[center][title][b]APA ITU REBATE?[/b][/title][/center] [b]Sebagai member IB[/b], pengertian rebate adalah pengembalian sebagian dari spread yang sebelumnya dibayarkan oleh trader ketika trading pada pair tertentu. Sedangkan [b]Sebagai IB Broker[/b], rebate adalah sebagian hasil komisi introducer broker yang diperoleh dari broker forex dan setelah itu oleh pihak introducer dibagikan kembali kepada member mereka dengan pembagian tertentu. Rebate biasanya dihitung setelah ada penutupan posisi atau close order dari sebuah transaksi trading forex. [b]Apa keuntungan tergabung dalam program Rebate Forex di IB kami?[/b] 1. Mendapatkan rebate sebesar 80% dari komisi IB tanpa syarat 2. Anda dapat melakukan cek rebate secara realtime minimal 1x24 jam setelah Anda close posisi 3. Anda mengalami margin call (MC), loss atau profit tetap mendapatkan rebate 4. Perhitungan bisa di segala type account trading 5. Tingkat rebate forex tertinggi diantara IB lainnya 6. Rebate bisa diambil sewaktu-waktu 7. Rebate forex bisa di transfer ke rekening rupiah atau Account Trading
100%100% fanden dieses Dokument nützlich, Markieren Sie dieses Dokument als nützlich
0%0% fand dieses Dokument nicht nützlich, Markieren Sie dieses Dokument als nicht nützlich
Combinations with other parts of speech
Penggunaan dengan kata sifat
Penggunaan dengan kata kerja
Apa yang dimaksud dengan rebate atau cashback dalam trading forex?
Rebate atau cashback dalam trading forex mengacu pada pengembalian sebagian dari biaya transaksi kepada trader. Ketika trader melakukan transaksi forex melalui broker tertentu, broker tersebut dapat menawarkan program rebate di mana trader menerima sejumlah uang kembali sebagai insentif atau penghargaan atas volume perdagangan yang mereka lakukan.
Rebate biasanya dihitung berdasarkan spread atau komisi yang dibayarkan oleh trader kepada broker. Misalnya, jika broker menawarkan rebate sebesar 0,5 pip per lot, dan trader membuka posisi dengan ukuran 1 lot, maka trader akan menerima kembali 0,5 pip sebagai rebate setelah menutup posisi tersebut.
Program rebate ini dapat memberikan manfaat tambahan bagi trader. Selain mengurangi biaya transaksi secara efektif, rebate juga dapat meningkatkan keuntungan bersih dari perdagangan. Trader dapat menggunakan rebate sebagai tambahan pendapatan atau memanfaatkannya untuk mengurangi biaya perdagangan di masa mendatang.
Perlu dicatat bahwa rebate biasanya terkait dengan transaksi yang dilakukan melalui broker yang memiliki kemitraan atau program afiliasi dengan penyedia rebate. Oleh karena itu, trader perlu mencari informasi tentang broker yang menawarkan program rebate dan memastikan keandalan serta reputasi broker tersebut sebelum memutuskan untuk bertransaksi dengan mereka.
Perlu dicatat bahwa rebate biasanya terkait dengan transaksi yang dilakukan melalui broker yang memiliki kemitraan atau program afiliasi dengan penyedia rebate. Oleh karena itu, trader perlu mencari informasi tentang broker yang menawarkan program rebate dan memastikan keandalan serta reputasi broker tersebut sebelum memutuskan untuk bertransaksi dengan mereka.
RNN atau Recurrent Neural Network
Pernahkah Sahabat DQ memperhatikan ketika Sahabat DQ mulai mengetik sesuatu, Google secara otomatis melengkapi kalimat untuk Sahabat DQ! Sekarang, jika Sahabat DQ memikirkan cara kerjanya, rahasianya adalah RNN.
Recurrent Neural Networks telah mengarahkan siklus di antara node yang saling berhubungan. Mereka menggunakan memori mereka untuk memproses urutan input berikutnya untuk mengimplementasikan jenis fungsi fitur pelengkapan otomatis. RNN dapat mengambil serangkaian input tanpa batasan ukurannya, menjadikannya unik.
Google, Mesin Pencari, dan Peramban Web secara ekstensif menggunakan RNN untuk melengkapi kata dan kalimat secara otomatis. Aplikasi lain adalah Deteksi dan Pengenalan Teks, Menganalisis bingkai video, dll.
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
LSTM adalah jenis khusus dari RNN dan sangat mampu mempelajari dependensi jangka panjang. Mari kita coba memahami ketergantungan jangka panjang dengan sebuah contoh.
Misalkan Sahabat DQ telah membangun model untuk memprediksi kata berikutnya berdasarkan yang sebelumnya. Asumsikan Sahabat DQ mencoba memprediksi kata terakhir dalam kalimat, "matahari terbit di timur," kita tidak memerlukan konteks lebih lanjut, dan jelas istilah berikutnya adalah timur.
