Imagen de datos de mercado mostrados por la plataforma de análisis de mercado de IA de Quantarix AI
INTELIGENCIA DE DATOS AI / FINTECH

Analiza datos de mercado en tiempo real y respalda tus decisiones de compra y venta con números

Quantarix AI utiliza modelos predictivos y algoritmos probados para analizar las fluctuaciones del mercado minuto a minuto. Las señales generadas se registran en registros públicos y se divulgan para que cualquiera pueda verificarlas.

acceder al sistema Verificar registro de rendimiento
Método de grabación del registro de verificación: Todas las señales se almacenan por separado con marcas de tiempo, precios de entrada esperados y resultados de juicio, y se reflejan retroactivamente en el registro público después de que ocurren.
CONTEXTO DEL PROBLEMA

La cantidad de información y el ritmo de cambio superan la capacidad de procesamiento de los humanos.

En los mercados actuales, se actualizan múltiples flujos de datos de forma simultánea y asincrónica, incluida la profundidad del mercado, el volumen de operaciones, las fuentes de noticias y el sentimiento de las redes sociales. Es estructuralmente difícil para los comerciantes individuales integrarlos manualmente y reaccionar a cambios de milisegundos.

Como resultado, las señales importantes pueden perderse en el ruido. Quantarix AI está diseñado teniendo en cuenta esta carga de procesamiento y, en lugar de reemplazar el juicio humano, proporciona continuamente resultados de análisis que sirven como base para el juicio.

Imagen de múltiples flujos de datos de mercado analizados por Quantarix AI
TECNOLOGÍA BÁSICA

Configuración de modelos predictivos y motores de análisis en tiempo real

Evitamos expresiones abstractas de tipo marketing y explicamos el objetivo de procesamiento y el mecanismo de cada componente como especificaciones técnicas.

Modelo de predicción (análisis de series de tiempo)

Utilizando un modelo de series de tiempo entrenado con datos de precios y volúmenes pasados, estimamos la distribución de probabilidad de las fluctuaciones de precios a corto plazo. El modelo se actualiza periódicamente para seguir los cambios en los regímenes de mercado.

Motor de análisis en tiempo real

Recibe datos de ticks distribuidos desde los intercambios a través de streaming y opera en una configuración que minimiza el retraso desde la recepción hasta la finalización del procesamiento. Cuando aumenta la carga de procesamiento, los objetivos de análisis se ordenan por prioridad.

Entorno de prueba

Los nuevos modelos y parámetros se validan con datos históricos antes de su publicación. Los resultados de la verificación se guardan en la misma estructura que el formato de registro y se pueden comparar más adelante.

Lógica de gestión de riesgos

Las señales van acompañadas de directrices para el dimensionamiento de posiciones y el control de reducción. Esta es una recomendación y la decisión final del pedido queda en manos del usuario.

Flujo de procesamiento de datos

Adquisición de datos → Preprocesamiento/normalización → inferencia del modelo → generación de señal → Grabación/distribución de registros
REGISTRO DE TRANSPARENCIA

registro de rendimiento

Todas las señales generadas se reflejarán en el registro público después de que se juzguen los resultados. A continuación se muestra un ejemplo que muestra el formato de visualización de la pantalla de registro.

* La siguiente tabla son datos de muestra que muestran la configuración de visualización del registro. Los números reales se actualizarán periódicamente en la pantalla de registro público.

identificación de señal Fecha y hora de ocurrencia Precio de entrada estimado Criterios de juicio Estado de validación
SG-00231 09:30:12 2.480,00 Precio de cierre estándar/siguiente día hábil Verificado
SG-00232 10:14:48 1.192,50 Precio de cierre estándar/siguiente día hábil Verificado
SG-00233 13:02:05 874.00 Precio de cierre estándar/siguiente día hábil Esperando juicio

Método de verificación: para cada señal, la marca de tiempo en el momento de la generación y el precio de entrada esperado se registran inmediatamente y los resultados se agregan una vez que se cumplen las condiciones de juicio. La hora y el precio de ocurrencia registrados no se cambiarán más adelante, y solo se agregará el resultado del juicio, por lo que no habrá reescritura posterior de los números.

CASOS DE USO

Diseño de utilización desde el day trading hasta operaciones de mediano a largo plazo.

Distribución de señales para operaciones intradía de alta frecuencia.

Apuntando a las fluctuaciones de precios a corto plazo minuto a minuto y hora a hora, procesamos continuamente todo, desde la recepción de datos de ticks hasta la generación de señales. En situaciones en las que se requieren decisiones de ejecución rápidas, los resultados del análisis se pueden recibir a través de una aplicación comercial o API.

Pautas de diseño Está configurado para mantener el retraso de procesamiento desde la recepción del tick hasta la generación de la señal en un cierto nivel, y el tiempo de procesamiento se puede verificar para cada señal en el registro público.

Soporte de optimización de cartera a medio y largo plazo

Combinamos datos de mercado diarios y semanales con indicadores macro para proporcionar informes analíticos que le ayudarán a revisar su asignación de activos. Está diseñado para enfatizar cambios en la estructura de correlación y los indicadores de riesgo en lugar de movimientos de precios a corto plazo.

como usarlo En el informe mensual, puede consultar los indicadores de riesgo de toda la cartera y los resultados del juicio de señales pasadas uno al lado del otro.
Preguntas frecuentes

Preguntas técnicas sobre la integración de API, la latencia y el aprendizaje de modelos

¿Se puede vincular la API con los sistemas comerciales existentes?

Entregamos datos de señal a través de REST API y WebSocket. Utiliza una clave API para la autenticación y está diseñado para integrarse en bots y sistemas de pedidos automáticos existentes. No proporcionamos la función de pedido en sí, sino que nos concentramos en distribuir los resultados del análisis.

¿Cuál es la latencia (retraso de procesamiento)?

El procesamiento desde la recepción de datos de tics hasta la generación de señales está diseñado con el objetivo de lograr una baja latencia, pero los valores reales variarán según las condiciones de carga del mercado y el entorno de comunicación. El momento en que ocurre cada señal se registra en el registro público, por lo que puede verificar el retraso real entre la entrega y la reflexión después del hecho.

¿Cómo se entrena y actualiza el modelo predictivo?

El modelo se entrena utilizando datos de precios y volúmenes anteriores y tiene ciclos de reaprendizaje en respuesta a los cambios en el entorno del mercado. La diferencia de rendimiento antes y después del reaprendizaje se comparará en un entorno de prueba y luego se decidirá si se reflejará en el entorno de producción.

¿Qué datos de mercado/acciones estás analizando?

Centrándonos en acciones que cotizan en las principales bolsas nacionales, nos centramos en acciones cuyo volumen y frecuencia de negociación cumplan con ciertos estándares. El alcance podrá revisarse dependiendo de la disponibilidad de fuentes de datos.

¿Alguien puede verificar los resultados en los registros?

Los registros públicos se pueden ver después de registrar una cuenta. El tiempo de ocurrencia registrado, el precio estimado y el resultado del juicio son fijos y tienen una estructura que no se puede cambiar más adelante, por lo que se pueden agregar y verificar durante cualquier período de tiempo.

Primero verifique los registros verificables con sus propios ojos

El sistema Quantarix AI está diseñado para ser evaluado por registros, no por reclamaciones. Después de crear una cuenta, podrá ver registros públicos e informes de análisis.

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