Datu izlūkošanas platforma investoriem
Pirms viena ieteikuma ģenerēšanas mūsu prognozēšanas modeļi tiek pārbaudīti pēc neatkarīgiem vēsturiskiem periodiem. Rezultāts ir izsekojams signāls, nevis tirgus intuīcija.
Tehniskie pīlāri
Platforma neaizstāj ieguldītāja spriedumu; samazina lielu datu apjomu radīto troksni, lai šis kritērijs tiktu piemērots jau precizētai informācijai.
Modeļi apstrādā cenas, apjomu un saistītos makroekonomiskos mainīgos, lai noteiktu atkārtotus modeļus pirms signāla izdošanas. Katrs signāls ir saistīts ar mainīgajiem, kas to radīja.
Katrs ieteikums ietver riska darījumu diapazonu un zaudējumu slieksni, kas iegūts no aktīva vēsturiskās nepastāvības, lai pirms rīcības tiktu definēts uzņemtais risks.
Infrastruktūra ietver jaunus datus un pakāpeniski pārrēķina ieteiktos portfeļus, bez nepieciešamības atkārtoti apstrādāt visu vēsturi ar katru atjauninājumu.
Kā mēs strādājam
CONTPAQi apvieno datu inženieriju un statistisko modelēšanu, ko izmanto finanšu tirgos. Mērķis nav prognozēt ar absolūtu noteiktību, bet gan kvantificēt katra scenārija iespējamību un risku, pirms ieguldītājs pieņem lēmumu.
Katrs platformas modulis dokumentē savus pieņēmumus: izmantoto datu periodu, aplūkotos mainīgos un modeļa derīguma robežas. Šī dokumentācija tiek piegādāta kopā ar katru ieteikumu, nevis atsevišķi.
Ziniet pilnīgu pieejuValidācijas ietvars
Atpakaļpārbaudes stingrība nosaka jebkura paredzamā modeļa uzticamību. Tāpēc katra stratēģija iziet trīs dažādas fāzes, pirms sasniedz galalietotāju.
Savienojums ar tirgus avotiem, korporatīvajiem pārskatiem un strukturētiem un nestrukturētiem makroekonomikas datiem. Pirms ievadīšanas modelēšanas dzinējā dati tiek normalizēti un attīrīti no dublikātiem.
Katra stratēģija tiek pārbaudīta uz vēsturiskiem periodiem neatkarīgi no apmācības kopas, lai samazinātu risku, ka tiks pārspīlēti iepriekšējie dati.
Signāli, kas iztur validācijas fāzi, tiek pārvērsti sadales ieteikumos ar noteiktiem riska parametriem, kas ir gatavi pārskatīšanai pirms piemērošanas.
Ko rāda panelis
Katras metrikas īpašās vērtības atšķiras atkarībā no aktīva, laika perioda un ieguldījumu pilnvarām, un tās ir detalizētas demonstrācijas laikā iesniegtajā tehniskajā pārskatā.
Aprēķināts atlasītajā atpakaļpārbaudes periodā, dokumentēts pēc stratēģijas un laika horizonta.
Vidējais intervāls starp jaunu tirgus datu saņemšanu un pašreizējā ieteikuma atjaunināšanu.
Vizualizēts, izmantojot standarta nozares koeficientus, piemēram, Sharpe un Sortino, simulētajā vēsturē.
Iekļauto tirgu un aktīvu klašu skaits, konfigurējams atbilstoši definētajām ieguldījumu pilnvarām.
Lietošanas scenāriji
Platforma attiecas gan uz kapitāla sadales lēmumiem, gan uz iekšējiem operatīvās vadības jautājumiem. Abiem scenārijiem ir viena un tā pati prasība: vēsturiski pierādījumi pirms resursu izmantošanas.
Pārvaldniekam, kurš novērtē kriptovalūtu iekļaušanu diversificētā portfelī, ir nepieciešams vairāk nekā tikai kvalitatīvs darbs. Sistēma ļauj pārbaudīt ierosināto stratēģiju dažādos tirgus ciklos pirms reālā kapitāla piešķiršanas un dokumentē stratēģijas uzvedību straujas lejupslīdes periodos, ne tikai augšupejošās tendencēs.
Korporatīvo finanšu komanda izmanto prognozēšanas modeļus, lai paredzētu likviditātes vajadzības un pielāgotu makroekonomisko mainīgo lielumu, kas ietekmē tās darbības izmaksas. Mērķis nav spekulēt, bet gan samazināt nenoteiktību ceturkšņa plānošanas lēmumos.
Tehnisko šaubu risināšana
Pirms jebkura paredzamās analīzes rīka integrēšanas ir saprātīgi jautāt, kā tiek apstrādāti dati un kā var veikt modeļa auditu.
Dati tiek apstrādāti saskaņā ar Vispārīgo datu aizsardzības regulu (GDPR). Piekļuve katra klienta informācijai tiek segmentēta un šifrēta gan tranzītā, gan miera stāvoklī, un tiek glabāta tikai rekomendāciju ģenerēšanai un auditēšanai nepieciešamie ieraksti.
Jā. Katrs signāls ietver mainīgos lielumus, kas to radīja, izmantoto atpakaļpārbaudes periodu un piemērotos riska parametrus. Šī algoritmiskā izsekojamība ir daļa no tehniskā ziņojuma, kas tiek piegādāts kopā ar katru ieteikumu.
Savienojums tiek izveidots, izmantojot programmēšanas saskarnes, kas ir saderīgas ar tirgus datu avotiem un iekšējām finanšu vadības sistēmām. Precīzs integrācijas apjoms tiek noteikts tehnisko konsultāciju posmā, pamatojoties uz klienta esošo infrastruktūru.
Modeļi tiek nepārtraukti uzraudzīti attiecībā pret to paredzamo vēsturisko veiktspēju. Kad tiek konstatēta atbilstoša novirze, stratēģija tiek atzīmēta pārskatīšanai un tiek informēta, pirms tiek ģenerēti jauni ieteikumi, pamatojoties uz to.
Tehniskā demonstrācija ļauj pārskatīt modeļu darbību, pamatojoties uz reāliem vēsturiskiem datiem, pirms pieņemat jebkādus integrācijas lēmumus.
