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文章来源：123财经
Uni Bot是一款热门的经神经网络训练的机器人。它是一个基于神经网络的专家系统，该神经网络采用了一种新的专门研发的架构（T-INN，即目标智能神经网络）。这款EA在迈达克已经找不到了，我这个版本是反编译的版本，这款EA十分强大，一般韭菜玩不动，感兴趣的下载试试。
1.学习能力方面
-T-INN架构在大数据集上展现出了先进的学习能力。它能够高效地对无限的数据集进行训练。这意味着它可以处理大量的历史交易数据、市场行情数据等各种相关数据。例如，在外汇交易市场中，有海量的价格波动、交易时间、货币对之间的关系等数据，T-INN架构能够利用这些数据不断学习，挖掘其中的规律。
-对于不断变化的市场情况，这种学习能力使其可以适应新的数据模式。就好像市场的交易规则、投资者情绪、宏观经济因素等因素不断变化，T-INN架构可以根据新出现的数据来调整自己的认知和处理方式。
2.数据特性方面
-它能够在训练过程中保留数据的外推特性。外推特性是指根据已知数据的规律来推测未知数据的能力。在外汇交易中，通过对过去一段时间内货币对价格波动的学习，T-INN架构可以利用这种外推特性来预测未来价格的走势。
-这种特性使得Uni Bot机器人在交易决策过程中能够更好地利用历史数据来对未来可能出现的情况做出判断。例如，如果过去在某种经济数据发布后，货币对价格有特定的波动规律，T-INN架构可以根据这些历史情况外推未来类似经济数据发布时的价格走势，从而为交易提供参考。
3.与传统系统对比优势
-与传统的专家顾问（EA）系统不同，传统EA系统的交易规则通常是固定不变的。当市场趋势发生变化时，传统EA可能会继续按照旧的规则进行交易。而基于T-INN架构的Uni Bot机器人可以自动识别汇率更新等市场变化情况，并且能够在没有交易者干预的情况下改变交易规则。这就像一个自适应的交易助手，能够根据市场的动态变化及时调整策略，而不是像传统系统那样可能会因为市场变化而导致亏损，比如在趋势反转时还按照原来的趋势交易规则操作。
对于这款专家顾问（EA）的这个版本而言，无需下载经过训练的神经网络文件，因为为了方便终端用户使用这款外汇交易神经网络机器人，大多数用户已将多个神经网络编码到了机器人主体内。但为了让机器人能更好地适应你所使用的特定交易历史，你最好针对你所在经纪商的交易历史及其所有特点来训练神经网络。这取决于用户的选择，你可以直接使用现成的机器人，也可以使用自己训练的神经网络，后一种使用方式更值得推荐。
请注意，该机器人并不能保证你盈利。它只是交易者的一个现代助手。但即便如此，仍需针对每一个货币对分别进行控制和配置。要特别注意资金管理，不要承担过高的不合理风险。该机器人不保证盈利，它仅仅是你手中的一个工具。你需自行对自己账户资金的盈亏负责。
注意，该机器人在工作过程中会使用全局变量和一个神经网络文件，这使得它无法在迈达克（MetaQuotes）的虚拟主机上运行。如果你需要服务器，就必须使用完整的服务器和完整的交易终端。
该机器人不保证你盈利。它仅保证其自身功能的正常运行！你购买的是一台能执行其功能的机器！出售的是一个能执行其设置中所呈现功能的自动化系统，仅此而已。该机器人使用基于历史数据训练的神经网络进行工作，但近几个月来，其工作是由一个纯粹的神经网络来完成的，且与神经网络训练期间的情况有所不同。其运行结果因交易工具而异。你完全可以不使用内置的神经网络，而是自行创建。每个用户都有机会使用一个免费工具自行训练神经网络，并直接使用它开展交易。机器人只是一个外壳，它既不保证你盈利也不保证你亏损，而且如果不进行设置且不了解相关流程，你最好不要购买这款机器人。
最低建议资金量为1000美元。这只是最低要求。而对于一个货币对，推荐的最低存款金额在1000美元到10000美元之间。建议专业交易者针对一个货币对使用10000美元及以上的资金，并按照给定的设置进行交易。同时，不要忘记设置正确的资金管理方式。
此外，不要忘记针对每个货币对都要设置止损、止盈、跟踪止损启动价位、跟踪止损停止价位，如果需要的话，还要设置保本价位。我还要提醒一下，建议使用“主动保护订单”字段，将其设置在6 - 10的水平，推荐设置8个订单。当达到指定的订单数量时，该字段会激活对跟踪止损启动价位和跟踪止损停止价位的自动校正功能。
一个外汇交易神经网络系统必须根据接收到的数据准确地对各类事件进行分类。传统的专家顾问（EA）在这种处理方式上的标准是固定不变的。因此，当市场趋势发生变化时，它会继续按照旧规则进行交易，从而有可能成功地耗尽你整个外汇账户资金。而基于神经网络的机器人应该能够自动识别汇率更新情况，并在无需交易者干预的情况下改变交易规则。Uni Bot专家系统的神经网络基于一种专门研发的架构（T-INN）目标智能神经网络。这种架构在大数据集上具有先进的学习能力。T-INN架构的独特之处在于，它能够在无限的数据集上进行高效训练，同时保留数据的外推特性。
