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。

Bild der Marktdaten, die von der KI-Marktanalyseplattform von Quantarix AI angezeigt werden

AI DATA INTELLIGENCE / FINTECH

Analysieren Sie Marktdaten in Echtzeit und untermauern Sie Ihre Kauf- und Verkaufsentscheidungen mit Zahlen

Quantarix AI verwendet Vorhersagemodelle und rückgetestete Algorithmen, um Marktschwankungen von Minute zu Minute zu analysieren. Die erzeugten Signale werden in öffentlichen Protokollen aufgezeichnet und für jedermann zur Überprüfung offengelegt.

auf das System zugreifen Überprüfen Sie das Leistungsprotokoll

Methode zur Aufzeichnung des Überprüfungsprotokolls: Alle Signale werden separat mit Zeitstempel, erwarteten Eintrittspreisen und Beurteilungsergebnissen gespeichert und rückwirkend nach ihrem Auftreten im öffentlichen Protokoll angezeigt.

PROBLEMKONTEXT

Die Informationsmenge und die Geschwindigkeit der Veränderung übersteigen die Verarbeitungskapazität des Menschen.

Auf den heutigen Märkten werden mehrere Datenströme gleichzeitig und asynchron aktualisiert, darunter Markttiefe, Handelsvolumen, Newsfeeds und Social-Media-Stimmung. Für einzelne Händler ist es strukturell schwierig, diese manuell zu integrieren und auf Änderungen im Millisekundenbereich zu reagieren.

Dadurch können wichtige Signale im Rauschen verloren gehen. Quantarix AI wurde unter Berücksichtigung dieser Verarbeitungslast entwickelt und ersetzt nicht das menschliche Urteilsvermögen, sondern liefert kontinuierlich Analyseergebnisse, die als Grundlage für die Beurteilung dienen.

Bild mehrerer von Quantarix AI analysierter Marktdatenströme

KERNTECHNOLOGIE

Konfigurieren von Vorhersagemodellen und Echtzeit-Analyse-Engines

Wir vermeiden marketingartige abstrakte Ausdrücke und erläutern das Verarbeitungsziel und den Mechanismus jeder Komponente als technische Spezifikationen.

Vorhersagemodell (Zeitreihenanalyse)

Mithilfe eines Zeitreihenmodells, das auf vergangenen Preis- und Volumendaten trainiert wurde, schätzen wir die Wahrscheinlichkeitsverteilung kurzfristiger Preisschwankungen. Das Modell wird regelmäßig neu trainiert, um Veränderungen im Marktregime zu berücksichtigen.

Echtzeit-Analyse-Engine

Es empfängt Tick-Daten, die von Börsen per Streaming verteilt werden, und arbeitet in einer Konfiguration, die die Verzögerung vom Empfang bis zum Abschluss der Verarbeitung minimiert. Bei steigender Verarbeitungslast werden die Analyseziele nach Priorität sortiert.

Backtest-Umgebung

Neue Modelle und Parameter werden vor der Veröffentlichung anhand historischer Daten validiert. Die Verifizierungsergebnisse werden in der gleichen Struktur wie das Protokollformat gespeichert und können später verglichen werden.

Logik des Risikomanagements

Den Signalen liegen Richtlinien zur Positionsgrößenbestimmung und Drawdown-Kontrolle bei. Hierbei handelt es sich um eine Empfehlung und die endgültige Bestellentscheidung bleibt dem Nutzer überlassen.

Datenverarbeitungsablauf

Datenerfassung → Vorverarbeitung/Normalisierung → Modellinferenz → Signalerzeugung → Protokollaufzeichnung/-verteilung

TRANSPARENZLOG

Leistungsprotokoll

Alle generierten Signale werden im öffentlichen Protokoll angezeigt, nachdem die Ergebnisse ermittelt wurden. Unten sehen Sie ein Beispiel, das das Anzeigeformat des Protokollbildschirms zeigt.

* Die folgende Tabelle enthält Beispieldaten, die die Konfiguration der Protokollanzeige zeigen. Die tatsächlichen Zahlen werden von Zeit zu Zeit auf dem öffentlichen Protokollbildschirm aktualisiert.