Dalam kasus seperti ini, di mana tidak ada banyak kesenjangan antara informasi yang relevan dan tempat yang membutuhkannya, RNN dapat mempelajari dan memprediksi output dengan mudah. Tetapi jika kita memiliki kalimat seperti, “Saya lahir di India. Saya berbicara bahasa Hindi dengan lancar”.
Prediksi semacam ini membutuhkan beberapa konteks dari kalimat sebelumnya tentang di mana seseorang dilahirkan, dan RNN mungkin tidak dapat mempelajari dan menghubungkan informasi dalam kasus seperti itu.
Deteksi anomali dalam data lalu lintas jaringan atau IDS (sistem deteksi intrusi), Peramalan deret waktu, Penyelesaian otomatis, analisis teks dan video, dan Pembuatan teks.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab!
Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!
Multilayer Perceptron (MLP)
MLP adalah algoritma deep learning paling dasar dan juga salah satu teknik deep learning tertua. Algoritma ini digunakan oleh situs media sosial (Instagram, Facebook) untuk mengkompres data gambar. Itu secara signifikan membantu memuat gambar bahkan jika kekuatan jaringan tidak terlalu kuat. Aplikasi lain termasuk Digunakan dalam pengenalan gambar dan ucapan, kompresi data, dan juga untuk masalah klasifikasi.
Jika Sahabat DQ seorang pemula dalam pembelajaran mendalam dan baru saja mulai menjelajahinya, kami sarankan Sahabat DQ memulai dengan MLP. MLP dapat disebut sebagai bentuk jaringan syaraf Feedforward. Cara kerja MLP sama dengan yang kita bahas di atas dalam contoh data MNIST kita. Lapisan pertama mengambil input, dan yang terakhir menghasilkan output berdasarkan lapisan tersembunyi.
Setiap node terhubung ke setiap node pada lapisan berikutnya, sehingga informasi terus-menerus diumpankan antara beberapa lapisan, itulah sebabnya disebut sebagai jaringan feed-forward. Setiap lapisan tersembunyi diberi makan dengan beberapa bobot (nilai yang ditetapkan secara acak). Kombinasi bobot dan input dipasok ke fungsi aktivasi yang diteruskan lebih jauh ke lapisan berikutnya untuk menentukan output.
Jika kami tidak mencapai output yang diharapkan, kami menghitung kerugian (kesalahan) dan kami melacak kembali untuk memperbarui bobot. Ini merupakan proses berulang sampai diperoleh keluaran yang diprediksi (trial and error). Sangat penting dalam melatih model pembelajaran mendalam, karena bobot yang benar akan menentukan hasil akhir Sahabat DQ.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
Jaringan Fungsi Radial (RBFNs)
Seperti namanya, ini didasarkan pada fungsi aktivasi Radial basis function (RBF). Proses pelatihan model membutuhkan waktu yang sedikit lebih sedikit menggunakan RBFN daripada MLP. Jenis RBFN langsung adalah jaringan saraf umpan maju tiga lapis dengan lapisan input, lapisan tersembunyi yang terdiri dari beberapa unit aktivasi nonlinier RBF, dan lapisan keluaran linier yang bertindak sebagai unit penjumlahan untuk memberikan keluaran akhir.
RBFN digunakan untuk menganalisis harga pasar saham dan juga memperkirakan harga jual di industri Ritel karena kemampuannya untuk bekerja pada data berbasis deret waktu. Aplikasi lain termasuk pengenalan ucapan, analisis deret waktu, pengenalan gambar, pemerataan adaptif, diagnosis medis, dll.
Manfaat rebate atau cashback dalam trading forex
Ada beberapa manfaat yang dapat diperoleh trader dari rebate atau cashback dalam trading forex, antara lain:
Mengurangi biaya transaksi: Dengan mendapatkan rebate, trader dapat mengurangi biaya transaksi mereka. Rebate ini bisa menjadi pengembalian sebagian dari spread atau komisi yang dibayarkan kepada broker. Dengan mengurangi biaya transaksi, trader dapat meningkatkan keuntungan bersih dari perdagangan mereka.
Meningkatkan profitabilitas: Dengan mengurangi biaya transaksi, rebate dapat membantu meningkatkan profitabilitas trader. Dalam jangka panjang, penghematan biaya transaksi ini dapat memberikan dampak positif pada hasil trading dan meningkatkan potensi keuntungan.
Pendapatan tambahan: Rebate juga dapat berfungsi sebagai pendapatan tambahan bagi trader. Ketika trader menerima rebate secara reguler, jumlah uang yang dikembalikan dapat menjadi sumber pendapatan yang konsisten. Trader dapat memanfaatkan pendapatan tambahan ini untuk keperluan lain atau menginvestasikannya kembali ke dalam perdagangan mereka.
