Zelborinyx nepārtraukti apstrādā lielus tirgus datu apjomus no globālajām biržām, nodrošinot institucionālajiem investoriem un tehnoloģiju lietpratējiem tirgotājiem Apvienotajā Karalistē signālus, kas balstīti uz kvantitatīviem modeļiem, nevis spriedumiem.
Platforma apvieno statistisko priekšapstrādi ar mācību modeļiem, lai identificētu modeļus lielās datu plūsmās, kas ir pārāk sarežģītas manuālai analīzei.
Sistēma nepārtraukti apstrādā cenu datus, pasūtījumu grāmatas dziļumu un strukturētās ziņojumu plūsmas un īsos intervālos atjaunina savu tirgus situācijas novērtējumu, nevis gaida ikdienas ziņojumus.
Katrs ieteikums pirms tā izdošanas tiek pārbaudīts, ņemot vērā vēsturiskos stresa scenārijus. Pozīciju izmēri ir balstīti uz attiecīgā instrumenta izmērīto nepastāvību.
Infrastruktūra ir veidota tā, lai bez fundamentāliem jauninājumiem varētu savienot papildu datu avotus, aktīvu klases vai portfeļus.
Zelborinyx balstās uz daudzpakāpju procesu, kas sastāv no statistikas priekšapstrādes, daudzfaktoru regresijas modeļiem un neironu tīkliem, lai identificētu atkārtotus modeļus plašās datu plūsmās, kas ir grūti pamanāmi manuālajā skrīningā. Mērķis nav prognozēt atsevišķas cenu izmaiņas, bet gan sistemātiski novērtēt varbūtības, no kurām var iegūt atkārtojamu statistisko priekšrocību.
Pirms izlaišanas katra modeļa versija tiek pārbaudīta vēsturiskos tirgus periodos ar dažādiem svārstīguma līmeņiem, lai novērtētu rezultātu konsekvenci dažādos tirgus ciklos. Atsevišķu analītiķu viedokļiem vērtēšanas procesā nav nozīmes.
Tirgus dati, makroekonomikas rādītāji un strukturēti ziņu avoti tiek apkopoti no dažādiem pakalpojumu sniedzējiem, notīrīti un saskaņoti vienā laika posmā, pirms tie tiek iekļauti modelēšanā.
Apstrādātie dati iet caur regresijas modeļu un neironu tīklu kopumu, kas tiek apmācīti vēsturiskos laika periodos un pastāvīgi tiek pārbaudīti, salīdzinot ar jauniem, iepriekš neredzētiem datiem.
Konkrēti, prioritāri ieteikumi tiek iegūti no modeļa rezultātiem, piemēram, attiecībā uz pozīcijas lielumu vai riska ierobežošanas prasībām, kā arī dokumentāciju par pamatā esošajiem pieņēmumiem.
Investīciju komanda izmanto Zelborinyx modeļa rezultātus, lai aizsargātu esošās pozīcijas pret īstermiņa tirgus nepastāvību. Platforma nodrošina nepārtraukti atjauninātas tirgus svārstīguma prognozes un iesaka piemērotus riska ierobežošanas instrumentus, kuru vēsturiskā efektivitāte attiecīgajā tirgus vidē ir dokumentēta.
Stratēģiskās plānošanas komandas uzņēmumos, kas ir saistīti ar kapitāla tirgu, izmanto analīzi, lai pārbaudītu budžeta scenārijus pret dažādiem tirgus apstākļiem. Atsevišķu punktu aprēķinu vietā jūs saņemat virkni ticamu notikumu ar pamatā esošajiem pieņēmumiem, kas atvieglo riska ierobežošanas stratēģiju iekšējo koordināciju.
Lēmuma pamatā ir modeļa saprotama pārbaude, nevis rezultāta apgalvošana.
Katra stratēģija tiek pārbaudīta, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem vairākos pilnos tirgus ciklos, tostarp paaugstinātas nepastāvības un zemas likviditātes periodos, lai nodrošinātu reālistisku robustuma novērtējumu.
Jaunu tirgus datu apstrāde līdz atjauninātā modeļa izvadei notiek milisekundes diapazonā, lai tirdzniecības lēmumi vienmēr būtu balstīti uz pašreizējo tirgus ainu.
Daudzfaktoru regresijas modeļi un neironu tīkli tiek nepārtraukti pārbaudīti, salīdzinot ar ārpusizlases datiem, kas nebija daļa no apmācības perioda, lai izvairītos no pārmērīgas pielāgošanas.
Tehniskā konsultācija parāda, kuri datu avoti un modeļu konfigurācijas ir būtiski jūsu portfelim vai stratēģiskajai plānošanai – bez saistībām un bez pārdošanas spiediena.
Lūdzu, uzdodiet visus jautājumus mūsu komandai kontaktu lapa.