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。

Immagine dei dati di mercato visualizzati dalla piattaforma di analisi di mercato AI di Quantarix AI

INTELLIGENZA DEI DATI AI / FINTECH

Analizza i dati di mercato in tempo reale e supporta le tue decisioni di acquisto e vendita con i numeri

Quantarix AI utilizza modelli predittivi e algoritmi sottoposti a test retrospettivi per analizzare le fluttuazioni del mercato minuto per minuto. I segnali generati vengono registrati in registri pubblici e divulgati affinché chiunque possa verificarli.

accedere al sistema Controllare il registro delle prestazioni

Metodo di registrazione del registro di verifica: Tutti i segnali vengono archiviati separatamente con timestamp, prezzi di entrata attesi e risultati dei giudizi e si riflettono retroattivamente nel registro pubblico dopo che si sono verificati.

CONTESTO DEL PROBLEMA

La quantità di informazioni e la velocità del cambiamento superano la capacità di elaborazione degli esseri umani.

Nei mercati odierni, più flussi di dati vengono aggiornati simultaneamente e in modo asincrono, tra cui la profondità del mercato, il volume degli scambi, i feed di notizie e il sentiment sui social media. È strutturalmente difficile per i singoli trader integrarli manualmente e reagire ai cambiamenti millisecondi.

Di conseguenza, segnali importanti possono perdersi nel rumore. Quantarix AI è progettato tenendo presente questo carico di elaborazione e, anziché sostituire il giudizio umano, fornisce continuamente risultati di analisi che fungono da base per il giudizio.

Immagine di più flussi di dati di mercato analizzati da Quantarix AI

TECNOLOGIA FONDAMENTALE

Configurazione di modelli predittivi e motori di analisi in tempo reale

Evitiamo espressioni astratte di tipo marketing e spieghiamo l'obiettivo del trattamento e il meccanismo di ciascun componente come specifiche tecniche.

Modello di previsione (analisi delle serie temporali)

Utilizzando un modello di serie temporali addestrato su dati passati di prezzo e volume, stimiamo la distribuzione di probabilità delle fluttuazioni dei prezzi a breve termine. Il modello viene regolarmente riqualificato per seguire i cambiamenti nei regimi di mercato.

Motore di analisi in tempo reale

Riceve i dati tick distribuiti dalle borse via streaming e opera in una configurazione che riduce al minimo il ritardo dalla ricezione al completamento dell'elaborazione. Quando il carico di elaborazione aumenta, gli obiettivi dell'analisi vengono ordinati per priorità.

Ambiente di backtest

Nuovi modelli e parametri vengono validati su dati storici prima di essere pubblicati. I risultati della verifica vengono salvati nella stessa struttura del formato del registro e possono essere confrontati in seguito.

Logica di gestione del rischio

I segnali sono accompagnati da linee guida per il dimensionamento della posizione e il controllo del drawdown. Questa è una raccomandazione e la decisione finale sull'ordine è lasciata all'utente.

Flusso di elaborazione dei dati

Acquisizione dati → Preelaborazione/normalizzazione → inferenza del modello → generazione del segnale → Registrazione/distribuzione dei registri

REGISTRO DELLA TRASPARENZA

registro delle prestazioni

Tutti i segnali generati verranno riflessi nel registro pubblico dopo la determinazione dei risultati. Di seguito è riportato un esempio che mostra il formato di visualizzazione della schermata di registro.

