Το Waardevonk μεταφράζει τα προγνωστικά μοντέλα σε συγκεκριμένες συστάσεις, έτσι ώστε οι ιδιώτες επενδυτές και οι αναλυτές της οικονομίας συναυλιών να μπορούν να δημιουργήσουν μια επαληθεύσιμη πρόσθετη ροή εισοδήματος εκτός από την τακτική εργασία τους. Κάθε σύνδεση δεδομένων εκτελείται μέσω κρυπτογράφησης από άκρο σε άκρο στρατιωτικής ποιότητας.
Το πρόβλημα
Τα δεδομένα της αγοράς σήμερα προέρχονται από δεκάδες πηγές ταυτόχρονα: βιβλία παραγγελιών, ειδήσεις, δεδομένα εντός της αλυσίδας και μακροοικονομικούς δείκτες. Η μη αυτόματη επεξεργασία αυτού του όγκου οδηγεί αναπόφευκτα σε καθυστερήσεις και οι καθυστερήσεις σημαίνουν απώλεια απόδοσης.
Όποιος πρέπει να διαχωρίσει το σήμα από τον θόρυβο αναλαμβάνει ασυνείδητα περισσότερους κινδύνους. Όχι επειδή η ανάλυση είναι λάθος, αλλά επειδή ο χρόνος απόκρισης είναι πολύ μεγάλος για να είναι σχετικός τη στιγμή της εκτέλεσης.
Το Waardevonk συντομεύει αυτήν την αλυσίδα. Το μοντέλο φιλτράρεται συνεχώς, έτσι ώστε ο αναλυτής να μπορεί να επικεντρωθεί στην τελική απόφαση αντί να συλλέγει δεδομένα.
Μεθοδολογία
Το μοντέλο παραμένει πολύπλοκο, αλλά η διαδικασία είναι διαφανής. Τα παρακάτω βήματα δείχνουν πώς τα ανεπεξέργαστα δεδομένα μετατρέπονται σε πρόταση, χωρίς να εκτίθεται η υποκείμενη αρχιτεκτονική.
Τα δεδομένα αγοράς, οι ροές παραγγελιών και οι εξωτερικοί δείκτες διαβάζονται και κανονικοποιούνται συνεχώς, έτσι ώστε όλες οι πηγές να είναι συγκρίσιμες πριν τις επεξεργαστεί ένα μοντέλο.
Τα νευρωνικά δίκτυα σταθμίζουν τα ιστορικά πρότυπα έναντι των τρεχουσών ανωμαλιών και απομονώνουν τα σήματα που είναι στατιστικά σημαντικά για τον μετριασμό του κινδύνου.
Το σύστημα παρέχει μια επεκτάσιμη σύσταση με τεκμηρίωση. Ο χρήστης παραμένει τελικά υπεύθυνος και αποφασίζει, με την υποστήριξη του μοντέλου, να μην αντικατασταθεί από αυτό.
Ασφάλεια & συμμόρφωση
Τα οικονομικά δεδομένα απαιτούν διαφορετικό επίπεδο ασφάλειας από τις μέσες εφαρμογές SaaS. Το Waardevonk έχει σχεδιαστεί για αυτό, από το στρώμα μεταφοράς μέχρι την αποθήκευση.
Εφαρμογή
Ένας ιδιώτης επενδυτής με διαφοροποιημένο χαρτοφυλάκιο χρησιμοποιεί το Waardevonk για να επανασταθμίσει τις θέσεις με βάση τα τρέχοντα δεδομένα μεταβλητότητας αντί για τριμηνιαία στοιχεία. Το μοντέλο προσδιορίζει αποκλίσεις στη συσχέτιση μεταξύ θέσεων που είναι δύσκολο να εντοπιστούν χειροκίνητα.
Αποτέλεσμα: επανεξισορρόπηση με βάση την τρέχουσα κατανομή κινδύνου αντί για σταθερούς κύκλους επανεξισορρόπησης.
Ένας αναλυτής που, εκτός από μια μόνιμη σύμβαση εργασίας, εργάζεται με ευέλικτο ωράριο, χρησιμοποιεί τη σηματοδότηση σε πραγματικό χρόνο για να αναγνωρίσει τις αποκλίσεις στη ρευστότητα και τα spread σε στιγμές που είναι διαθέσιμος, χωρίς να χρειάζεται να παρακολουθεί συνεχώς την αγορά.
Αποτέλεσμα: στοχευμένες, βραχυπρόθεσμες θέσεις που βασίζονται σε σήματα μοντέλου αντί για συνεχή χειροκίνητη παρακολούθηση.
Διαφάνεια
Αντί για μαρτυρίες, απαντάμε στις τεχνικές ερωτήσεις που κάνουν οι σοβαροί χρήστες πριν κοινοποιήσουν δεδομένα.
Το μοντέλο τροφοδοτείται με δημόσια διαθέσιμα δεδομένα αγοράς, δεδομένα βιβλίου παραγγελιών από συνδεδεμένες πηγές ρευστότητας και μακροοικονομικούς δείκτες. Όλες οι πηγές καταγράφονται, έτσι ώστε κάθε πρόταση να μπορεί να ανιχνεύεται πίσω στο σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται.
Ο χρόνος επεξεργασίας από τα εισερχόμενα δεδομένα σε μια ενημερωμένη πρόταση είναι συνήθως μέσα σε δευτερόλεπτα έως ένα λεπτό, ανάλογα με την αστάθεια της πηγής δεδομένων και την πολυπλοκότητα της ανάλυσης που ζητήθηκε.
Τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε ιστορικά σύνολα δεδομένων και στη συνέχεια δοκιμάζονται σε περιόδους που δεν ήταν στο σετ εκπαίδευσης για τον περιορισμό της υπερπροσαρμογής. Οι επιδόσεις επανεξετάζονται περιοδικά και τα μοντέλα επαναβαθμονομούνται όταν οι συνθήκες της αγοράς αλλάζουν διαρθρωτικά.
Όχι. Το σύστημα παρέχει μια τεκμηριωμένη σύσταση με ένδειξη κινδύνου. Η τελική υλοποίηση και η ευθύνη παραμένουν στον χρήστη, σύμφωνα με την ιδέα ότι η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει και δεν αντικαθιστά.
Σχετικά με το Waardevonk
Το Waardevonk έχει αναπτυχθεί για έναν χρήστη που δεν αναζητά έτοιμα σήματα, αλλά μια τεκμηριωμένη βάση για να πάρει τις δικές του αποφάσεις. Αυτό απαιτεί διαφάνεια σχετικά με την προέλευση των δεδομένων και την υποδομή που αντιμετωπίζει τις χρηματοοικονομικές πληροφορίες όπως θα έκανε μια τράπεζα.
Η εστίαση είναι στον συνδυασμό της ανθρώπινης λήψης αποφάσεων και του αποτελέσματος του μοντέλου, όχι στην αυτοματοποίηση της ίδιας της απόφασης. Αυτή η διάκριση καθορίζει πώς σχεδιάζεται κάθε χαρακτηριστικό στην πλατφόρμα.
