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。

Bilde av markedsdata vist av Quantarix AIs AI-markedsanalyseplattform

AI DATA INTELLIGENS / FINTECH

Analyser markedsdata i sanntid og sikkerhetskopier kjøps- og salgsbeslutningene dine med tall

Quantarix AI bruker prediktive modeller og tilbaketestede algoritmer for å analysere minutt-for-minutt markedssvingninger. Genererte signaler registreres i offentlige logger og avsløres for alle å verifisere.

få tilgang til systemet Sjekk ytelsesloggen

Registreringsmetode for bekreftelseslogg: Alle signaler lagres separat med tidsstempler, forventede inngangspriser og vurderingsresultater, og reflekteres med tilbakevirkende kraft i den offentlige loggen etter at de oppstår.

PROBLEM KONTEKST

Mengden informasjon og endringshastigheten overstiger menneskers behandlingskapasitet.

I dagens markeder oppdateres flere datastrømmer samtidig og asynkront, inkludert markedsdybde, handelsvolum, nyhetsfeeds og sosiale medier. Det er strukturelt vanskelig for individuelle handelsmenn å manuelt integrere disse og reagere på millisekundersendringer.

Som et resultat kan viktige signaler gå tapt i støyen. Quantarix AI er designet med tanke på denne behandlingsbelastningen, og i stedet for å erstatte menneskelig dømmekraft, leverer den kontinuerlig analyseresultater som tjener som grunnlag for vurdering.

Bilde av flere markedsdatastrømmer analysert av Quantarix AI

KJERNETEKNOLOGI

Konfigurering av prediktive modeller og sanntidsanalysemotorer

Vi unngår markedsføringslignende abstrakte uttrykk og forklarer behandlingsmålet og mekanismen til hver komponent som tekniske spesifikasjoner.

Prediksjonsmodell (tidsserieanalyse)

Ved å bruke en tidsseriemodell trent på tidligere pris- og volumdata, estimerer vi sannsynlighetsfordelingen for kortsiktige prissvingninger. Modellen omskoleres jevnlig for å følge endringer i markedsregimer.

Sanntidsanalysemotor

Den mottar tick-data distribuert fra sentraler via streaming og opererer i en konfigurasjon som minimerer forsinkelsen fra mottak til fullført behandling. Når behandlingsbelastningen øker, blir analysemålene sortert etter prioritet.

Backtest miljø

Nye modeller og parametere valideres på historiske data før de publiseres. Verifikasjonsresultatene lagres i samme struktur som loggformatet og kan sammenlignes senere.

Risikostyringslogikk

Signaler er ledsaget av retningslinjer for posisjonsdimensjonering og nedtrekkskontroll. Dette er en anbefaling og den endelige bestillingsavgjørelsen er overlatt til brukeren.

Databehandlingsflyt

Datainnsamling → Forbehandling/normalisering → modellslutning → signalgenerering → Loggregistrering/distribusjon

OVERSIGTIGHETSLOGG

ytelseslogg

Alle genererte signaler vil bli reflektert i den offentlige loggen etter at resultatene er bestemt. Nedenfor er et eksempel som viser visningsformatet til loggskjermen.

* Tabellen nedenfor er eksempeldata som viser loggvisningskonfigurasjonen. De faktiske tallene vil bli oppdatert fra tid til annen på den offentlige loggskjermen.

signal id	Dato og tidspunkt for hendelsen	Estimert inngangspris	Vurderingskriterier	Valideringsstatus
SG-00231	09:30:12	2.480,00	Sluttpris standard/neste virkedag	Verifisert
SG-00232	10:14:48	1 192,50	Sluttpris standard/neste virkedag	Verifisert
SG-00233	13:02:05	874,00	Sluttpris standard/neste virkedag	Venter på dom

Verifikasjonsmetode: For hvert signal registreres øyeblikkelig tidsstemplet på genereringstidspunktet og forventet inngangspris, og resultatene legges til etter at vurderingsbetingelsene er oppfylt. Registrert forekomsttidspunkt og pris endres ikke senere, og kun bedømmelsesresultatet legges til, så det blir ingen etterfølgende omskriving av tallene.

BRUKSAKER

Utnyttelsesdesign fra dagshandel til middels til langsiktig drift

Signaldistribusjon for høyfrekvent dagshandel

Med sikte på kortsiktige prissvingninger på minutt-for-minutt og time-for-time-basis, behandler vi kontinuerlig alt fra å motta tick-data til å generere signaler. I situasjoner der raske utførelsesbeslutninger kreves, kan analyseresultater mottas via en handelsapp eller API.

Design retningslinjer Den er konfigurert til å holde behandlingsforsinkelsen fra tickmottak til signalgenerering til et visst nivå, og behandlingstiden kan kontrolleres for hvert signal på den offentlige loggen.

Midt til langsiktig støtte for porteføljeoptimalisering

Vi kombinerer daglige og ukentlige markedsdata med makroindikatorer for å gi analytiske rapporter som hjelper deg å vurdere aktivaallokeringen din. Den er designet for å legge vekt på endringer i korrelasjonsstruktur og risikoindikatorer i stedet for kortsiktige prisbevegelser.

Hvordan bruke den I månedsrapporten kan du sjekke risikoindikatorene for hele porteføljen og vurderingsresultatene fra tidligere signaler side om side.

FAQ

Tekniske spørsmål angående API-integrasjon, latens og modelllæring

Kan API-en kobles til eksisterende handelssystemer?

Vi leverer signaldata via REST API og WebSocket. Den bruker en API-nøkkel for autentisering og er designet for å integreres i eksisterende automatiske bestillingssystemer og roboter. Vi leverer ikke selve bestillingsfunksjonen, men konsentrerer oss om å distribuere analyseresultater.

Hva er ventetiden (behandlingsforsinkelse)?

Behandlingen fra tick-datamottak til signalgenerering er designet med mål om lav latens, men faktiske verdier vil variere avhengig av markedsbelastningsforhold og kommunikasjonsmiljø. Tiden hvert signal oppstår registreres i den offentlige loggen, slik at du kan sjekke den faktiske forsinkelsen mellom levering og refleksjon i etterkant.

Hvordan trenes og oppdateres den prediktive modellen?

Modellen er trent ved å bruke tidligere pris- og volumdata, og har gjenlæringssykluser som svar på endringer i markedsmiljøet. Ytelsesforskjellen før og etter relæring vil bli sammenlignet i et backtest-miljø, og deretter avgjøres det om det skal reflekteres i produksjonsmiljøet.

Hvilke markeds-/aksjedata analyserer du?

Med fokus på aksjer notert på store innenlandske børser, retter vi oss mot aksjer hvis handelsvolum og handelsfrekvens oppfyller visse standarder. Omfanget kan bli revidert avhengig av tilgjengeligheten av datakilder.

Kan noen verifisere resultatene i loggene?

Offentlige logger kan sees etter registrering av en konto. Den registrerte forekomsttiden, estimert pris og vurderingsresultatet er faste og har en struktur som ikke kan endres senere, slik at de kan aggregeres og verifiseres over en hvilken som helst tidsperiode.