Waardevonk muudab ennustava modelleerimise konkreetseteks soovitusteks, et erainvestorid ja kontsertide majanduse analüütikud saaksid lisaks oma tavapärasele tööle luua kontrollitava lisatulu. Iga andmeühendus kulgeb läbi sõjaväelise astme täieliku krüptimise.
Probleem
Tänapäeva turuandmed pärinevad korraga kümnetest allikatest: tellimuste raamatud, uudistevood, ahelasisesed andmed ja makronäitajad. Selle mahu käsitsi töötlemine toob paratamatult kaasa viivitusi ja viivitused tähendavad saamata jäänud saagikust.
Igaüks, kes peab alateadlikult signaali mürast eraldama, võtab rohkem riske. Mitte sellepärast, et analüüs oleks vale, vaid sellepärast, et reageerimisaeg on liiga pikk, et olla täitmise ajal asjakohane.
Waardevonk lühendab seda ahelat. Mudel filtreerib pidevalt, nii et analüütik saab andmete kogumise asemel keskenduda lõplikule otsusele.
Metoodika
Mudel jääb keeruliseks, kuid protsess on läbipaistev. Allolevad toimingud näitavad, kuidas töötlemata andmed teisendatakse soovituseks, paljastamata aluseks olevat arhitektuuri.
Turuandmeid, tellimuste voogusid ja välisnäitajaid loetakse ja normaliseeritakse pidevalt, nii et kõik allikad on võrreldavad enne, kui mudel neid töötleb.
Närvivõrgud kaaluvad ajaloolisi mustreid praeguste kõrvalekallete suhtes ja isoleerivad signaale, mis on riskide vähendamiseks statistiliselt olulised.
Süsteem pakub skaleeritavat soovitust koos põhjendusega. Kasutaja jääb lõplikult vastutavaks ja otsustab mudeli toel, et teda ei asendata.
Turvalisus ja vastavus
Finantsandmed nõuavad erinevat turbetaset kui keskmised SaaS-i rakendused. Waardevonk on selleks loodud, alates transpordikihist kuni ladustamiseni.
Rakendus
Erainvestor, kellel on hajutatud portfell, kasutab Waardevonk-i, et kaaluda positsioone ümber praeguste volatiilsusandmete põhjal kvartaliandmete asemel. Mudel tuvastab positsioonide vahelise korrelatsiooni kõrvalekalded, mida on raske käsitsi tuvastada.
Tulemus: fikseeritud tasakaalustustsüklite asemel tasakaalustamine jooksval riskijaotusel.
Analüütik, kes töötab lisaks tähtajalisele töölepingule paindliku tööajaga, kasutab reaalajas signaalimist, et tuvastada likviidsuse hälbeid ja teha vahesid, kui ta on vaba, ilma et peaks pidevalt turgu jälgima.
Tulemus: sihipärased lühiajalised positsioonid, mis põhinevad mudeli signaalidel pideva käsitsi jälgimise asemel.
Läbipaistvus
Iseloomustuste asemel vastame tehnilistele küsimustele, mida tõsised kasutajad enne andmete jagamist küsivad.
Mudelit toidavad avalikult kättesaadavad turuandmed, ühendatud likviidsusallikate tellimusraamatu andmed ja makromajanduslikud näitajad. Kõik allikad logitakse, nii et iga soovitust saab kasutada kasutatud andmestikuni.
Töötlemisaeg sissetulevatest andmetest kuni värskendatud soovituseni on tavaliselt sekundist minutini, olenevalt andmeallika volatiilsusest ja nõutava analüüsi keerukusest.
Mudeleid koolitatakse ajalooliste andmekogumite põhjal ja seejärel testitakse perioodidel, mida treeningkomplektis ei olnud, et piirata ülepaigutamist. Toimivust vaadatakse perioodiliselt üle ja mudelid kalibreeritakse uuesti, kui turutingimused struktuurselt muutuvad.
Ei. Süsteem annab põhjendatud soovituse koos riskinäitega. Lõplik rakendamine ja vastutus jäävad kasutajale, kooskõlas ideega, et AI toetab ja ei asenda.
Waardevonk kohta
Waardevonk on välja töötatud kasutajale, kes ei otsi valmis signaale, vaid põhjendatud alust oma otsuste tegemiseks. See nõuab andmete päritolu ja infrastruktuuri läbipaistvust, mis käsitleb finantsteavet nagu pank.
Keskendutakse inimese otsustusvõime ja mudeliväljundi kombineerimisele, mitte otsuse enda automatiseerimisele. See eristus määrab, kuidas platvormi iga funktsioon on kujundatud.
