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。

Bild av marknadsdata som visas av Quantarix AI:s AI-marknadsanalysplattform

AI DATA INTELLIGENS / FINTECH

Analysera marknadsdata i realtid och säkerhetskopiera dina köp- och säljbeslut med siffror

Quantarix AI använder prediktiva modeller och tillbakatestade algoritmer för att analysera marknadsfluktuationer minut för minut. Genererade signaler registreras i offentliga loggar och avslöjas för vem som helst att verifiera.

komma åt systemet Kontrollera prestandaloggen

Metod för inspelning av verifieringslogg: Alla signaler lagras separat med tidsstämplar, förväntade inträdespriser och bedömningsresultat och återspeglas retroaktivt i den offentliga loggen efter att de inträffat.

PROBLEM KONTEXT

Mängden information och förändringshastigheten överstiger människors bearbetningskapacitet.

På dagens marknader uppdateras flera dataströmmar samtidigt och asynkront, inklusive marknadsdjup, handelsvolym, nyhetsflöden och sentiment i sociala medier. Det är strukturellt svårt för enskilda handlare att manuellt integrera dessa och reagera på millisekundsförändringar.

Som ett resultat kan viktiga signaler gå förlorade i bruset. Quantarix AI är designad med denna bearbetningsbelastning i åtanke, och snarare än att ersätta mänskligt omdöme, levererar det kontinuerligt analysresultat som fungerar som grund för bedömning.

Bild av flera marknadsdataströmmar analyserade av Quantarix AI

KÄRNTEKNIK

Konfigurera prediktiva modeller och realtidsanalysmotorer

Vi undviker marknadsföringsliknande abstrakta uttryck och förklarar bearbetningsmålet och mekanismen för varje komponent som tekniska specifikationer.

Prediktionsmodell (tidsserieanalys)

Med hjälp av en tidsseriemodell tränad på tidigare pris- och volymdata uppskattar vi sannolikhetsfördelningen för kortsiktiga prisfluktuationer. Modellen omskolas regelbundet för att följa förändringar i marknadsregimer.

Analysmotor i realtid

Den tar emot tickdata som distribueras från växlar via streaming och fungerar i en konfiguration som minimerar fördröjningen från mottagning till slutförande av bearbetning. När bearbetningsbelastningen ökar sorteras analysmålen efter prioritet.

Backtest miljö

Nya modeller och parametrar valideras på historiska data innan de publiceras. Verifieringsresultaten sparas i samma struktur som loggformatet och kan jämföras senare.

Riskhanteringslogik

Signaler åtföljs av riktlinjer för positionsdimensionering och neddragningskontroll. Detta är en rekommendation och det slutliga beställningsbeslutet överlåts till användaren.

Databehandlingsflöde

Datainsamling → Förbearbetning/normalisering → modell slutledning → signalgenerering → Loggregistrering/distribution

TRANSPARENSLOGG

prestationslogg

Alla genererade signaler kommer att återspeglas i den offentliga loggen efter att resultaten har bedömts. Nedan är ett exempel som visar visningsformatet för loggskärmen.

* Tabellen nedan är exempeldata som visar loggvisningskonfigurationen. De faktiska siffrorna kommer att uppdateras från tid till annan på den offentliga loggskärmen.

signal id	Datum och tid för händelsen	Beräknat ingångspris	Bedömningskriterier	Valideringsstatus
SG-00231	09:30:12	2 480,00	Slutpris standard/nästa arbetsdag	Verifierad
SG-00232	10:14:48	1 192,50	Slutpris standard/nästa arbetsdag	Verifierad
SG-00233	13:02:05	874,00	Slutpris standard/nästa arbetsdag	Väntar på dom

Verifieringsmetod: För varje signal registreras omedelbart tidsstämpeln vid genereringstillfället och det förväntade inträdespriset, och resultaten läggs till efter att bedömningsvillkoren är uppfyllda. Den registrerade förekomsttiden och priset kommer inte att ändras senare, och endast bedömningsresultatet läggs till, så det blir ingen efterföljande omskrivning av siffrorna.

ANVÄNDNINGSFODRAL

Användningsdesign från dagshandel till medellång till lång sikt verksamhet

Signaldistribution för högfrekvent dagshandel

Med inriktning på kortsiktiga prisfluktuationer på minut-för-minut och timme-för-timme-basis, bearbetar vi kontinuerligt allt från att ta emot bockdata till att generera signaler. I situationer där snabba utförandebeslut krävs kan analysresultat tas emot via en handelsapp eller API.

Riktlinjer för design Den är konfigurerad att hålla bearbetningsfördröjningen från tickmottagning till signalgenerering till en viss nivå, och bearbetningstiden kan kontrolleras för varje signal i den offentliga loggen.

Stöd för portföljoptimering på medellång till lång sikt

Vi kombinerar dagliga och veckovisa marknadsdata med makroindikatorer för att tillhandahålla analytiska rapporter som hjälper dig att granska din tillgångsallokering. Den är utformad för att betona förändringar i korrelationsstruktur och riskindikatorer snarare än kortsiktiga prisrörelser.

Hur man använder det I månadsrapporten kan du kontrollera riskindikatorerna för hela portföljen och bedömningsresultaten av tidigare signaler sida vid sida.

FAQ

Tekniska frågor angående API-integration, latens och modellinlärning

Kan API:et kopplas till befintliga handelssystem?

Vi levererar signaldata via REST API och WebSocket. Den använder en API-nyckel för autentisering och är utformad för att integreras i befintliga automatiska beställningssystem och bots. Vi tillhandahåller inte själva beställningsfunktionen utan koncentrerar oss på att distribuera analysresultat.

Vad är latensen (bearbetningsfördröjning)?

Bearbetningen från tickdatamottagning till signalgenerering är utformad med målet att ha låg latens, men faktiska värden kommer att variera beroende på marknadsbelastningsförhållanden och kommunikationsmiljö. Tiden varje signal inträffar registreras i den offentliga loggen, så du kan kontrollera den faktiska fördröjningen mellan leverans och reflektion i efterhand.

Hur tränas och uppdateras den prediktiva modellen?

Modellen tränas med hjälp av tidigare pris- och volymdata och har återinlärningscykler som svar på förändringar i marknadsmiljön. Skillnaden i prestanda före och efter återinlärning kommer att jämföras i en backtest-miljö och sedan avgörs om den ska återspeglas i produktionsmiljön.

Vilken marknad/aktiedata analyserar du?

Med fokus på aktier noterade på större inhemska börser riktar vi oss mot aktier vars handelsvolym och handelsfrekvens uppfyller vissa standarder. Omfattningen kan komma att revideras beroende på tillgången på datakällor.

Kan någon verifiera resultaten i loggarna?

Offentliga loggar kan ses efter att du har registrerat ett konto. Den registrerade förekomsttiden, uppskattat pris och bedömningsresultat är fasta och har en struktur som inte kan ändras senare, så de kan aggregeras och verifieras över vilken tidsperiod som helst.