Imagine a datelor de piață afișate de platforma de analiză a pieței AI a Quantarix AI
AI DATA INTELLIGENCE / FINTECH

Analizați datele pieței în timp real și susține-ți deciziile de cumpărare și vânzare cu cifre

Quantarix AI utilizează modele predictive și algoritmi testați înapoi pentru a analiza fluctuațiile pieței minut cu minut. Semnalele generate sunt înregistrate în jurnalele publice și dezvăluite pentru ca oricine să le verifice.

accesează sistemul Verificați jurnalul de performanță
Metoda de înregistrare a jurnalului de verificare: Toate semnalele sunt stocate separat cu marcaje de timp, prețurile de intrare așteptate și rezultatele judecății și sunt reflectate retroactiv în jurnalul public după ce apar.
CONTEXTUL PROBLEMEI

Cantitatea de informații și rata schimbării depășesc capacitatea de procesare a oamenilor.

Pe piețele actuale, mai multe fluxuri de date sunt actualizate simultan și asincron, inclusiv profunzimea pieței, volumul de tranzacționare, fluxurile de știri și sentimentul rețelelor sociale. Este dificil din punct de vedere structural pentru comercianții individuali să le integreze manual și să reacționeze la schimbările de milisecunde.

Ca urmare, semnalele importante se pot pierde în zgomot. Quantarix AI este proiectat având în vedere această sarcină de procesare și, în loc să înlocuiască raționamentul uman, furnizează continuu rezultate de analiză care servesc drept bază pentru judecată.

Imagine a mai multor fluxuri de date de piață analizate de Quantarix AI
TEHNOLOGIA DE CORE

Configurarea modelelor predictive și a motoarelor de analiză în timp real

Evităm expresiile abstracte de tip marketing și explicăm ținta de procesare și mecanismul fiecărei componente ca specificații tehnice.

Model de predicție (analiza serii de timp)

Folosind un model de serie de timp antrenat pe date de preț și volum din trecut, estimăm distribuția probabilității fluctuațiilor de preț pe termen scurt. Modelul este recalificat în mod regulat pentru a urmări schimbările din regimurile pieței.

Motor de analiză în timp real

Primește date de căpățână distribuite de la schimburi prin streaming și funcționează într-o configurație care minimizează întârzierea de la recepție până la finalizarea procesării. Când sarcina de procesare crește, țintele de analiză sunt sortate după prioritate.

Mediu backtest

Noi modele și parametri sunt validați pe date istorice înainte de a fi publicate. Rezultatele verificării sunt salvate în aceeași structură ca și formatul de jurnal și pot fi comparate ulterior.

Logica managementului riscului

Semnalele sunt însoțite de instrucțiuni pentru dimensionarea poziției și controlul tragerii. Aceasta este o recomandare și decizia finală de comandă este lăsată la latitudinea utilizatorului.

Fluxul de prelucrare a datelor

Achizitie de date → Preprocesare/normalizare → inferența modelului → generarea semnalului → Înregistrarea/distribuirea jurnalelor
Jurnalul de transparență

jurnalul de performanță

Toate semnalele generate vor fi reflectate în jurnalul public după ce rezultatele sunt evaluate. Mai jos este un exemplu care arată formatul de afișare al ecranului de jurnal.

* Tabelul de mai jos este un exemplu de date care arată configurația afișajului jurnalului. Numerele reale vor fi actualizate din când în când pe ecranul de jurnal public.

ID semnal Data și ora apariției Preț estimativ de intrare Criterii de judecată Starea de validare
SG-00231 09:30:12 2.480,00 Prețul de închidere standard/următoarea zi lucrătoare Verificat
SG-00232 10:14:48 1.192,50 Prețul de închidere standard/următoarea zi lucrătoare Verificat
SG-00233 13:02:05 874,00 Prețul de închidere standard/următoarea zi lucrătoare În așteptarea judecății

Metoda de verificare: Pentru fiecare semnal, marca temporală la momentul generării și prețul de intrare așteptat sunt imediat înregistrate, iar rezultatele sunt adăugate după îndeplinirea condițiilor de judecată. Ora și prețul înregistrate de apariție nu vor fi modificate ulterior și se va adăuga doar rezultatul judecății, astfel încât nu va exista o rescrie ulterioară a numerelor.

