AI-abiga turuanalüüs
Cote Assetage ühendab ennustava modelleerimise igapäevase aruandlustsükliga, et saaksite näha, kuidas iga signaal toimis, selle asemel et nõuda usaldust.
Mootor
Platvormi serv ei ole üks nutikas ennustus, vaid pidev protsess: andmed tulevad, mudelid toodavad tõenäosusega kaalutud vaateid ning neid vaateid kontrollitakse kokkupuute ja volatiilsuse suhtes enne, kui midagi teieni jõuab.
Mootor loeb tellimuste voogu, volatiilsusmustreid ja makroväljaandeid koos, andes ühe suunakõne asemel tõenäosusega kaalutud ülevaate tõenäolisest hinnaliikumisest. Igal signaalil on usaldusvahemik, nii et positsiooni suuruse määramine võib kajastada seda, kui kindel mudel tegelikult on.
Avatud positsioonide riskipositsiooni arvutatakse pidevalt ümber, mitte ainult tehingu tegemise hetkel. Kui korrelatsioon varade vahel nihkub või volatiilsus liigub väljapoole signaali genereerimise vahemikku, märgistatakse positsioon ülevaatamiseks enne, kui see muutub suuremaks probleemiks.
Kui kauplemissessioon sulgub, võrreldakse mudeli väljundeid tegelikult juhtunuga. Kui signaal läks mööda, kandub lahknevus järgmisse treeningtsüklisse, nii et mudelit kontrollitakse jooksvalt tegelikkusega, mitte ei jäeta seda uurimata.
Selle all töötleb platvorm struktureeritud turuandmeid koos struktureerimata sisenditega, nagu uudiste sentiment ja regulatiivsed dokumendid, kasutades statistiliste ja masinõppe mudelite kombinatsiooni, mis on valitud küsitava küsimuse tüübi jaoks. Ühtegi ühte mudelit ei käsitleta autoriteetsena: väljundeid võrreldakse enne aruandeni jõudmist lihtsamate võrdlusnäitajatega.
Metoodika ja aruandlus
Igal kauplemispäeval genereerivad mudelid hulga signaale ja riskihinnanguid, mis logitakse enne seansi avamist ja jäetakse puutumata kuni selle sulgemiseni. Pärast ei redigeerita ega sildistata midagi, nii et järgmisel hommikul loetud aruanne kajastab täpselt seda, millele mudel pühendus, mitte aga tagantjärele mõeldes silutud versioon.
Igas aruandes on välja toodud, millised signaalid genereeriti, kui kindel mudel sel ajal oli ja mis turul tegelikult juhtus. Kui signaal toimis kehvemini, öeldakse aruandes seda selgelt, koos lühikese märkusega tõenäolise põhjuse kohta, olgu see siis andmelünk, režiimi nihe või mudeli piirang.
Kuidas iga tõenäosusega kaalutud signaal võrreldes sellega, mida turg tegelikult tegi.
Toimivust mõõdetakse võrreldava passiivse etaloniga, mitte eraldi.
Kindlusvahemik, mis on lisatud igale signaalile selle genereerimise ajal, mitte hiljem reguleeritud.
Aruandeperioodi maksimaalse kasutuse ja positsiooni riskide kirje.
Millised andmestikud ja nende versioon andsid konkreetse päeva väljundi.
Aluseks olevad andmestikud on versioonistatud ja ajatempliga, nii et iga aruannet saab jälgida täpselt selle koostanud andmete hetktõmmiseni. Me ei kohanda tagasiulatuvalt ajaloolisi väljundeid, et muuta varasem jõudlus paremaks.
Andmetest otsuseni
Turuandmeid, tellimusraamatu sügavust ja asjakohaseid välisallikaid kogutakse pidevalt ja kontrollitakse lünkade või kõrvalekallete suhtes, enne kui midagi mudelini jõuab.
Mudelid toodavad tõenäosusega kaalutud signaale seotud usaldusvahemikuga, mitte ühe fikseeritud ennustusega.
Iga signaali kaalutakse praeguse särituse, volatiilsuse ja olemasolevate positsioonidega korrelatsiooni suhtes, kohandades vastavalt soovitatud suurust.
