Intelligence de marché assistée par l'IA
Cote Assetage combine une modélisation prédictive avec un cycle de reporting quotidien, afin que vous puissiez voir les performances de chaque signal plutôt que de revendiquer la confiance.
Le moteur
L'avantage de la plateforme n'est pas une simple prédiction intelligente mais un processus continu : les données arrivent, les modèles produisent des vues pondérées en fonction de leurs probabilités, et ces vues sont vérifiées par rapport à l'exposition et à la volatilité avant que quoi que ce soit ne vous parvienne.
Le moteur lit ensemble le flux des commandes, les modèles de volatilité et les publications macroéconomiques, produisant une vue pondérée par la probabilité du mouvement probable des prix plutôt qu'un appel directionnel unique. Chaque signal comporte une plage de confiance, de sorte que la taille de la position peut refléter le degré de certitude réel du modèle.
L'exposition sur les positions ouvertes est recalculée en permanence, et pas seulement au moment où une transaction est effectuée. Si la corrélation entre les actifs change ou si la volatilité sort de la fourchette dans laquelle un signal a été généré, la position est signalée pour examen avant qu'elle ne devienne un problème plus important.
Une fois la séance de négociation clôturée, les résultats du modèle sont comparés à ce qui s'est réellement passé. Lorsqu'un signal manque, l'écart se répercute sur le cycle de formation suivant, de sorte que le modèle est vérifié en permanence par rapport à la réalité plutôt que de rester sans examen.
En dessous, la plateforme traite des données de marché structurées ainsi que des entrées non structurées telles que le sentiment de l'actualité et les dossiers réglementaires, en utilisant une combinaison de modèles statistiques et d'apprentissage automatique choisis pour le type de question posée. Aucun modèle unique n’est considéré comme faisant autorité : les résultats sont recoupés par rapport à des références plus simples avant d’aboutir à un rapport.
Méthodologie & reporting
Chaque jour de bourse, les modèles génèrent un ensemble de signaux et d'évaluations des risques, qui sont enregistrés avant l'ouverture de la session et laissés intacts jusqu'à sa clôture. Rien n'est modifié ou ré-étiqueté par la suite, de sorte que le rapport que vous lisez le lendemain matin reflète exactement ce à quoi le modèle s'est engagé, et non une version lissée avec le recul.
Chaque rapport indique quels signaux ont été générés, le degré de confiance du modèle à ce moment-là et ce qui s'est réellement passé sur le marché. Lorsqu’un signal a sous-performé, le rapport l’indique clairement, accompagné d’une brève note sur la cause probable, qu’il s’agisse d’une lacune dans les données, d’un changement de régime ou d’une limitation du modèle.
Comment chaque signal pondéré en fonction de sa probabilité est comparé à ce que le marché a réellement fait.
Performance mesurée par rapport à un indice de référence passif comparable, et non de manière isolée.
La plage de certitude attachée à chaque signal lors de sa génération, non ajustée par la suite.
Un record de baisse maximale et d’exposition de position au cours de la période de référence.
Quels ensembles de données, et quelle version de ceux-ci, ont éclairé la production d'une journée donnée.
Les ensembles de données sous-jacents sont versionnés et horodatés, de sorte que tout rapport puisse être retracé jusqu'à l'instantané de données exact qui l'a produit. Nous n’ajustons pas rétrospectivement les résultats historiques pour améliorer l’apparence des performances antérieures.
Des données à la décision
Les données de marché, la profondeur du carnet de commandes et les sources externes pertinentes sont extraites en permanence et vérifiées pour déceler les lacunes ou les anomalies avant que quoi que ce soit n'atteigne un modèle.
Les modèles produisent des signaux pondérés selon la probabilité avec une plage de confiance associée, plutôt qu'une seule prédiction fixe.
Chaque signal est pondéré par rapport à l'exposition actuelle, à la volatilité et à la corrélation avec les positions existantes, en ajustant la taille recommandée en conséquence.
Le résultat est une recommandation classée avec son raisonnement joint, prête à être suivie, ajustée ou refusée par un commerçant ou un comité d'investissement.
Le cadre est délibérément conservateur en matière de certitude. Lorsque la confiance est faible ou que les données sont incomplètes, le système l'indique plutôt que d'imposer une recommandation, laissant le jugement final à la personne responsable du résultat.
Applications
Un day trader travaillant sur plusieurs instruments à la fois utilise la plateforme pour signaler l'augmentation du risque de corrélation avant qu'il n'apparaisse dans un retrait. Les signaux sont mis à jour tout au long de la session, et chacun est horodaté par rapport au rapport publié ce soir-là, de sorte que les performances peuvent être vérifiées transaction par transaction plutôt que prises en compte.
Un comité d'investissement examinant l'allocation trimestrielle du capital utilise une modélisation de scénarios à plus long terme pour tester les positions proposées par rapport à une gamme de conditions macroéconomiques. Étant donné que le raisonnement derrière chaque recommandation est documenté, il peut être présenté aux parties prenantes avec les chiffres, et non à leur place.
À propos de Cote Assetage
Cote Assetage a été créé par une petite équipe ayant une expérience en recherche quantitative et en ingénierie des données de marché, partant du principe que la plupart des outils de trading demandent une grande confiance dès le départ et offrent très peu de vérification en retour. Notre point de départ était le contraire : publier le raisonnement, publier le niveau de confiance et publier le résultat, chaque jour, afin que les antécédents du modèle parlent de lui-même.
La plateforme est conçue pour accompagner votre processus existant plutôt que de le remplacer. Les signaux et les rapports contribuent à une décision et ne remplacent pas le jugement de la personne qui la prend.
Des questions qu'on nous pose souvent
Les modèles sont formés sur des données historiques, qui ne sont jamais entièrement neutres. Nous résolvons ce problème en testant les résultats sur plusieurs périodes et régimes de marché plutôt qu'un seul ensemble de données, et en publiant des plages de confiance afin qu'un signal de faible certitude ne soit jamais présenté avec le même poids qu'un signal de haute certitude.
La latence varie en fonction du type de données impliquées : les données structurées sur les prix et le carnet d'ordres sont traitées de manière continue tout au long de la session, tandis que les entrées telles que les dépôts ou le sentiment concernant l'actualité prennent légèrement plus de temps à analyser. Nous préférons être précis sur cette variation plutôt que de promettre un chiffre unique qui ne vaut pas pour tous les types de données.
Non. Chaque signal du rapport quotidien est accompagné du raisonnement qui le sous-tend et du niveau de confiance au moment où il a été généré. L'intention est que la plate-forme étende votre propre analyse, vous donnant plus de possibilités de travail, et non qu'elle remplace votre jugement par un résultat opaque.
Les données sont chiffrées en transit et au repos, et l'accès aux ensembles de données brutes est enregistré et limité à ce dont un processus donné a réellement besoin. Nous ne vendons ni ne partageons les données des clients avec des tiers.
Oui. La démonstration de données en direct montre un échantillon de signaux historiques ainsi que les résultats enregistrés dans le rapport de cette journée, afin que les antécédents du modèle puissent être évalués avant de décider s'il convient à votre approche.
Au-delà du chiffrement et des contrôles d'accès, chaque ensemble de données utilisé dans un rapport est versionné. Ainsi, si une question est soulevée concernant la sortie d'une journée spécifique, nous pouvons montrer précisément quelles données l'ont produit.
Si vous préférez voir les antécédents réels d'un modèle plutôt que de faire une réclamation sur la foi, la démo de données en direct montre un échantillon de signaux passés ainsi que les résultats enregistrés dans le rapport de cette journée. Il n’y a aucune obligation de regarder.