Obraz danych rynkowych wyświetlanych przez platformę analizy rynku AI Quantarix AI
INTELIGENCJA DANYCH AI / FINTECH

Analizuj dane rynkowe w czasie rzeczywistym i wspieraj swoje decyzje dotyczące kupna i sprzedaży liczbami

Quantarix AI wykorzystuje modele predykcyjne i sprawdzone algorytmy do analizy wahań rynku minuta po minucie. Wygenerowane sygnały są rejestrowane w dziennikach publicznych i udostępniane każdemu w celu weryfikacji.

Metoda zapisu dziennika weryfikacji: Wszystkie sygnały są przechowywane oddzielnie ze znacznikami czasu, oczekiwanymi cenami wejścia i wynikami oceny, a po ich wystąpieniu są wstecznie odzwierciedlane w dzienniku publicznym.
KONTEKST PROBLEMU

Ilość informacji i tempo zmian przekracza możliwości przetwarzania człowieka.

Na dzisiejszych rynkach wiele strumieni danych jest aktualizowanych jednocześnie i asynchronicznie, w tym głębokość rynku, wolumen obrotu, kanały informacyjne i nastroje w mediach społecznościowych. Poszczególnym traderom strukturalnie trudno jest ręcznie je zintegrować i reagować na zmiany milisekundowe.

W rezultacie ważne sygnały mogą zostać utracone w hałasie. Quantarix AI został zaprojektowany z myślą o takim obciążeniu obliczeniowym i zamiast zastępować ludzką ocenę, w sposób ciągły dostarcza wyniki analiz, które służą jako podstawa do oceny.

Obraz wielu strumieni danych rynkowych analizowanych przez Quantarix AI
PODSTAWOWA TECHNOLOGIA

Konfigurowanie modeli predykcyjnych i silników analiz w czasie rzeczywistym

Unikamy abstrakcyjnych wyrażeń marketingowych i wyjaśniamy cel przetwarzania i mechanizm każdego komponentu w postaci specyfikacji technicznych.

Model prognostyczny (analiza szeregów czasowych)

Korzystając z modelu szeregów czasowych wytrenowanego na przeszłych danych dotyczących cen i wolumenów, szacujemy rozkład prawdopodobieństwa krótkoterminowych wahań cen. Model jest regularnie przeszkolony, aby nadążać za zmianami w reżimach rynkowych.

Silnik analizy w czasie rzeczywistym

Otrzymuje dane o tickach dystrybuowane z giełd za pośrednictwem transmisji strumieniowej i działa w konfiguracji, która minimalizuje opóźnienie od odbioru do zakończenia przetwarzania. Gdy obciążenie przetwarzaniem wzrasta, cele analizy są sortowane według priorytetu.

Środowisko do testów wstecznych

Nowe modele i parametry przed publikacją są sprawdzane na podstawie danych historycznych. Wyniki weryfikacji zapisywane są w tej samej strukturze co format dziennika i można je później porównać.

Logika zarządzania ryzykiem

Sygnałom towarzyszą wytyczne dotyczące ustalania wielkości pozycji i kontroli wypłat. Jest to rekomendacja i ostateczną decyzję o zamówieniu pozostawiamy użytkownikowi.

Przepływ przetwarzania danych

Pozyskiwanie danych → Przetwarzanie wstępne/normalizacja → wnioskowanie modelowe → generowanie sygnału → Nagrywanie/dystrybucja dziennika
DZIENNIK PRZEJRZYSTOŚCI

dziennik wydajności

Wszystkie wygenerowane sygnały zostaną odzwierciedlone w dzienniku publicznym po ocenie wyników. Poniżej znajduje się przykład pokazujący format wyświetlania ekranu dziennika.

* Poniższa tabela zawiera przykładowe dane przedstawiające konfigurację wyświetlania dziennika. Rzeczywiste liczby będą od czasu do czasu aktualizowane na ekranie dziennika publicznego.

identyfikator sygnału Data i godzina wystąpienia Szacunkowa cena wejścia Kryteria oceny Stan weryfikacji
SG-00231 09:30:12 2480,00 Standardowy kurs zamknięcia/następny dzień roboczy Zweryfikowano
SG-00232 10:14:48 1192,50 Standardowy kurs zamknięcia/następny dzień roboczy Zweryfikowano
SG-00233 13:02:05 874,00 Standardowy kurs zamknięcia/następny dzień roboczy Oczekiwanie na wyrok

Metoda weryfikacji: Dla każdego sygnału natychmiast rejestrowany jest znacznik czasu w momencie jego wygenerowania oraz oczekiwana cena wejścia, a wyniki są sumowane po spełnieniu warunków oceny. Zarejestrowany czas wystąpienia i cena nie ulegną później zmianie, a jedynie dodany zostanie wynik oceny, zatem nie będzie już mowy o ponownym przepisywaniu liczb.

