既存の取引システムとAPI連携できますか。

REST APIおよびWebSocket経由でシグナルデータを配信しています。認証にはAPIキーを使用し、既存の自動発注システムやBotへの組み込みを想定した設計です。発注機能自体は提供せず、解析結果の配信に専念しています。

レイテンシ（処理遅延）はどの程度ですか。

ティックデータの受信からシグナル生成までの処理は低遅延を目標に設計されていますが、実測値は市場の負荷状況や通信環境によって変動します。各シグナルの発生時刻は公開ログに記録されるため、配信から反映までの実際の遅延を事後的に確認できます。

予測モデルはどのように学習・更新されていますか。

モデルは過去の価格・出来高データを用いて学習され、市場環境の変化に応じて再学習の周期を設けています。再学習前後の性能差はバックテスト環境で比較した上で、本番環境への反映を判断します。

どの市場・銘柄のデータを解析対象としていますか。

国内主要取引所の上場銘柄を中心に、出来高や取引頻度が一定水準を満たす銘柄を対象としています。対象範囲は取得可能なデータソースの状況に応じて見直される場合があります。

ログに記載された結果は誰でも検証できますか。

公開ログはアカウント登録後に閲覧可能です。記録済みの発生時刻・想定価格・判定結果は固定され、後から変更されない構造になっているため、任意の期間を遡って集計・検証することができます。

Obrázek tržních dat zobrazený platformou pro analýzu trhu AI Quantarix AI

AI DATA INTELIGENCE / FINTECH

Analyzujte tržní data v reálném čase a zálohujte svá nákupní a prodejní rozhodnutí pomocí čísel

Quantarix AI využívá prediktivní modely a zpětně testované algoritmy k analýze fluktuací trhu minutu po minutě. Generované signály jsou zaznamenávány do veřejných protokolů a zveřejněny, aby si je mohl kdokoli ověřit.

přístup do systému Zkontrolujte protokol výkonu

Způsob záznamu ověřovacího protokolu: Všechny signály jsou uloženy odděleně s časovými razítky, očekávanými vstupními cenami a výsledky úsudku a poté, co nastanou, se zpětně projeví ve veřejném protokolu.

SOUVISLOSTI PROBLÉMU

Množství informací a rychlost změn překračuje kapacitu zpracování lidí.

Na dnešních trzích je několik datových toků aktualizováno současně a asynchronně, včetně hloubky trhu, objemu obchodování, zpravodajských kanálů a nálady na sociálních sítích. Pro jednotlivé obchodníky je strukturálně obtížné je ručně integrovat a reagovat na milisekundové změny.

V důsledku toho se mohou důležité signály ztratit v šumu. Quantarix AI je navržen s ohledem na tuto zátěž zpracování a spíše než aby nahradil lidský úsudek, neustále poskytuje výsledky analýzy, které slouží jako základ pro úsudek.

Obrázek více datových toků trhu analyzovaných Quantarix AI

ZÁKLADNÍ TECHNOLOGIE

Konfigurace prediktivních modelů a modulů analýzy v reálném čase

Vyhýbáme se marketingově podobným abstraktním výrazům a vysvětlujeme cíl zpracování a mechanismus každé komponenty jako technické specifikace.

Predikční model (analýza časových řad)

Pomocí modelu časových řad trénovaného na minulých cenových a objemových datech odhadujeme rozdělení pravděpodobnosti krátkodobých cenových výkyvů. Model je pravidelně přeškolován, aby sledoval změny v tržních režimech.

Modul analýzy v reálném čase

Přijímá data tick distribuovaná z výměn prostřednictvím streamingu a funguje v konfiguraci, která minimalizuje zpoždění od příjmu po dokončení zpracování. Když se zatížení zpracování zvýší, cíle analýzy jsou seřazeny podle priority.

Backtest prostředí

Nové modely a parametry jsou před zveřejněním ověřeny na historických datech. Výsledky ověření jsou uloženy ve stejné struktuře jako formát protokolu a lze je později porovnat.

Logika řízení rizik

Signály jsou doprovázeny pokyny pro dimenzování polohy a řízení tahu. Toto je doporučení a konečné rozhodnutí o objednávce je ponecháno na uživateli.