Signal-ID	Datum und Uhrzeit des Ereignisses	Geschätzter Eintrittspreis	Beurteilungskriterien	Validierungsstatus
SG-00231	09:30:12	2.480,00	Schlusskurs Standard/nächster Werktag	Verifiziert
SG-00232	10:14:48	1.192,50	Schlusskurs Standard/nächster Werktag	Verifiziert
SG-00233	13:02:05	874,00	Schlusskurs Standard/nächster Werktag	Warten auf das Urteil

Überprüfungsmethode: Für jedes Signal werden der Zeitstempel zum Zeitpunkt der Generierung und der erwartete Einstiegspreis sofort aufgezeichnet und die Ergebnisse werden hinzugefügt, nachdem die Beurteilungsbedingungen erfüllt sind. Die aufgezeichnete Ereigniszeit und der Preis werden später nicht geändert, und es werden nur die Beurteilungsergebnisse hinzugefügt, sodass keine Notwendigkeit besteht, die Zahlen im Nachhinein neu zu schreiben.

ANWENDUNGSFÄLLE

Nutzungsdesign vom Tageshandel bis zum mittel- bis langfristigen Betrieb

Signalverteilung für Hochfrequenz-Daytrading

Es verarbeitet kontinuierlich alles vom Empfang von Tick-Daten bis zur Generierung von Signalen und zielt auf kurzfristige Preisschwankungen von Minute zu Minute und von Stunde zu Stunde ab. In Situationen, in denen schnelle Ausführungsentscheidungen erforderlich sind, können Analyseergebnisse über eine Handels-App oder API empfangen werden.

Designrichtlinien Es ist so konfiguriert, dass die Verarbeitungsverzögerung vom Tick-Empfang bis zur Signalerzeugung auf einem bestimmten Niveau bleibt, und die Verarbeitungszeit kann für jedes Signal im öffentlichen Protokoll überprüft werden.

Unterstützung bei der mittel- bis langfristigen Portfoliooptimierung

Wir kombinieren tägliche und wöchentliche Marktdaten mit Makroindikatoren, um analytische Berichte bereitzustellen, die Ihnen bei der Überprüfung Ihrer Vermögensallokation helfen. Es soll Veränderungen in der Korrelationsstruktur und den Risikoindikatoren hervorheben und nicht kurzfristige Preisbewegungen.

Wie man es benutzt Im monatlichen Bericht können Sie die Risikoindikatoren des gesamten Portfolios und die Beurteilungsergebnisse vergangener Signale nebeneinander überprüfen.

FAQ

Technische Fragen zur API-Integration, Latenz und Modelllernen

Kann die API mit bestehenden Handelssystemen verknüpft werden?

Wir liefern Signaldaten über REST API und WebSocket. Es nutzt einen API-Schlüssel zur Authentifizierung und ist für die Integration in bestehende automatische Bestellsysteme und Bots konzipiert. Wir stellen nicht die eigentliche Bestellfunktion zur Verfügung, sondern konzentrieren uns auf die Verteilung der Analyseergebnisse.

Was ist die Latenz (Verarbeitungsverzögerung)?

Die Verarbeitung vom Tick-Datenempfang bis zur Signalerzeugung ist auf eine geringe Latenz ausgelegt, die tatsächlichen Werte können jedoch je nach Marktauslastungsbedingungen und Kommunikationsumgebung variieren. Der Zeitpunkt, zu dem jedes Signal auftritt, wird im öffentlichen Protokoll aufgezeichnet, sodass Sie die tatsächliche Verzögerung zwischen Zustellung und Reflexion im Nachhinein überprüfen können.

Wie wird das Vorhersagemodell trainiert und aktualisiert?

Das Modell wird anhand vergangener Preis- und Volumendaten trainiert und verfügt über Neulernzyklen als Reaktion auf Änderungen im Marktumfeld. Der Leistungsunterschied vor und nach dem Neulernen wird in einer Backtest-Umgebung verglichen und dann wird entschieden, ob er sich in der Produktionsumgebung widerspiegelt.

Welche Markt-/Aktiendaten analysieren Sie?

Wir konzentrieren uns auf Aktien, die an wichtigen inländischen Börsen notiert sind, und zielen auf Aktien ab, deren Handelsvolumen und Handelshäufigkeit bestimmte Standards erfüllen. Der Umfang kann je nach Verfügbarkeit der Datenquellen geändert werden.

Kann jemand die Ergebnisse in den Protokollen überprüfen?

Öffentliche Protokolle können nach der Registrierung eines Kontos eingesehen werden. Der erfasste Eintrittszeitpunkt, der geschätzte Preis und das Beurteilungsergebnis sind fest und haben eine später nicht veränderbare Struktur, sodass sie über einen beliebigen Zeitraum aggregiert und überprüft werden können.