Waardevonk translates predictive modeling into concrete recommendations, so that private investors and gig economy analysts can build a verifiable additional income stream in addition to their regular work. Katrs datu savienojums darbojas, izmantojot militāras pakāpes pilnīgu šifrēšanu.
Problēma
Mūsdienās tirgus dati tiek iegūti no vairākiem desmitiem avotu vienlaikus: pasūtījumu grāmatas, ziņu plūsmas, ķēdes dati un makro indikatori. Šī apjoma manuāla apstrāde neizbēgami izraisa aizkavēšanos, un kavēšanās nozīmē zaudētu ražu.
Ikviens, kam neapzināti ir jānodala signāls no trokšņa, uzņemas lielāku risku. Ne tāpēc, ka analīze ir nepareiza, bet gan tāpēc, ka reakcijas laiks ir pārāk garš, lai tas būtu atbilstošs izpildes brīdī.
Waardevonk saīsina šo ķēdi. Modelis filtrē nepārtraukti, tāpēc analītiķis var koncentrēties uz galīgo lēmumu, nevis apkopot datus.
Metodoloģija
Modelis joprojām ir sarežģīts, bet process ir pārredzams. Tālāk norādītās darbības parāda, kā neapstrādāti dati tiek pārvērsti ieteikumā, neatklājot pamatā esošo arhitektūru.
Market data, order flows and external indicators are continuously read and normalized, so that all sources are comparable before a model processes them.
Neironu tīkli nosver vēsturiskos modeļus pret pašreizējām anomālijām un izolē signālus, kas ir statistiski nozīmīgi riska mazināšanai.
Sistēma sniedz mērogojamu ieteikumu ar pamatojumu. Lietotājs paliek galīgi atbildīgs un nolemj, modeļa atbalstīts, neaizstāties ar to.
Drošība un atbilstība
Finanšu datiem ir nepieciešams atšķirīgs drošības līmenis nekā vidējām SaaS lietojumprogrammām. Waardevonk ir paredzēts šim nolūkam, no transportēšanas slāņa līdz uzglabāšanai.
Pieteikums
A private investor with a diversified portfolio uses Waardevonk to reweight positions based on current volatility data instead of quarterly figures. Modelis identificē novirzes korelācijā starp pozīcijām, kuras ir grūti noteikt manuāli.
Rezultāts: līdzsvarošana, pamatojoties uz pašreizējo riska sadalījumu, nevis fiksētiem līdzsvarošanas cikliem.
An analyst who, in addition to a permanent employment contract, works flexible hours uses the real-time signaling to recognize deviations in liquidity and spreads at times when he is available, without having to continuously monitor the market.
Rezultāts: mērķtiecīgas, īstermiņa pozīcijas, pamatojoties uz modeļa signāliem, nevis nepārtrauktu manuālu uzraudzību.
Caurspīdīgums
Atsauksmju vietā mēs atbildam uz tehniskajiem jautājumiem, ko nopietni lietotāji uzdod pirms datu kopīgošanas.
Modelis tiek papildināts ar publiski pieejamiem tirgus datiem, pasūtījumu grāmatas datiem no saistītajiem likviditātes avotiem un makroekonomiskajiem rādītājiem. Visi avoti tiek reģistrēti, lai katru ieteikumu varētu izsekot līdz izmantotajai datu kopai.
Processing time from incoming data to an updated recommendation is typically within seconds to a minute, depending on the volatility of the data source and the complexity of the analysis requested.
Modeļi tiek apmācīti, izmantojot vēsturiskas datu kopas, un pēc tam tiek pārbaudīti periodos, kas nebija iekļauti apmācību komplektā, lai ierobežotu pārmērīgu pielāgošanu. Veiktspēja tiek periodiski pārskatīta un modeļi tiek atkārtoti kalibrēti, kad tirgus apstākļi strukturāli mainās.
Nē. Sistēma sniedz pamatotu ieteikumu ar riska norādi. Galīgā ieviešana un atbildība paliek lietotājam saskaņā ar ideju, ka AI atbalsta un neaizstāj.
Par Waardevonk
Waardevonk ir izstrādāts lietotājam, kurš meklē nevis gatavus signālus, bet gan pamatotu pamatu savu lēmumu pieņemšanai. Tas prasa pārredzamību par datu izcelsmi un infrastruktūru, kurā finanšu informācija tiek apstrādāta tāpat kā banka.
Galvenā uzmanība tiek pievērsta cilvēka lēmumu pieņemšanas un modeļa rezultātu kombinācijai, nevis paša lēmuma automatizācijai. Šī atšķirība nosaka, kā ir izstrādāta katra platformas funkcija.