CAZURI DE UTILIZARE

Design de utilizare de la tranzacționare zilnică la operațiuni pe termen mediu și lung

Distribuție de semnal pentru tranzacționare zilnică de înaltă frecvență

Vizând fluctuațiile de preț pe termen scurt minut cu minut și oră cu oră, procesăm continuu totul, de la primirea datelor de tip căpățână până la generarea de semnale. În situațiile în care sunt necesare decizii rapide de execuție, rezultatele analizei pot fi primite printr-o aplicație de tranzacționare sau API.

Ghid de proiectare Este configurat pentru a menține întârzierea procesării de la recepția bifării până la generarea semnalului la un anumit nivel, iar timpul de procesare poate fi verificat pentru fiecare semnal din jurnalul public.

Suport pentru optimizarea portofoliului pe termen mediu și lung

Combinăm datele zilnice și săptămânale ale pieței cu indicatori macro pentru a oferi rapoarte analitice care vă ajută să vă revizuiți alocarea activelor. Este conceput pentru a sublinia mai degrabă schimbările în structura corelației și indicatorii de risc decât mișcările de preț pe termen scurt.

Cum să-l folosești În raportul lunar, puteți verifica cot la cot indicatorii de risc ai întregului portofoliu și rezultatele judecății semnalelor trecute.
Întrebări frecvente

Întrebări tehnice referitoare la integrarea API, latența și învățarea modelului

Poate fi conectat API-ul cu sistemele de tranzacționare existente?

Livrăm date de semnal prin REST API și WebSocket. Folosește o cheie API pentru autentificare și este proiectat pentru a fi integrat în sistemele de comandă automată și boții existente. Nu oferim funcția de ordonare în sine, ci ne concentrăm pe distribuirea rezultatelor analizei.

Care este latența (întârzierea procesării)?

Prelucrarea de la recepția datelor de bifă până la generarea semnalului este concepută cu scopul unei latențe scăzute, dar valorile reale vor varia în funcție de condițiile de încărcare a pieței și de mediul de comunicare. Ora la care apare fiecare semnal este înregistrată în jurnalul public, astfel încât să puteți verifica întârzierea reală dintre livrare și reflectare după fapt.

Cum este antrenat și actualizat modelul predictiv?

Modelul este antrenat folosind date de preț și volum din trecut și are cicluri de reînvățare ca răspuns la schimbările din mediul pieței. Diferența de performanță înainte și după reînvățare va fi comparată într-un mediu de backtest și apoi se va decide dacă se reflectă în mediul de producție.

Ce date de piață/de acțiuni analizați?

Concentrându-ne pe acțiunile listate la bursele locale majore, țintăm acțiunile al căror volum și frecvență de tranzacționare îndeplinesc anumite standarde. Domeniul de aplicare poate fi revizuit în funcție de disponibilitatea surselor de date.

Poate cineva să verifice rezultatele în jurnalele?

Jurnalele publice pot fi vizualizate după înregistrarea unui cont. Ora de apariție înregistrată, prețul estimat și rezultatul judecății sunt fixe și au o structură care nu poate fi modificată ulterior, astfel încât să poată fi agregate și verificate în orice perioadă de timp.

Verificați mai întâi jurnalele verificabile cu proprii dumneavoastră ochi

Sistemul Quantarix AI este conceput pentru a fi evaluat prin înregistrări, nu prin revendicări. După crearea unui cont, veți putea vizualiza jurnalele publice și rapoartele de analiză.

accesează sistemul Vedeți detaliile caracteristicii