Zelborinyx kontinuirano obrađuje velike količine tržišnih podataka s globalnih burzi, pružajući institucionalnim ulagačima i trgovcima koji su tehnički potkovani u Ujedinjenom Kraljevstvu signale temeljene na kvantitativnim modelima - ne na prosudbi.
Platforma kombinira statističku predobradu s modelima učenja kako bi identificirala obrasce u velikim tokovima podataka koji su presloženi za ručnu analizu.
Sustav kontinuirano obrađuje podatke o cijenama, dubini knjige naloga i strukturiranim tokovima poruka te ažurira svoju procjenu tržišne situacije u kratkim intervalima umjesto da čeka dnevna izvješća.
Svaka se preporuka testira u odnosu na povijesne scenarije stresa prije izdavanja. Veličine pozicija temelje se na izmjerenoj volatilnosti dotičnog instrumenta.
Infrastruktura je dizajnirana tako da se dodatni izvori podataka, klase imovine ili portfelji mogu povezati bez temeljnog novog razvoja.
Zelborinyx se oslanja na višefazni proces koji se sastoji od statističke predobrade, multivarijatnih regresijskih modela i neuronskih mreža za identifikaciju ponavljajućih obrazaca u opsežnim tokovima podataka koji su jedva vidljivi u ručnom pregledu. Cilj nije predvidjeti pojedinačna kretanja cijena, već sustavno procijeniti vjerojatnosti iz kojih se može izvesti ponovljiva statistička prednost.
Prije objavljivanja, svaka se verzija modela testira na povijesnim tržišnim razdobljima s različitim razinama volatilnosti kako bi se procijenila dosljednost rezultata u različitim tržišnim ciklusima. Mišljenja pojedinih analitičara ne igraju nikakvu ulogu u procesu evaluacije.
Tržišni podaci, makroekonomski pokazatelji i strukturirani izvori vijesti okupljaju se zajedno od različitih pružatelja usluga, čiste i dovode u jedinstveni vremenski okvir prije nego što se ugrade u modeliranje.
Obrađeni podaci prolaze kroz skup regresijskih modela i neuronskih mreža koje se treniraju na povijesnim vremenskim razdobljima i kontinuirano se provjeravaju prema novim, prethodno neviđenim podacima.
Konkretni, prioritetni prijedlozi izvode se iz rezultata modela - na primjer u vezi s veličinom pozicije ili zahtjevima zaštite - zajedno s dokumentacijom o temeljnim pretpostavkama.
Investicijski tim koristi rezultate modela Zelborinyx za zaštitu postojećih pozicija od kratkoročne nestabilnosti tržišta. Platforma pruža kontinuirano ažurirane prognoze volatilnosti tržišta i predlaže odgovarajuće instrumente zaštite čija je povijesna učinkovitost u dotičnom tržišnom okruženju dokumentirana.
Timovi za strateško planiranje u tvrtkama koje su povezane s tržištem kapitala koriste analize za testiranje proračunskih scenarija u odnosu na različite tržišne uvjete. Umjesto pojedinačnih procjena, dobivate niz vjerojatnih razvoja događaja s temeljnim pretpostavkama, što olakšava internu koordinaciju strategija zaštite.
Osnova za odluku je razumljivo testiranje modela, a ne tvrdnja o rezultatu.
Svaka se strategija testira na povijesnim podacima tijekom višestrukih punih tržišnih ciklusa, uključujući razdoblja povećane volatilnosti i niske likvidnosti, kako bi se pružila realna procjena robusnosti.
Obrada novih tržišnih podataka do ažuriranog rezultata modela odvija se u rasponu milisekundi, tako da se odluke o trgovanju uvijek temelje na trenutnoj tržišnoj slici.
Multivarijantni regresijski modeli i neuronske mreže kontinuirano se provjeravaju prema podacima izvan uzorka koji nisu bili dio razdoblja obuke kako bi se izbjeglo prekomjerno opremanje.
Tehničko savjetovanje pokazuje koji su izvori podataka i konfiguracije modela relevantni za vaš portfelj ili strateško planiranje - bez obveze i bez prodajnog pritiska.
Ako imate izravnih pitanja, obratite se našem timu stranicu za kontakt.