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。

Imagem de dados de mercado exibidos pela plataforma de análise de mercado de IA do Quantarix AI

INTELIGÊNCIA DE DADOS AI / FINTECH

Analise dados de mercado em tempo real e respalde suas decisões de compra e venda com números

Quantarix AI usa modelos preditivos e algoritmos testados para analisar as flutuações do mercado minuto a minuto. Os sinais gerados são registrados em registros públicos e divulgados para qualquer pessoa verificar.

acessar o sistema Verifique o registro de desempenho

Método de gravação de log de verificação: Todos os sinais são armazenados separadamente com carimbos de data e hora, preços de entrada esperados e resultados de julgamento, e são refletidos retroativamente no registro público após ocorrerem.

CONTEXTO DO PROBLEMA

A quantidade de informação e a taxa de mudança excedem a capacidade de processamento dos humanos.

Nos mercados atuais, vários fluxos de dados são atualizados simultaneamente e de forma assíncrona, incluindo profundidade do mercado, volume de negociação, feeds de notícias e sentimento nas redes sociais. É estruturalmente difícil para os traders individuais integrá-los manualmente e reagir às mudanças em milissegundos.

Como resultado, sinais importantes podem se perder no ruído. O Quantarix AI foi projetado com essa carga de processamento em mente e, em vez de substituir o julgamento humano, fornece continuamente resultados de análise que servem como base para o julgamento.

Imagem de vários fluxos de dados de mercado analisados pelo Quantarix AI

TECNOLOGIA PRINCIPAL

Configurando modelos preditivos e mecanismos de análise em tempo real

Evitamos expressões abstratas de marketing e explicamos o alvo de processamento e o mecanismo de cada componente como especificações técnicas.

Modelo de previsão (análise de série temporal)

Utilizando um modelo de série temporal treinado em dados anteriores de preços e volumes, estimamos a distribuição de probabilidade das flutuações de preços de curto prazo. O modelo é regularmente retreinado para acompanhar as mudanças nos regimes de mercado.

Mecanismo de análise em tempo real

Ele recebe dados de ticks distribuídos de exchanges via streaming e opera em uma configuração que minimiza o atraso desde o recebimento até a conclusão do processamento. Quando a carga de processamento aumenta, os alvos de análise são classificados por prioridade.

Ambiente de backtest

Novos modelos e parâmetros são validados em dados históricos antes de serem publicados. Os resultados da verificação são salvos na mesma estrutura do formato do log e podem ser comparados posteriormente.

Lógica de gestão de risco

Os sinais são acompanhados de diretrizes para dimensionamento de posição e controle de rebaixamento. Esta é uma recomendação e a decisão final do pedido é deixada ao usuário.

Fluxo de processamento de dados

Aquisição de dados → Pré-processamento/normalização → inferência de modelo → geração de sinal → Gravação/distribuição de log

REGISTRO DE TRANSPARÊNCIA

registro de desempenho

Todos os sinais gerados serão refletidos no log público após a avaliação dos resultados. Abaixo está um exemplo que mostra o formato de exibição da tela de log.

* A tabela abaixo é um exemplo de dados que mostra a configuração de exibição do log. Os números reais serão atualizados periodicamente na tela de registro público.

ID do sinal	Data e hora da ocorrência	Preço de entrada estimado	Critérios de julgamento	Status de validação
SG-00231	09:30:12	2.480,00	Preço de fechamento padrão/próximo dia útil	Verificado
SG-00232	10:14:48	1.192,50	Preço de fechamento padrão/próximo dia útil	Verificado
SG-00233	13:02:05	874,00	Preço de fechamento padrão/próximo dia útil	Esperando pelo julgamento

Método de verificação: Para cada sinal, o carimbo de data / hora no momento da geração e o preço de entrada esperado são registrados imediatamente, e os resultados são somados após o cumprimento das condições de julgamento. O tempo e o preço da ocorrência registrados não serão alterados posteriormente, sendo apenas somado o resultado do julgamento, não havendo posterior reescrita dos números.

CASOS DE USO

Desenho de utilização desde day trading até operações de médio e longo prazo

Distribuição de sinais para day trading de alta frequência

Visando as flutuações de preços de curto prazo minuto a minuto e hora a hora, processamos continuamente tudo, desde o recebimento de dados de ticks até a geração de sinais. Em situações em que são necessárias decisões de execução rápida, os resultados da análise podem ser recebidos através de um aplicativo de negociação ou API.

Diretrizes de projeto Ele é configurado para manter o atraso de processamento desde a recepção do tick até a geração do sinal em um determinado nível, e o tempo de processamento pode ser verificado para cada sinal no log público.

Suporte à otimização de portfólio de médio e longo prazo

Combinamos dados de mercado diários e semanais com indicadores macro para fornecer relatórios analíticos que ajudam você a revisar sua alocação de ativos. Foi concebido para enfatizar mudanças na estrutura de correlação e nos indicadores de risco, em vez de movimentos de preços de curto prazo.

Como usar No relatório mensal, você pode verificar lado a lado os indicadores de risco de toda a carteira e os resultados do julgamento dos sinais anteriores.

Perguntas frequentes

Perguntas técnicas sobre integração de API, latência e aprendizado de modelo

A API pode ser vinculada a sistemas de negociação existentes?

Estamos entregando dados de sinal via REST API e WebSocket. Ele usa uma chave API para autenticação e foi projetado para ser integrado a sistemas e bots de pedidos automáticos existentes. Não fornecemos a função de ordenação em si, mas nos concentramos na distribuição dos resultados da análise.

Qual é a latência (atraso de processamento)?

O processamento desde a recepção dos dados do tick até a geração do sinal é projetado com o objetivo de baixa latência, mas os valores reais variam dependendo das condições de carga do mercado e do ambiente de comunicação. O horário em que cada sinal ocorre é registrado no log público, para que você possa verificar o atraso real entre a entrega e a reflexão após o fato.

Como o modelo preditivo é treinado e atualizado?

O modelo é treinado usando dados anteriores de preços e volumes e possui ciclos de reaprendizagem em resposta às mudanças no ambiente de mercado. A diferença de desempenho antes e depois do reaprendizado será comparada em um ambiente de backtest e então será decidido se deve ser refletida no ambiente de produção.

Quais dados de mercado/ações você está analisando?

Centrando-nos nas ações cotadas nas principais bolsas nacionais, visamos ações cujo volume e frequência de negociação cumpram determinados padrões. O escopo poderá ser revisado dependendo da disponibilidade das fontes de dados.

Alguém pode verificar os resultados nos logs?

Os registros públicos podem ser visualizados após registrar uma conta. O tempo de ocorrência registrado, o preço estimado e o resultado do julgamento são fixos e possuem uma estrutura que não pode ser alterada posteriormente, podendo ser agregados e verificados em qualquer período de tempo.