Waardevonk premieňa prediktívne modelovanie na konkrétne odporúčania, aby si súkromní investori a analytici koncertnej ekonomiky mohli vybudovať overiteľný dodatočný tok príjmov popri svojej bežnej práci. Každé dátové pripojenie prebieha prostredníctvom šifrovania typu end-to-end na vojenskej úrovni.
Problém
Trhové údaje dnes pochádzajú z desiatok zdrojov naraz: knihy objednávok, informačné kanály, údaje o reťazci a makro indikátory. Manuálne spracovanie tohto objemu nevyhnutne vedie k oneskoreniam a oneskorenia znamenajú stratený výnos.
Každý, kto musí nevedome oddeliť signál od hluku, viac riskuje. Nie preto, že by analýza bola nesprávna, ale preto, že čas odozvy je príliš dlhý na to, aby bol relevantný v čase vykonania.
Waardevonk skracuje túto reťaz. Model filtruje nepretržite, takže analytik sa môže sústrediť na konečné rozhodnutie namiesto zhromažďovania údajov.
Metodológia
Model zostáva zložitý, ale proces je transparentný. Nasledujúce kroky ukazujú, ako sa nespracované údaje konvertujú na odporúčanie, bez odhalenia základnej architektúry.
Trhové dáta, toky objednávok a externé indikátory sa priebežne čítajú a normalizujú, takže všetky zdroje sú porovnateľné skôr, ako ich model spracuje.
Neurónové siete porovnávajú historické vzorce so súčasnými anomáliami a izolujú signály, ktoré sú štatisticky relevantné pre zmiernenie rizika.
Systém poskytuje škálovateľné odporúčanie s odôvodnením. Užívateľ zostáva v konečnom dôsledku zodpovedný a rozhodne sa, podporovaný modelom, nenechať sa ním nahradiť.
Bezpečnosť a súlad
Finančné údaje vyžadujú inú úroveň zabezpečenia ako priemerné aplikácie SaaS. Waardevonk je na to určený, od transportnej vrstvy až po skladovanie.
Aplikácia
Súkromný investor s diverzifikovaným portfóliom používa Waardevonk na preváženie pozícií na základe aktuálnych údajov o volatilite namiesto štvrťročných údajov. Model identifikuje odchýlky v korelácii medzi polohami, ktoré je ťažké manuálne zistiť.
Výsledok: vyvažovanie založené na aktuálnom rozdelení rizika namiesto pevných cyklov vyvažovania.
Analytik, ktorý popri trvalom pracovnom pomere pracuje s flexibilným pracovným časom, využíva signalizáciu v reálnom čase na rozpoznanie odchýlok v likvidite a spreadoch v čase, keď je k dispozícii, bez toho, aby musel neustále sledovať trh.
Výsledok: cielené, krátkodobé pozície založené na modelových signáloch namiesto nepretržitého manuálneho monitorovania.
Transparentnosť
Namiesto posudkov odpovedáme na technické otázky, ktoré kladú seriózni používatelia pred zdieľaním údajov.
Model je napájaný verejne dostupnými trhovými údajmi, údajmi o knihe objednávok z pripojených zdrojov likvidity a makroekonomických ukazovateľov. Všetky zdroje sú protokolované, takže každé odporúčanie je možné spätne vysledovať k použitej množine údajov.
Čas spracovania od prichádzajúcich údajov po aktualizované odporúčanie zvyčajne trvá niekoľko sekúnd až minútu, v závislosti od nestálosti zdroja údajov a zložitosti požadovanej analýzy.
Modely sa trénujú na historických súboroch údajov a potom sa testujú v obdobiach, ktoré neboli v trénovacej sade, aby sa obmedzilo nadmerné prispôsobenie. Výkonnosť sa pravidelne prehodnocuje a modely sa prekalibrujú, keď sa trhové podmienky štrukturálne zmenia.
Nie. Systém poskytuje odôvodnené odporúčanie s indikáciou rizika. Konečná implementácia a zodpovednosť zostáva na používateľovi v súlade s myšlienkou, ktorú AI podporuje a nenahrádza.
O Waardevonk
Waardevonk bol vyvinutý pre používateľa, ktorý nehľadá hotové signály, ale podložený základ pre vlastné rozhodnutia. Vyžaduje si to transparentnosť, pokiaľ ide o pôvod údajov a infraštruktúru, ktorá zaobchádza s finančnými informáciami ako banka.
Dôraz je kladený na kombináciu ľudského rozhodovania a výstupu modelu, nie na automatizáciu samotného rozhodovania. Tento rozdiel určuje, ako je každá funkcia na platforme navrhnutá.