PRZYPADKI UŻYCIA

Projekt wykorzystania od codziennych transakcji po operacje średnio- i długoterminowe

Dystrybucja sygnału dla handlu dziennego o wysokiej częstotliwości

Ukierunkowując krótkoterminowe wahania cen z minuty na minutę i z godziny na godzinę, stale przetwarzamy wszystko, od otrzymywania danych o notowaniach po generowanie sygnałów. W sytuacjach, w których wymagane są szybkie decyzje dotyczące realizacji, wyniki analizy można otrzymać za pośrednictwem aplikacji handlowej lub interfejsu API.

Wytyczne projektowe Jest skonfigurowany tak, aby utrzymywać opóźnienie przetwarzania od otrzymania znacznika do wygenerowania sygnału na określonym poziomie, a czas przetwarzania można sprawdzić dla każdego sygnału w dzienniku publicznym.

Średnio- i długoterminowe wsparcie optymalizacji portfela

Łączymy dzienne i tygodniowe dane rynkowe ze wskaźnikami makro, aby zapewnić raporty analityczne, które pomogą Ci sprawdzić alokację aktywów. Ma na celu podkreślenie zmian w strukturze korelacji i wskaźników ryzyka, a nie krótkoterminowych ruchów cen.

Jak z niego korzystać W raporcie miesięcznym możesz sprawdzić wskaźniki ryzyka całego portfela oraz wyniki oceny sygnałów z przeszłości.
Często zadawane pytania

Pytania techniczne dotyczące integracji API, opóźnień i uczenia się modeli

Czy API można połączyć z istniejącymi systemami transakcyjnymi?

Dostarczamy dane sygnałowe poprzez REST API i WebSocket. Wykorzystuje klucz API do uwierzytelniania i jest przeznaczony do integracji z istniejącymi systemami automatycznego składania zamówień i botami. Nie zapewniamy samej funkcji porządkowania, ale koncentrujemy się na dystrybucji wyników analiz.

Jakie jest opóźnienie (opóźnienie przetwarzania)?

Przetwarzanie od odbioru danych tickowych do generowania sygnału zostało zaprojektowane z myślą o małych opóźnieniach, ale rzeczywiste wartości będą się różnić w zależności od warunków obciążenia rynku i środowiska komunikacyjnego. Czas wystąpienia każdego sygnału jest rejestrowany w dzienniku publicznym, dzięki czemu można po fakcie sprawdzić rzeczywiste opóźnienie między dostarczeniem a odbiciem.

W jaki sposób model predykcyjny jest szkolony i aktualizowany?

Model jest szkolony na podstawie przeszłych danych dotyczących cen i wolumenów, a także podlega cyklom ponownego uczenia się w odpowiedzi na zmiany w otoczeniu rynkowym. Różnica w wydajności przed i po ponownym nauczeniu się zostanie porównana w środowisku analizy historycznej, a następnie zostanie podjęta decyzja, czy uwzględnić ją w środowisku produkcyjnym.

Które dane rynkowe/akcje analizujesz?

Koncentrując się na akcjach notowanych na głównych giełdach krajowych, naszym celem są akcje, których wolumen obrotu i częstotliwość obrotu spełniają określone standardy. Zakres może ulec zmianie w zależności od dostępności źródeł danych.

Czy ktoś może zweryfikować wyniki w logach?

Logi publiczne można przeglądać po zarejestrowaniu konta. Zarejestrowany czas wystąpienia, szacowana cena i wynik oceny są stałe i mają strukturę niemożliwą do późniejszej zmiany, dzięki czemu można je agregować i weryfikować w dowolnym okresie.

Najpierw sprawdź sprawdzalne logi na własne oczy

System Quantarix AI został zaprojektowany tak, aby oceniać go na podstawie zapisów, a nie roszczeń. Po utworzeniu konta będziesz mógł przeglądać publiczne logi i raporty analityczne.