Zelborinyx w sposób ciągły przetwarza duże ilości danych rynkowych z giełd światowych, dostarczając inwestorom instytucjonalnym i doświadczonym technologicznie traderom w Wielkiej Brytanii sygnały oparte na modelach ilościowych, a nie na ocenie.
Platforma łączy wstępne przetwarzanie statystyczne z modelami uczenia się w celu identyfikacji wzorców w dużych strumieniach danych, które są zbyt złożone, aby można je było analizować ręcznie.
System w sposób ciągły przetwarza dane dotyczące cen, głębokości księgi zamówień oraz ustrukturyzowanych przepływów komunikatów i aktualizuje swoją ocenę sytuacji rynkowej w krótkich odstępach czasu, zamiast czekać na codzienne raporty.
Każda rekomendacja przed wydaniem jest testowana pod kątem historycznych scenariuszy warunków skrajnych. Wielkość pozycji opiera się na zmierzonej zmienności danego instrumentu.
Infrastruktura została zaprojektowana w taki sposób, aby można było podłączyć dodatkowe źródła danych, klasy aktywów lub portfele bez konieczności wprowadzania nowych zmian.
Zelborinyx opiera się na wieloetapowym procesie składającym się ze wstępnego przetwarzania statystycznego, wieloczynnikowych modeli regresji i sieci neuronowych w celu identyfikacji powtarzających się wzorców w rozległych strumieniach danych, które są ledwo zauważalne przy ręcznym badaniu przesiewowym. Celem nie jest przewidywanie indywidualnych ruchów cen, ale raczej systematyczna ocena prawdopodobieństw, z których można wyprowadzić powtarzalną przewagę statystyczną.
Przed wypuszczeniem na rynek każda wersja modelu jest testowana w historycznych okresach rynkowych o różnych poziomach zmienności, aby ocenić spójność wyników w różnych cyklach rynkowych. Opinie poszczególnych analityków nie odgrywają żadnej roli w procesie oceny.
Dane rynkowe, wskaźniki makroekonomiczne i ustrukturyzowane źródła wiadomości są gromadzone od różnych dostawców, oczyszczane i umieszczane w jednolitych ramach czasowych, zanim zostaną włączone do modelowania.
Przetworzone dane przepływają przez zestaw modeli regresji i sieci neuronowych, które są szkolone na historycznych okresach i stale sprawdzane pod kątem nowych, wcześniej niewidzianych danych.
Konkretne, priorytetowe sugestie pochodzą z wyników modelu – na przykład dotyczących wielkości pozycji lub wymogów dotyczących zabezpieczenia – wraz z dokumentacją leżących u ich podstaw założeń.
Zespół inwestycyjny wykorzystuje wyniki modelu Zelborinyx do zabezpieczenia istniejących pozycji przed krótkoterminową zmiennością rynku. Platforma dostarcza na bieżąco aktualizowane prognozy zmienności rynku i proponuje odpowiednie instrumenty zabezpieczające, których historyczna skuteczność w danym otoczeniu rynkowym jest udokumentowana.
Zespoły planowania strategicznego w spółkach powiązanych z rynkiem kapitałowym wykorzystują analizy do testowania scenariuszy budżetowych pod kątem różnych warunków rynkowych. Zamiast indywidualnych szacunków punktowych otrzymujesz szereg prawdopodobnych rozwiązań przy leżących u ich podstaw założeniach, co ułatwia wewnętrzną koordynację strategii zabezpieczających.
Podstawą decyzji jest zrozumiałe przetestowanie modelu, a nie stwierdzenie wyniku.
Każda strategia jest testowana na danych historycznych podczas wielu pełnych cykli rynkowych, w tym okresów zwiększonej zmienności i niskiej płynności, aby zapewnić realistyczną ocenę solidności.
Przetwarzanie nowych danych rynkowych aż do zaktualizowanego modelu wyjściowego odbywa się w zakresie milisekund, dzięki czemu decyzje handlowe są zawsze oparte na aktualnym obrazie rynku.
Aby uniknąć nadmiernego dopasowania, modele regresji wielowymiarowej i sieci neuronowe są stale sprawdzane pod kątem danych spoza próby, które nie były częścią okresu szkoleniowego.
Konsultacja techniczna pokazuje, które źródła danych i konfiguracje modeli są istotne dla Twojego portfela lub planowania strategicznego - bez zobowiązań i bez presji sprzedażowej.
Jeśli masz jakieś bezpośrednie pytania, skontaktuj się z naszym zespołem stronę kontaktową.