AI (Autopilot) — Twój prywatny quants’ team

Rozumie cel w języku naturalnym (np. „predykcja 4h, Sharpe > 1.5, DD < 10%, min. zysk 5%”).
Dobiera architekturę i okna sekwencji, buduje pipeline cech, stroi batch/learning-rate/regularizację.
Nadzoruje trening (GPT-supervisor): wykrywa overfit, drift, złe rozkłady błędu; przerywa i replanuje eksperymenty.
Autokalibracja wejść/wyjść: przekłada predykcje na reguły transakcyjne (wejście/wyjście/TP/SL 2.0), spina to z botami.
Tryb self-healing: gdy metryki spadają, przełącza na lepszy wariant, uruchamia re-train wg Twoich guardrails.
Pełna kontrola: Ty zatwierdzasz wdrożenie do produkcji, widzisz cały raport i porównanie z benchmarkami.

Dlaczego warto to mieć (i dlaczego nie warto tego nie mieć)

Warto, bo:

Oszczędzasz czas i uwagę — agent prowadzi eksperymenty 24/7.
Zyskujesz edge z rzadkości — funkcja tylko dla Tier 3 (max 3000), modele nie „rozlewają się” po rynku.
Masz dowody: twarde metryki, backtesty, explainability; mniej wiary, więcej danych.
Integrujesz od razu: 1-klik do alertów/botów; realne przełożenie na decyzje.

Nie warto nie mieć, bo:

Ręczne strojenie = wolniejsze decyzje i większe ryzyko błędów poznawczych.
Brak monitoringu driftu = model starzeje się szybciej niż rynek.
Powszechne narzędzia = powszechne sygnały = mniejsza przewaga.
Brak explainability = trudniej zaufać modelowi, trudniej go poprawić.

Roadmap wdrażania

Planujemy kontrolowane wdrażanie NeuroLabu i Agenta AI. Każdy etap poszerza funkcje i dostęp, a my po drodze mierzymy jakość, stabilność i realny „edge”.

Etap I — Alpha (zamknięta)

Cel: sprawdzić rdzeń: pobieranie/łączenie danych, trening from-scratch i fine-tuning, integracje z alertami/botami.
Dostęp: mała, zaproszona grupa Tier 3.
Co odblokowuje: podstawowy trening, szybkie backtesty, pierwsze podpowiedzi hiperparametrów, wpięcie do Pro Alertów/botów.
Kryteria przejścia: stabilne treningi, spójne dane, brak krytycznych błędów w integracjach.

Etap II — Beta (szerszy dostęp Tier 3)

Cel: skalowanie i użyteczność „na co dzień”.
Dostęp: szerzej dla Tier 3 (limit 3000).
Co odblokowuje: Auto-HPO (automatyczne strojenie), Stop Loss 2.0 z danych niecenowych, explainability (ważność cech), monitoring driftu.
Kryteria przejścia: powtarzalne wyniki na realnych kontach/testach, niska awaryjność, jasne raporty.

Etap III — GA (stabilne wydanie)

Cel: „production-grade” dla całego Tier 3.
Dostęp: wszyscy w Tier 3.
Co odblokowuje: ensembling/stacking, niska latencja predykcji (intraday), szablony strategii, prywatne przestrzenie na modele.
Kryteria przejścia: dojrzała dokumentacja, metryki jakości utrzymane przy większym obciążeniu.

Etap IV — NetworkHub (Tier 3 Lifetime)

Cel: dać przewagę „kuratorowaną” przez MaxData.
Dostęp: Tier 3 Lifetime.
Co odblokowuje: oficjalne sieci MaxData, gotowe „przepisy agenta”, cykliczne re-treningi i porównania.
Kryteria przejścia: regularne publikacje modeli i changelogi, mierzalna poprawa wobec bazowych konfiguracji.

Etap V — Edge+

Cel: zamknięta pętla sygnał → zlecenie → weryfikacja → auto-poprawa.
Dostęp: Tier 3 (wybrane funkcje) + rozszerzenia dla Lifetime.
Co odblokowuje: „Inteligentny/Profesjonalny zakup” spięty z predykcją NN, tryb self-healing modeli, API dla zaawansowanych.
Kryteria przejścia: stabilna praca w automatyzacjach i jasne guardraile ryzyka.

Bezpieczeństwo, prywatność, odpowiedzialność

Modele i dane użytkowników są izolowane. Każde wdrożenie ma audit-log i tryb „approve-to-deploy”. MaxData dostarcza narzędzia analityczne — to nie jest porada inwestycyjna; decyzje inwestycyjne podejmujesz samodzielnie. Z przyczyn projektowych finalne działanie narzędzi może różnić się od opisu.

Twoja przewaga, zautomatyzowana

NeuroLab z Agentem AI to droga od „ustawiania suwaków” do celów handlowych wyrażonych w danych. Krótszy czas do wyników, większa powtarzalność decyzji, realny edge wynikający z limitowanego dostępu. Jeśli chcesz, by modele pracowały, kiedy Ty śpisz — zabezpiecz miejsce w Tier 3 i włącz Autopilota.

Aktualizowane na: 13/08/2025

Czy ten artykuł był pomocny?

Dziękuję!