人工智能驱动的市场情报
实时提供 500 多个交易对的精确分析
Delvore Metrics 处理来自全球交易所的实时流动性数据，并将其转换为预测信号，以便您可以在市场结构对更广泛的市场变得显而易见之前对其采取行动。
立即开始分析
Delvore Metrics 处理来自全球交易所的实时流动性数据，并将其转换为预测信号，以便您可以在市场结构对更广泛的市场变得显而易见之前对其采取行动。
立即开始分析每个模块独立运行，但提供共享信号层，因此情绪、波动性和执行数据在整个工作流程中保持同步。
跟踪 500 多个交易对的订单流失衡、新闻情绪和社交量，根据特定资产的历史预测可靠性对每个来源进行加权。
使用滚动统计模型预测近期波动带，为您提供有关头寸规模和在情况发生变化之前设置止损的预先背景信息。
通过 REST 和 WebSocket API 传输处理后的信号，允许自动执行系统无需手动干预或屏幕观看即可使用输出。
当模型影响资本配置时，透明度就很重要。以下是每个数据点在到达仪表板之前经过的顺序。
订单簿、贸易印刷品和情绪反馈均从全球流动性池中提取，并标准化为通用模式。
神经网络模型识别跨时间范围内重复出现的结构模式，标记与既定行为的偏差。
候选信号在出现之前会根据历史序列进行测试，以估计其可靠性。
经验证的信号将推送到您的仪表板或 API 端点，并在每个警报旁边显示支持数据。
相同的信号层支持非常不同的策略，从短期执行到长期分配决策。
短期交易者通常在标准蜡烛图上看到走势之前，使用情绪和订单流层来识别单个交易日内形成的微观趋势。信号验证减少了通常会侵蚀剥头皮收益的错误启动的数量。
较小的机构部门将波动率模型应用于相关性在市场压力期间发生变化的现货资产，支持更有意的再平衡，而不是被动的头寸削减。
Delvore Metrics 的构建前提是，大多数交易决策失败不是因为缺乏数据，而是因为无法足够快地处理重要数据。该平台无法准确预测结果；它使用根据新的市场条件重新训练的模型来缩小概率范围，并在部署前根据历史序列进行验证。
每个信号都伴随着产生它的基础数据，因此您可以保留最终的判断，而不是根据不透明的建议采取行动。
当价格走势大幅偏离模型预期时，验证层会将事件标记为低置信度，而不是强制发出信号。这减少了按照历史上没有先例的模式采取行动的机会，但代价是偶尔会错过真正混乱的最初时刻。
是的。处理后的信号通过 REST 和 WebSocket API 公开，并针对常见执行框架进行了记录。大多数集成涉及订阅信号流并将其映射到现有订单逻辑，而不需要重建当前的机器人架构。
随着新市场数据的积累，核心模型会滚动重新训练，当实时性能偏离回测预期时，会触发额外的重新训练。这使得模型与当前的市场制度保持一致，而不是几个月前存在的市场制度。