Klasiskā datu analīze reaģē uz tirgus izmaiņām pēc tam, kad tās jau ir notikušas. MetreturnETH apstrādā reāllaika datu plūsmas ar prognozējošiem modeļiem, lai agrīnā stadijā klasificētu norises un iegūtu stratēģisku priekšrocību, pirms tendences kļūst redzamas parastajos galvenajos skaitļos.
Par platformu
MetreturnETH ir paredzēts institucionālajiem investoriem un lēmumu pieņēmējiem, kuri dod priekšroku kvantitatīvajām metodēm, nevis tīrai zarnu sajūtai, bet ir skeptiski pret klasiskajām “melnās kastes” sistēmām. Analīzes programma apvieno statistikas modeļus ar pilnīgu katra ieteikuma dokumentāciju, lai pēc tam varētu saprast katru lēmumu.
Komanda apvieno pieredzi portfeļa pārvaldībā, risku modelēšanā un programmatūras izstrādē. Mērķis nav automatizācija tās pašas dēļ, bet gan uzticams pamats lēmumu pieņemšanai par kapitāla piešķiršanu nenoteiktības apstākļos.
Kā tas darbojas
Trīs tehniskie pīlāri veido katra MetreturnETH sniegtā ieteikuma pamatu.
Reāllaika datu plūsmas no tirgus, likviditātes un pasūtījumu grāmatas datiem tiek nepārtraukti apstrādātas. Tādējādi aizkave starp notikumu un zināšanām tiek samazināta līdz minimumam.
Riska pārvaldības algoritmi nepārtraukti novērtē katras pozīcijas svārstīgumu, korelāciju un likviditātes risku. Pozīciju izmēri automātiski pielāgojas pašreizējam riska profilam.
Statistiskā modeļu atpazīšana identificē atkārtotas tirgus struktūras ilgos vēsturiskos periodos un pārbauda to nozīmīgumu pirms ieteikuma iegūšanas.
Biznesa inteliģence
Katrs analītikas dzinēja pieņemtais lēmums tiek reģistrēts, pamatots un apkopots ikdienas pārskatā. Tādējādi ieguldītāji saņem nepārtrauktu izsekojamību, kas pārsniedz tikai galvenos darbības rādītājus.
Šī dokumentācija ir ļoti svarīga piesardzīgiem investoriem: uzticību nerada viens labs darbības periods, bet gan spēja izprast katru atsevišķu lēmumu ilgākā laika periodā.
Metodoloģija
Katrs solis samazina nenoteiktību, pirms pat tiek izdots ieteikums.
Tirgus, likviditātes un tīkla dati no vairākiem avotiem tiek nepārtraukti apkopoti un pārbaudīti, vai tie ir pabeigti.
Ienākošie dati tiek filtrēti, pārbaudīti, vai nav novirzes, un pārbaudīti, salīdzinot ar vēsturiskajām atsauces vērtībām, pirms tie tiek iekļauti modeļos.
Modeļi iegūst konkrētus ieteikumus rīcībai un optimizē tos attiecībā uz risku un paredzamo attīstību.
Katrs ieteikums pirms tā ieviešanas tiek izskatīts pārskatīšanas iestādē. Šis pārvaldības princips nodrošina automatizācijas izsekojamību.
Pielietošanas jomas
Bieži uzdotie jautājumi
Visi dati tiek apstrādāti saskaņā ar GDPR un glabāti serveros ES. Piekļuves tiesības tiek piešķirtas un reģistrētas detalizēti, lai katrs ieskats būtu izsekojams.
Modeļi ir balstīti uz statistikas metodēm, piemēram, laikrindu analīzi un noteiktiem riska rādītājiem. Pamatmetodoloģija tiek atklāta kā demonstrācijas daļa, un tā netiek uzskatīta par “melno kasti”.
Dokumentēta API nodrošina savienojumu ar esošo portfeli un atskaišu sistēmām. Integrācija notiek ciešā sadarbībā ar jūsu tehnisko komandu.
Nesaistošā stratēģijas diskusijā mēs parādīsim, kā MetreturnETH analīzes programmu var pielāgot jūsu portfolio vai lietošanas gadījumam.
Rezervējiet stratēģijas tikšanos tūlīt Vai arī rakstiet mums tieši: [email protected]