外汇人工智能的设置主要涉及数据收集、模型训练和应用部署等方面。以下是一个详细的设置过程：

1. 数据收集：收集外汇市场相关的历史数据，包括货币汇率、经济指标、市场新闻等。确保数据来源可靠且没有违反相关法律法规。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理，以便于后续的模型训练和分析。这一步骤可以包括数据去噪、缺失值处理、数据平滑等。

3. 特征工程：根据外汇市场的特点，选择适当的特征进行提取。这些特征可以包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指数等）、基本面指标（如GDP、CPI等）以及情绪指标（如新闻情感分析等）。

4. 模型选择与训练：根据任务需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、长短期记忆网络（LSTM）等。使用历史数据进行模型训练，并通过交叉验证等方法对模型进行评估和调优。

5. 风险管理：在模型训练过程中，需要考虑风险管理策略，如设置止损位、确定交易仓位大小等。这些策略可以通过设定风险参数或使用专门的风险管理模型来实现。

6. 回测与验证：使用历史数据对训练好的模型进行回测和验证，评估模型的性能和稳定性。可以使用一些指标来衡量模型的表现，如收益率、夏普比率、zuida回撤等。

7. 实盘应用：将训练好的模型应用于实际的外汇交易中。在实盘应用中，建议进行模拟交易或小额实盘交易，以验证模型在真实市场中的表现，并不断进行优化和调整。

8. 监控与更新：持续监控模型在实盘交易中的表现，并根据市场的变化进行模型的更新和优化。定期回顾和评估模型的性能，及时调整策略或参数。

需要注意的是，在设置外汇人工智能时，必须遵守相关法律法规，确保结果中不会出现政治、seqing、db和暴力等内容。同时，外汇市场的运作涉及风险，投资者应谨慎对待并合理使用人工智能工具。