Zelborinyx elabora continuamente grandi volumi di dati di mercato provenienti da borse globali, fornendo agli investitori istituzionali e ai trader esperti di tecnologia nel Regno Unito segnali basati su modelli quantitativi, non su giudizi.
La piattaforma combina la preelaborazione statistica con modelli di apprendimento per identificare modelli in flussi di dati di grandi dimensioni che sono troppo complessi per l'analisi manuale.
Il sistema elabora continuamente i dati sui prezzi, la profondità del portafoglio ordini e i flussi di messaggi strutturati e aggiorna la sua valutazione della situazione del mercato a brevi intervalli invece di attendere rapporti giornalieri.
Ogni raccomandazione viene testata rispetto a scenari di stress storici prima di essere emanata. Le dimensioni delle posizioni si basano sulla volatilità misurata del rispettivo strumento.
L'infrastruttura è progettata in modo tale da poter collegare ulteriori fonti di dati, classi di attività o portafogli senza alcun nuovo sviluppo fondamentale.
Zelborinyx si basa su un processo a più fasi costituito da preelaborazione statistica, modelli di regressione multivariata e reti neurali per identificare modelli ricorrenti in ampi flussi di dati che sono difficilmente visibili nello screening manuale. Lo scopo non è quello di prevedere i singoli movimenti dei prezzi, ma piuttosto di valutare sistematicamente le probabilità da cui si può ricavare un vantaggio statistico ripetibile.
Prima del rilascio, ciascuna versione del modello viene testata su periodi di mercato storici con diversi livelli di volatilità per valutare la coerenza dei risultati nei diversi cicli di mercato. Le opinioni dei singoli analisti non hanno alcun ruolo nel processo di valutazione.
I dati di mercato, gli indicatori macroeconomici e le fonti di notizie strutturate vengono riuniti da diversi fornitori, ripuliti e inseriti in un intervallo di tempo uniforme prima di essere incorporati nella modellizzazione.
I dati elaborati passano attraverso un insieme di modelli di regressione e reti neurali che vengono addestrati su periodi di tempo storici e confrontati continuamente con dati nuovi e mai visti prima.
Dai risultati del modello si ricavano suggerimenti concreti e prioritari, ad esempio per quanto riguarda la dimensione della posizione o i requisiti di copertura, insieme alla documentazione delle ipotesi sottostanti.
Un team di investimento utilizza i risultati del modello di Zelborinyx per proteggere le posizioni esistenti dalla volatilità del mercato a breve termine. La piattaforma fornisce previsioni costantemente aggiornate sulla volatilità del mercato e suggerisce strumenti di copertura adeguati la cui efficacia storica nel rispettivo contesto di mercato è documentata.
I team di pianificazione strategica delle aziende con un collegamento al mercato dei capitali utilizzano le analisi per testare gli scenari di budget rispetto a diverse condizioni di mercato. Invece di stime puntuali individuali, riceverete una serie di sviluppi plausibili con le ipotesi sottostanti, che facilitano il coordinamento interno delle strategie di copertura.
La base per la decisione è la verifica comprensibile del modello, non l'affermazione di un risultato.
Ogni strategia viene testata su dati storici su più cicli di mercato completi, inclusi periodi di maggiore volatilità e bassa liquidità, per fornire una valutazione realistica della robustezza.
L'elaborazione dei nuovi dati di mercato fino all'output del modello aggiornato avviene nell'ordine dei millisecondi, in modo che le decisioni commerciali si basino sempre sull'attuale quadro del mercato.
I modelli di regressione multivariata e le reti neurali vengono continuamente confrontati con dati fuori campione che non facevano parte del periodo di addestramento per evitare un adattamento eccessivo.
Una consulenza tecnica mostra quali fonti di dati e configurazioni di modelli sono rilevanti per il vostro portafoglio o per la pianificazione strategica - senza impegno e senza pressione sulle vendite.
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