Prognozējošās analītikas platforma tirdzniecībai
Jynovini Falevik apstrādā reāllaika tirgus datus, lai identificētu atkārtotus modeļus un atbalstītu tirdzniecības lēmumus, izmantojot inteliģentu zaudējumu apturēšanas sistēmu, kuras mērķis ir mazināt naudas izņemšanu.
Metodoloģija
Jynovini Falevik iegūst reāllaika datu plūsmas no tirgus avotiem un apstrādā tās, izmantojot statistikas modeļus, kas apmācīti paplašinātās laika rindās. Mērķis nav paredzēt katru svārstību, bet gan izolēt statistiski nozīmīgas izmaiņas no tām, kas ietilpst normālas svārstības.
Sistēma izmanto secīgus filtrus: neapstrādātu datu normalizāciju, nenozīmīgo noviržu noņemšanu un vairāku laika logu apkopošanu. Tikai tie signāli, kas pārsniedz iepriekš definētos ticamības sliekšņus, tiek pārsūtīti uz lēmuma līmeni, samazinot viltus pozitīvu rezultātu skaitu salīdzinājumā ar bez uzraudzības veiktu manuālu analīzi.
Katra kolonna apzīmē datu apkopošanas ciklu; augstumi shematiski ilustrē filtrētā signāla stiprumu, nevis faktiskās tirgus vērtības.
Riska vadība
Jynovini Falevik viedā stop-loss sistēma nepaļaujas uz manuāli iestatītu statisko procentuālo daļu. Slieksnis tiek dinamiski pārrēķināts, pamatojoties uz instrumenta pašreizējo nepastāvību, korelāciju ar citiem portfeļa aktīviem un modeļa noteikto tirgus fāzi.
Primārais mērķis ir kapitāla saglabāšana nelabvēlīgās fāzēs, vienlaikus saglabājot iespēju piedalīties labvēlīgās kustībās bez priekšlaicīgas izstāšanās.
Punktēta līnija: tradicionāls statiskais slieksnis. Izceltais apgabals: adaptīvā sliekšņa ilustratīvā tendence, kas pārrēķināta, pamatojoties uz novēroto nepastāvību. Diagramma paskaidrojuma nolūkos, nav iegūta no reāliem tirgus datiem.
Platformas moduļi
Katrs modulis darbojas neatkarīgi, taču tam ir viena un tā pati datu infrastruktūra, lai nodrošinātu konsekvenci starp paredzamo analīzi, riska pārvaldību un ziņošanu, pat pieaugot uzraudzīto instrumentu skaitam.
Statistikas modeļi, kas kalibrēti uz vairāku aktīvu laikrindām, identificē atkārtotus modeļus un novērtē iespējamos scenārijus īstermiņā un vidējā termiņā. Prognozes tiek papildinātas ar ticamības intervālu, nevis uzrādītas kā noteiktības.
Modulis aprēķina kopējo portfeļa ekspozīciju, atzīmē pārmērīgu koncentrāciju atsevišķos aktīvos vai saistītajos sektoros un piemēro portfeļa optimizācijas noteikumus atbilstoši lietotāja iestatītajam riska profilam.
Informācijas paneļi, kas tiek atjaunināti ar katru jaunu apstrādes ciklu, parāda veiktspēju, pašreizējo izņemšanu un aktīvo apturēšanas-zaudējumu sliekšņu statusu. Modulis integrējas ar esošajām finanšu datu plūsmām, izmantojot standarta savienotājus, neprasot esošās infrastruktūras nomaiņu.
Darbības metodika
Process ir strukturēts atšķirīgās un pārbaudāmās fāzēs. Neviens ieteikums netiek ģenerēts, neveicot visu validācijas ciklu.
Reāllaika tirgus plūsmas tiek apkopotas, normalizētas un sinhronizētas ar laiku. Pirms analīzes fāzes ievadīšanas tiek ziņots par visiem trūkstošiem vai anomāliem datiem.
Prognozējošie modeļi apstrādā tīros datus, salīdzinot atklātos modeļus ar atsauces laika rindām un aprēķinot ar katru signālu saistīto ticamības līmeni.
Tikai signāli, kas pārsniedz validācijas sliekšņus, tiek parādīti kā ieteikumi, kam pievienots ieteiktais apstāšanās-zaudējuma slieksnis un modeļa kopsavilkums.
Pieeja
Jynovini Falevik radās no nepieciešamības padarīt kvantitatīvo analīzi pieejamu tirgotājiem un analītiķiem, kuriem nav statistikas modelēšanai veltītas iekšējās komandas. Katrs ražošanā izmantotais modelis pirms izlaišanas tiek pārbaudīts, pamatojoties uz vēsturiskajiem datiem, un tiek nepārtraukti uzraudzīts, lai noteiktu precizitātes samazināšanos.
Mēs nepiedāvājam nekļūdīgas prognozes: modeļi novērtē varbūtības, nevis noteiktību, un katram ieteikumam ir pievienota informācija, kas nepieciešama, lai pirms rīcības novērtētu tā ticamības līmeni.
Bieži uzdotie tehniskie jautājumi
Tirgus un portfeļa dati tiek apstrādāti saskaņā ar spēkā esošajos tiesību aktos paredzētajiem minimizēšanas un mērķa principiem. Piekļuves akreditācijas dati ārējām plūsmām tiek pārvaldīti atsevišķi no analītiskajiem datiem un netiek kopīgoti ar trešajām pusēm ārpus pakalpojuma sniegšanai noteiktiem procesiem.
Jā. Jynovini Falevik atbalsta standarta savienotājus tirgus plūsmām un API, ko parasti izmanto finansēs, nodrošinot integrāciju, neaizstājot esošo infrastruktūru. Sākotnējai iestatīšanai nepieciešama pieejamo datu avotu kartēšana.
Apstrādes laiks ir atkarīgs no ienākošo datu apjoma un biežuma. Arhitektūra ir izstrādāta, lai apstrādātu plūsmas pakāpeniski, lai samazinātu laiku no jaunu datu saņemšanas līdz signālu atjaunināšanai, neuzkrājot aizkavēšanos maksimuma fāzēs.
Katrs manuālās analīzes cikls aizkavē tirgus kustības. Jynovini Falevik ir izveidots, lai samazinātu šo plaisu, vienlaikus saglabājot katra ieteikuma darbības pārskatāmību.
Pieprasiet aktivizēšanu, lai ar saviem datiem izpētītu prognozējošos analītikas un riska pārvaldības moduļus.
Sākas analīze