Pengurangan risiko: Dengan mendapatkan rebate, trader dapat mengurangi risiko finansial mereka. Dalam kondisi pasar yang sulit atau ketika terjadi kerugian pada perdagangan, rebate dapat membantu mengurangi beban keuangan trader. Hal ini dapat memberikan kelegaan dan mengurangi tekanan yang dirasakan trader dalam menghadapi situasi pasar yang volatil.
Insentif untuk meningkatkan volume perdagangan: Program rebate dapat menjadi insentif bagi trader untuk meningkatkan volume perdagangan mereka. Dengan menawarkan pengembalian uang, broker dapat mendorong trader untuk melakukan lebih banyak perdagangan. Hal ini dapat memotivasi trader untuk meningkatkan aktivitas trading mereka dan mencoba untuk mencapai target volume tertentu guna mendapatkan lebih banyak rebate.
Lihat Financial Selengkapnya
Dalam program mitra IB, rebate adalah pengembalian sebagian atau seluruh uang dari spread kepada klien dari mitra.
Mitra dapat meyakinkan calon klien untuk mendaftar melalui akun Mitra Anda dengan membagikan sebagian (%) dari komisi yang diterimanya kepada klien Anda (rebate). Komisi ini dapat dibayarkan ke setiap klien rujukan (referral) secara terpisah atau ke sekelompok akun secara bersamaan.
Mitra IB dapat memilih persentase komisi mitra Anda yang akan dibagikan kepada klien. Pembayaran dilakukan pada hari Senin setiap minggu.
Anda dapat mengelola pengaturan Rebate di Area Partner, dengan mengeklik “Rebate” di menu samping atau mengikuti tautan ini.
Yang akan ditampilkan:
Saldo - dana akun partner yang tersedia dan dapat ditarik;Komisi - jumlah total komisi yang diterima mitra untuk minggu ini;Yang harus dibayar - jumlah yang harus dibayarkan untuk minggu ini, dihitung berdasarkan persentase rebate yang telah ditetapkan dan jumlah trading klien.
Untuk penjelasan lebih lanjut, klik ikon Informasi di samping setiap subjek.
Cara menambahkan akun untuk pengaturan rate:
Klik tombol “Atur” untuk membuka formulir pengaturan rabate, yang dirancang untuk mengatur persentase (%) rabate pada akun klien di bawah mitra.
2. Masukkan nomor akun klien yang akan menerima rebate dan tentukan persentase pembayaran untuk klien Anda.
3. Setelah mengatur bonus rebate, di baris bawah, Anda akan melihat semua akun yang menerima bonus dan riwayat pembayarannya.
Offenbar hast du diese Funktion zu schnell genutzt. Du wurdest vorübergehend von der Nutzung dieser Funktion blockiert.
Wenn dies deiner Meinung nach nicht gegen unsere Gemeinschaftsstandards verstößt,
Di dunia di mana hampir semua tugas manual diotomatisasi, definisi manual berubah. Algoritma machine learning dapat membantu komputer bermain catur, melakukan operasi, dan menjadi lebih pintar dan lebih pribadi. Kita hidup di era kemajuan teknologi yang konstan, dan melihat bagaimana komputasi telah berkembang selama bertahun-tahun, kita dapat memprediksi apa yang akan terjadi di hari-hari mendatang.
Salah satu fitur utama dari revolusi ini yang menonjol adalah bagaimana alat dan teknik komputasi telah di demokratisasi. Dalam lima tahun terakhir, para ilmuwan data telah membangun mesin pengolah data yang canggih dengan mengeksekusi teknik-teknik canggih dengan mulus. Hasilnya sangat mencengangkan.
Algoritma Reinforcement Learning menggunakan hasil atau hasil sebagai patokan untuk memutuskan langkah tindakan selanjutnya. Dengan kata lain, algoritme ini belajar dari hasil sebelumnya, menerima umpan balik setelah setiap langkah, dan kemudian memutuskan apakah akan melanjutkan langkah berikutnya atau tidak.
Sistem mempelajari apakah ia membuat pilihan yang benar, salah, atau netral dalam prosesnya. Sistem otomatis dapat menggunakan Reinforcement Learning karena dirancang untuk membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.
Misalnya, Sahabat DQ mendesain mobil self-driving dan bermaksud melacak apakah mobil tersebut mengikuti peraturan lalu lintas dan memastikan keselamatan di jalan. Dengan menerapkan Reinforcement Learning , kendaraan belajar melalui pengalaman dan taktik penguatan.
Algoritme memastikan bahwa mobil mematuhi undang-undang lalu lintas dengan tetap berada di satu jalur, mengikuti batas kecepatan, dan berhenti bertemu pejalan kaki atau hewan di jalan.
Lalu, apa saja algoritma dengan deep learning reinforcement learning ini? Yuk simak selengkapnya sekarang!