Tok zpracování dat

Získávání dat → Předzpracování/normalizace → modelové vyvozování → generování signálu → Záznam/distribuce protokolu

PROTOKOL TRANSPARENTNOSTI

protokol výkonu

Všechny generované signály se po zjištění výsledků projeví ve veřejném deníku. Níže je ukázka zobrazující formát zobrazení obrazovky protokolu.

* Níže uvedená tabulka je ukázková data zobrazující konfiguraci zobrazení protokolu. Skutečná čísla budou čas od času aktualizována na obrazovce veřejného protokolu.

id signálu	Datum a čas výskytu	Odhadovaná vstupní cena	Kritéria posuzování	Stav ověření
SG-00231	09:30:12	2 480,00	Standardní závěrečná cena/následující pracovní den	Ověřeno
SG-00232	10:14:48	1 192,50	Standardní závěrečná cena/následující pracovní den	Ověřeno
SG-00233	13:02:05	874,00	Standardní závěrečná cena/následující pracovní den	Čekání na rozsudek

Metoda ověření: U každého signálu je okamžitě zaznamenáno časové razítko v době generování a očekávaná vstupní cena a výsledky jsou přidány po splnění podmínek posouzení. Zaznamenaný čas výskytu a cena se později nezmění a doplní se pouze výsledek posouzení, takže nedojde k následnému přepisování čísel.

PŘÍPADY POUŽITÍ

Návrh využití od denního obchodování až po střednědobé až dlouhodobé operace

Distribuce signálu pro vysokofrekvenční denní obchodování

Cílíme na krátkodobé cenové výkyvy minutu po minutě a hodinu po hodině a nepřetržitě zpracováváme vše od příjmu údajů o tiketu až po generování signálů. V situacích, kdy jsou vyžadována rychlá rozhodnutí o provedení, lze výsledky analýzy získat prostřednictvím obchodní aplikace nebo API.

Pokyny pro navrhování Je nakonfigurován tak, aby udržoval zpoždění zpracování od příjmu signálu po generování signálu na určité úrovni a dobu zpracování lze kontrolovat pro každý signál ve veřejném deníku.

Středně až dlouhodobá podpora optimalizace portfolia

Kombinujeme denní a týdenní údaje o trhu s makro indikátory, abychom vám poskytli analytické zprávy, které vám pomohou zkontrolovat alokaci vašich aktiv. Je navržen tak, aby zdůrazňoval změny v korelační struktuře a indikátorech rizika spíše než krátkodobé pohyby cen.

Jak to používat V měsíční zprávě můžete vedle sebe kontrolovat rizikové ukazatele celého portfolia a výsledky úsudku minulých signálů.

FAQ

Technické otázky týkající se integrace API, latence a učení modelu

Lze API propojit se stávajícími obchodními systémy?

Data signálu dodáváme přes REST API a WebSocket. K autentizaci používá klíč API a je navržen tak, aby byl integrován do stávajících systémů automatického objednávání a robotů. Samotnou funkci objednávání neposkytujeme, ale soustředíme se na distribuci výsledků analýz.

Jaká je latence (zpoždění zpracování)?

Zpracování od příjmu tick dat po generování signálu je navrženo s cílem nízké latence, ale skutečné hodnoty se budou lišit v závislosti na podmínkách zatížení trhu a komunikačním prostředí. Čas výskytu každého signálu je zaznamenán ve veřejném deníku, takže můžete zkontrolovat skutečné zpoždění mezi doručením a odrazem poté.

Jak se trénuje a aktualizuje prediktivní model?

Model je trénován pomocí minulých cenových a objemových dat a má cykly opětovného učení v reakci na změny v tržním prostředí. Rozdíl ve výkonu před a po přeučení bude porovnán v prostředí backtestu a poté se rozhodneme, zda jej promítneme do produkčního prostředí.

Která data trhu/akcií analyzujete?

Zaměřujeme se na akcie kotované na hlavních domácích burzách a zaměřujeme se na akcie, jejichž objem obchodování a frekvence obchodování splňují určité standardy. Rozsah může být revidován v závislosti na dostupnosti zdrojů dat.

Může někdo ověřit výsledky v protokolech?

Veřejné protokoly lze prohlížet po registraci účtu. Zaznamenaná doba výskytu, odhadovaná cena a výsledek úsudku jsou pevné a mají strukturu, kterou nelze později změnit, takže je lze agregovat a ověřovat za jakékoli časové období.