Zelborinyx procesează continuu volume mari de date de piață de la bursele globale, oferind investitorilor instituționali și comercianților cunoscători de tehnologie din Marea Britanie semnale bazate pe modele cantitative - nu judecată.
Platforma combină preprocesarea statistică cu modele de învățare pentru a identifica modele în fluxuri mari de date care sunt prea complexe pentru analiza manuală.
Sistemul prelucrează în mod continuu datele de preț, profunzimea registrului de comenzi și fluxurile de mesaje structurate și își actualizează evaluarea situației pieței la intervale scurte de timp, în loc să aștepte rapoarte zilnice.
Fiecare recomandare este testată în raport cu scenariile istorice de stres înainte de a fi emisă. Dimensiunile pozițiilor se bazează pe volatilitatea măsurată a instrumentului respectiv.
Infrastructura este proiectată astfel încât surse de date suplimentare, clase de active sau portofolii să poată fi conectate fără o nouă dezvoltare fundamentală.
Zelborinyx se bazează pe un proces în mai multe etape constând din preprocesare statistică, modele de regresie multivariată și rețele neuronale pentru a identifica modele recurente în fluxuri extinse de date care sunt greu de observat în screening-ul manual. Scopul nu este de a prezice mișcările individuale ale prețurilor, ci mai degrabă de a evalua sistematic probabilitățile din care poate fi obținut un avantaj statistic repetabil.
Înainte de lansare, fiecare versiune de model este testată pe perioade istorice ale pieței cu diferite niveluri de volatilitate pentru a evalua consistența rezultatelor pe diferite cicluri de piață. Opiniile analiștilor individuali nu joacă niciun rol în procesul de evaluare.
Datele de piață, indicatorii macroeconomici și sursele de știri structurate sunt reunite de la diferiți furnizori, curățate și aduse la un interval de timp uniform înainte de a fi încorporate în modelare.
Datele procesate trec printr-un ansamblu de modele de regresie și rețele neuronale care sunt antrenate pe perioade de timp istorice și verificate continuu cu date noi, nevăzute anterior.
Sugestii concrete, prioritizate sunt derivate din rezultatele modelului - de exemplu în ceea ce privește dimensiunea poziției sau cerințele de acoperire - împreună cu documentarea ipotezelor de bază.
O echipă de investiții folosește rezultatele modelului Zelborinyx pentru a acoperi pozițiile existente împotriva volatilității pieței pe termen scurt. Platforma oferă previziuni actualizate continuu privind volatilitatea pieței și sugerează instrumente de acoperire adecvate a căror eficiență istorică în mediul de piață respectiv este documentată.
Echipele de planificare strategică din companiile care au legătură cu piața de capital folosesc analizele pentru a testa scenarii bugetare în funcție de diferite condiții de piață. În loc de estimări punctuale individuale, primiți o serie de evoluții plauzibile cu ipotezele subiacente, ceea ce facilitează coordonarea internă a strategiilor de acoperire.
Baza deciziei este testarea inteligibilă a modelului, nu afirmarea unui rezultat.
Fiecare strategie este testată pe baza datelor istorice pe mai multe cicluri complete ale pieței, inclusiv perioade de volatilitate crescută și lichiditate scăzută, pentru a oferi o evaluare realistă a robusteței.
Prelucrarea noilor date de piață până la ieșirea modelului actualizat are loc în intervalul de milisecunde, astfel încât deciziile de tranzacționare să se bazeze întotdeauna pe o imagine actuală a pieței.
Modelele de regresie multivariată și rețelele neuronale sunt verificate în mod continuu cu datele din afara eșantionului care nu au făcut parte din perioada de antrenament pentru a evita supraadaptarea.
O consultare tehnică arată ce surse de date și configurațiile modelului sunt relevante pentru portofoliul dvs. sau planificarea strategică - fără obligații și fără presiunea vânzărilor.
Vă rugăm să adresați orice întrebări echipei noastre pagina de contact.