Väljund on järjestatud soovitus koos põhjendusega, mis on valmis kauplejale või investeerimiskomiteele tegutsema, kohandama või tagasi lükkama.
Raamistik on kindluse suhtes teadlikult konservatiivne. Kui usaldus on madal või andmed on puudulikud, ütleb süsteem pigem seda, mitte ei sunni andma soovitust, jättes lõpliku otsuse tulemuse eest vastutava isiku kanda.
Rakendused
Päevakaupleja, kes töötab korraga mitut instrumenti, kasutab platvormi, et märgistada korrelatsiooniriski suurenemist enne, kui see väljamakse korral ilmneb. Signaalid uuendatakse seansi jooksul ja igaüks neist on samal õhtul avaldatud aruande ajatempliga, nii et toimivust saab kontrollida tehingute kaupa, mitte usaldada.
Kvartali kapitali jaotamist läbi vaatav investeerimiskomitee kasutab pikema horisondi stsenaariumide modelleerimist, et testida pakutud positsioone erinevate makrotingimuste suhtes. Kuna iga soovituse põhjendus on dokumenteeritud, saab selle sidusrühmadele esitada koos numbritega, mitte nende asemel.
Cote Assetage kohta
Cote Assetage-i koostas väike meeskond, kellel on kvantitatiivsete uuringute ja turuandmete inseneri taust, töötades eeldusel, et enamik kauplemistööriistu eeldab suurt usaldust ja pakub vastutasuks väga vähe kinnitust. Meie lähtepunkt oli vastupidine: iga päev avaldage põhjendus, avaldage usaldustase ja tulemus, nii et modelli saavutused räägivad enda eest.
Platvorm on loodud nii, et see sobiks teie olemasoleva protsessiga, mitte ei alista seda. Signaalid ja aruanded on otsuse sisendid, mitte ei asenda selle tegija hinnangut.
Küsimused, mida meilt sageli küsitakse
Mudeleid koolitatakse ajalooliste andmete põhjal, mis pole kunagi täiesti neutraalsed. Selle probleemi lahendamiseks testime väljundeid mitme ajaperioodi ja tururežiimide, mitte ühe andmekogumi suhtes, ning avaldame usaldusvahemikud, et madala kindlustundega signaali ei esitataks kunagi sama kaaluga kui suure kindlusega signaali.
Latentsus varieerub olenevalt kaasatud andmete tüübist: struktureeritud hinna- ja tellimusraamatu andmeid töödeldakse pidevalt kogu seansi jooksul, samas kui sisendite, näiteks dokumentide või uudiste analüüsimiseks kulub veidi kauem aega. Pigem oleksime selle variatsiooni osas täpsed, kui lubaksime ühte arvu, mis ei kehti iga andmetüübi kohta.
Ei. Iga päevaaruande signaaliga on kaasas selle põhjendus ja usaldustase selle loomise ajal. Platvormi eesmärk on laiendada teie enda analüüsi, andes teile rohkem tööd, mitte asendama teie hinnangut läbipaistmatu väljundiga.
Andmed krüpteeritakse edastamisel ja puhkeolekus ning juurdepääs töötlemata andmekogumitele logitakse ja piirdub sellega, mida antud protsess tegelikult vajab. Me ei müü ega jaga kliendiandmeid kolmandate osapooltega.
Jah. Reaalajas andmete demo näitab ajalooliste signaalide näidist koos selle päeva aruandes salvestatud tulemustega, nii et mudeli tulemusi saab hinnata enne, kui otsustate, kas see sobib teie lähenemisviisiga.
Lisaks krüptimisele ja juurdepääsu kontrollimisele on iga aruandes kasutatud andmekogum versioon, nii et kui konkreetse päeva väljundi kohta tekib küsimus, saame täpselt näidata, millised andmed selle koostasid.
Kui soovite pigem näha modelli tegelikke tulemusi, kui väita, et usute, kuvab reaalajas andmete demo koos selle päeva aruandes salvestatud tulemustega minevikusignaalide näidist. Vaatamisega ei kaasne mingit kohustust.