Zelborinyx behandler kontinuerlig store volumer av markedsdata fra globale børser, og gir institusjonelle investorer og teknologikyndige handelsmenn i Storbritannia signaler basert på kvantitative modeller – ikke dømmekraft.
Plattformen kombinerer statistisk forbehandling med læringsmodeller for å identifisere mønstre i store datastrømmer som er for komplekse for manuell analyse.
Systemet behandler kontinuerlig prisdata, ordrebokdybde og strukturerte meldingsstrømmer og oppdaterer sin vurdering av markedssituasjonen med korte intervaller i stedet for å vente på daglige rapporter.
Hver anbefaling testes mot historiske stressscenarier før den utstedes. Posisjonsstørrelser er basert på den målte volatiliteten til det respektive instrumentet.
Infrastrukturen er utformet slik at ytterligere datakilder, aktivaklasser eller porteføljer kan kobles sammen uten grunnleggende nyutvikling.
Zelborinyx er avhengig av en flertrinnsprosess som består av statistisk forbehandling, multivariate regresjonsmodeller og nevrale nettverk for å identifisere tilbakevendende mønstre i omfattende datastrømmer som knapt er merkbare ved manuell screening. Målet er ikke å forutsi individuelle prisbevegelser, men snarere å systematisk evaluere sannsynligheter som en repeterbar statistisk fordel kan utledes fra.
Før utgivelsen blir hver modellversjon testet på historiske markedsperioder med ulike nivåer av volatilitet for å vurdere konsistensen av resultater på tvers av ulike markedssykluser. Meninger fra individuelle analytikere spiller ingen rolle i evalueringsprosessen.
Markedsdata, makroøkonomiske indikatorer og strukturerte nyhetskilder samles fra ulike tilbydere, renses og bringes til en enhetlig tidsramme før de inkorporeres i modelleringen.
De behandlede dataene går gjennom et ensemble av regresjonsmodeller og nevrale nettverk som trenes på historiske tidsperioder og kontinuerlig sjekkes mot nye, tidligere usett data.
Konkrete, prioriterte forslag er utledet fra modellresultatene – for eksempel når det gjelder posisjonsstørrelse eller sikringskrav – sammen med dokumentasjon av de underliggende forutsetningene.
Et investeringsteam bruker Zelborinyxs modellutdata for å sikre eksisterende posisjoner mot kortsiktig markedsvolatilitet. Plattformen gir kontinuerlig oppdaterte markedsvolatilitetsprognoser og foreslår passende sikringsinstrumenter hvis historiske effektivitet i det respektive markedsmiljøet er dokumentert.
Strategiske planleggingsteam i selskaper med tilknytning til kapitalmarkedet bruker analysene til å teste budsjettscenarier opp mot ulike markedsforhold. I stedet for individuelle punktestimater får du en rekke plausible utviklinger med de underliggende forutsetningene, noe som gjør intern koordinering av sikringsstrategier enklere.
Grunnlaget for beslutningen er den forståelige utprøvingen av modellen, ikke påstanden om et resultat.
Hver strategi er testet på historiske data over flere hele markedssykluser, inkludert perioder med økt volatilitet og lav likviditet, for å gi en realistisk vurdering av robusthet.
Behandlingen av nye markedsdata frem til den oppdaterte modellutgangen skjer i millisekundområdet, slik at handelsbeslutninger alltid er basert på et gjeldende markedsbilde.
Multivariate regresjonsmodeller og nevrale nettverk kontrolleres kontinuerlig mot data utenfor prøven som ikke var en del av treningsperioden for å unngå overtilpasning.
En teknisk konsultasjon viser hvilke datakilder og modellkonfigurasjoner som er relevante for din portefølje eller strategiske planlegging – uforpliktende og uten salgspress.
Vennligst rett eventuelle spørsmål til teamet vårt kontaktsiden.