This research paper focuses on the integration of Artificial Intelligence (AI) into the currency trading landscape, positing the development of personalized AI models, essentially functioning as intelligent personal assistants tailored to the idiosyncrasies of individual traders. The paper posits that AI models are capable of identifying nuanced patterns within the trader's historical data, facilitating a more accurate and insightful assessment of psychological risk dynamics in currency trading. The PRI is a dynamic metric that experiences fluctuations in response to market conditions that foster psychological fragility among traders. By employing sophisticated techniques, a classifying decision tree is crafted, enabling clearer decision-making boundaries within the tree structure. By incorporating the user's chronological trade entries, the model becomes adept at identifying critical junctures when psychological risks are heightened. The real-time nature of the calculations enhances the model's utility as a proactive tool, offering timely alerts to traders about impending moments of psychological risks. The implications of this research extend beyond the confines of currency trading, reaching into the realms of other industries where the judicious application of personalized modeling emerges as an efficient and strategic approach. This paper positions itself at the intersection of cutting-edge technology and the intricate nuances of human psychology, offering a transformative paradigm for decision making support in dynamic and high-pressure environments.


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决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。 分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。

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