Delvore Metrics apstrādā reālos likviditātes datus no globālajām biržām un pārvērš tos paredzamos signālos, lai jūs varētu rīkoties atbilstoši tirgus struktūrai, pirms tā kļūst acīmredzama plašākam tirgum.
Sāciet analizēt tūlītKatrs modulis darbojas neatkarīgi, bet baro kopīgu signāla slāni, tāpēc noskaņojums, nepastāvība un izpildes dati tiek sinhronizēti visā jūsu darbplūsmā.
Izseko pasūtījumu plūsmas nelīdzsvarotību, ziņu noskaņojumu un sociālo apjomu vairāk nekā 500 pāru, katru avotu novērtējot pēc tā vēsturiskās paredzamās uzticamības šim konkrētajam īpašumam.
Prognozē īstermiņa nepastāvības diapazonus, izmantojot mainīgos statistikas modeļus, sniedzot jums iepriekšēju kontekstu par pozīcijas lielumu un pieturu izvietojumu, pirms apstākļi mainās.
Straumē apstrādātos signālus, izmantojot REST un WebSocket API, ļaujot automatizētām izpildes sistēmām patērēt izvadi bez manuālas iejaukšanās vai ekrāna skatīšanās.
Pārredzamība ir svarīga, ja modelis ietekmē kapitāla sadali. Tālāk ir norādīta secība, ko katrs datu punkts iziet, pirms tas sasniedz jūsu informācijas paneli.
Pasūtījumu grāmatas, tirdzniecības izdrukas un noskaņojuma plūsmas tiek izvilktas no globālajiem likviditātes fondiem un normalizētas kopējā shēmā.
Neironu tīklu modeļi identificē atkārtotus strukturālos modeļus dažādos laika periodos, atzīmējot novirzes no noteiktās uzvedības.
Kandidātu signāli tiek pārbaudīti, salīdzinot ar vēsturiskajām sekvencēm, lai novērtētu to uzticamību pirms parādīšanas.
Validētie signāli tiek nosūtīti uz jūsu informācijas paneli vai API galapunktu, un atbalsta dati tiek rādīti blakus katram brīdinājumam.
Tas pats signāla slānis atbalsta ļoti dažādas stratēģijas, sākot no īstermiņa izpildes līdz ilgāka termiņa piešķiršanas lēmumiem.
Īstermiņa tirgotāji izmanto noskaņojuma un pasūtījumu plūsmas slāni, lai noteiktu mikrotendenču veidošanu vienas sesijas laikā, bieži vien pirms pārvietošanās ir redzama standarta svečturu diagrammā. Signāla validācija samazina viltus palaišanas gadījumu skaitu, kas parasti samazina skalošanas atdevi.
Mazākas institucionālās nodaļas izmanto svārstīguma modeli, lai noteiktu aktīvus, kuru korelācijas profils mainās tirgus stresa periodos, atbalstot apzinātāku līdzsvarošanu, nevis reaģējošu pozīciju samazināšanu.
Delvore Metrics tika izveidots, pamatojoties uz pieņēmumu, ka lielākā daļa tirdzniecības lēmumu neizdodas nevis datu trūkuma dēļ, bet gan nespējas apstrādāt tos pietiekami ātri, lai tas būtu svarīgi. Platforma neparedz rezultātus ar pārliecību; tas sašaurina varbūtības diapazonus, izmantojot modeļus, kas ir pārkvalificēti atbilstoši jauniem tirgus apstākļiem un pārbaudīti, ņemot vērā vēsturiskās secības pirms izvietošanas.
Katram signālam ir pievienoti pamatā esošie dati, kas to radīja, tāpēc jūs paturat galīgo spriedumu, nevis rīkojaties pēc nepārredzama ieteikuma.
Ja cenas darbība krasi novirzās no modelētajām prognozēm, validācijas slānis atzīmē notikumu kā zemu ticamību, nevis uzspiež signālu. Tas samazina iespēju rīkoties saskaņā ar modeli, kuram nav vēsturiska precedenta, uz tā rēķina, ka laiku pa laikam tiek palaists garām patiesas dislokācijas pirmie brīži.
Jā. Apstrādātie signāli tiek atklāti, izmantojot REST un WebSocket API, kas dokumentēti parastajām izpildes sistēmām. Lielākā daļa integrāciju ietver signāla straumes abonēšanu un tās kartēšanu ar esošo pasūtījumu loģiku, bez nepieciešamības atjaunot pašreizējo robotprogrammatūru.
Pamatmodeļi tiek nepārtraukti pārkvalificēti, uzkrājoties jauniem tirgus datiem, un papildu pārkvalifikācija tiek aktivizēta, kad tiešraides veiktspēja novirzās no iepriekš pārbaudītām cerībām. Tādējādi modeļi tiek saskaņoti ar pašreizējiem tirgus režīmiem, nevis tiem, kas pastāvēja mēnešus iepriekš.
Pievienojieties tirgotājiem un mazajiem investīciju birojiem, izmantojot Delvore Metrics, lai esošajam lēmumu pieņemšanas procesam pievienotu kvantitatīvu, ar datiem pamatotu slāni.
Sāciet darbu