* La tabella seguente riporta dati di esempio che mostrano la configurazione della visualizzazione del registro. I numeri effettivi verranno aggiornati di volta in volta sulla schermata del registro pubblico.

identificativo del segnale	Data e ora dell'evento	Prezzo di entrata stimato	Criteri di giudizio	Stato di convalida
SG-00231	09:30:12	2.480,00	Prezzo di chiusura standard/giorno lavorativo successivo	Verificato
SG-00232	10:14:48	1.192,50	Prezzo di chiusura standard/giorno lavorativo successivo	Verificato
SG-00233	13:02:05	874,00	Prezzo di chiusura standard/giorno lavorativo successivo	In attesa del giudizio

Metodo di verifica: per ciascun segnale vengono immediatamente registrati il timestamp al momento della generazione e il prezzo di entrata atteso, e i risultati vengono aggiunti dopo che sono soddisfatte le condizioni di giudizio. L'ora e il prezzo dell'evento registrato non verranno modificati in seguito e verrà aggiunto solo il risultato del giudizio, quindi non ci sarà alcuna riscrittura successiva dei numeri.

CASI D'USO

Progettazione dell'utilizzo dal day trading alle operazioni di medio-lungo termine

Distribuzione del segnale per il trading giornaliero ad alta frequenza

Prendendo di mira le fluttuazioni dei prezzi a breve termine minuto per minuto e ora per ora, elaboriamo continuamente tutto, dalla ricezione dei dati sui tick alla generazione di segnali. Nelle situazioni in cui sono richieste decisioni di esecuzione rapide, i risultati dell'analisi possono essere ricevuti tramite un'app di trading o un'API.

Linee guida di progettazione È configurato per mantenere il ritardo di elaborazione dalla ricezione del tick alla generazione del segnale a un certo livello e il tempo di elaborazione può essere controllato per ciascun segnale nel registro pubblico.

Supporto per l'ottimizzazione del portafoglio a medio e lungo termine

Combiniamo dati di mercato giornalieri e settimanali con indicatori macro per fornire report analitici che ti aiutano a rivedere la tua asset allocation. È progettato per enfatizzare i cambiamenti nella struttura di correlazione e negli indicatori di rischio piuttosto che i movimenti dei prezzi a breve termine.

Come usarlo Nel rapporto mensile è possibile verificare fianco a fianco gli indicatori di rischio dell'intero portafoglio e i risultati del giudizio dei segnali passati.

Domande frequenti

Domande tecniche riguardanti l'integrazione dell'API, la latenza e l'apprendimento del modello

L'API può essere collegata ai sistemi di trading esistenti?

Forniamo dati di segnale tramite API REST e WebSocket. Utilizza una chiave API per l'autenticazione ed è progettato per essere integrato nei sistemi e nei bot di ordinazione automatica esistenti. Non forniamo la funzione di ordinamento in sé, ma ci concentriamo sulla distribuzione dei risultati dell'analisi.

Qual è la latenza (ritardo di elaborazione)?

L'elaborazione dalla ricezione dei dati tick alla generazione del segnale è progettata con l'obiettivo di una bassa latenza, ma i valori effettivi varieranno a seconda delle condizioni di carico del mercato e dell'ambiente di comunicazione. L'ora in cui si verifica ciascun segnale viene registrata nel registro pubblico, in modo da poter verificare il ritardo effettivo tra la consegna e la riflessione dopo il fatto.

Come viene addestrato e aggiornato il modello predittivo?

Il modello viene addestrato utilizzando dati passati su prezzi e volumi e prevede cicli di riapprendimento in risposta ai cambiamenti nel contesto di mercato. La differenza di prestazioni prima e dopo il riapprendimento verrà confrontata in un ambiente di backtest e quindi si deciderà se rifletterla nell'ambiente di produzione.

Quali dati di mercato/azioni stai analizzando?

Concentrandoci sui titoli quotati nelle principali borse nazionali, miriamo a titoli il cui volume e frequenza di negoziazione soddisfano determinati standard. L'ambito può essere rivisto in base alla disponibilità delle fonti di dati.

Qualcuno può verificare i risultati nei log?

I registri pubblici possono essere visualizzati dopo aver registrato un account. L'ora dell'evento registrato, il prezzo stimato e il risultato del giudizio sono fissi e hanno una struttura che non può essere modificata in seguito, quindi possono essere aggregati e verificati in qualsiasi periodo di tempo.