Analisi di mercato assistita dall'intelligenza artificiale
Cote Assetage combina la modellazione predittiva con un ciclo di reporting giornaliero, in modo da poter vedere come si è comportato ciascun segnale anziché rivendicare la fiducia.
Il motore
Il vantaggio della piattaforma non è una singola previsione intelligente, ma un processo continuo: i dati arrivano, i modelli producono visualizzazioni ponderate in base alla probabilità e tali visualizzazioni vengono confrontate con l'esposizione e la volatilità prima che qualcosa ti raggiunga.
Il motore legge insieme il flusso degli ordini, i modelli di volatilità e i dati macro, producendo una visione ponderata in base alla probabilità del probabile movimento dei prezzi piuttosto che una singola chiamata direzionale. Ciascun segnale comporta un intervallo di confidenza, quindi il dimensionamento della posizione può riflettere quanto sia effettivamente certo il modello.
L'esposizione sulle posizioni aperte viene ricalcolata continuamente, non solo nel momento in cui viene effettuata un'operazione. Se la correlazione tra gli asset cambia o la volatilità si sposta al di fuori dell'intervallo in cui è stato generato un segnale, la posizione viene contrassegnata per la revisione prima che diventi un problema più grande.
Una volta chiusa una sessione di negoziazione, i risultati del modello vengono confrontati con ciò che è realmente accaduto. Laddove manca un segnale, la discrepanza si riflette nel ciclo di formazione successivo, quindi il modello viene confrontato con la realtà su base continuativa anziché lasciato funzionare senza essere esaminato.
Al di sotto, la piattaforma elabora dati di mercato strutturati insieme a input non strutturati come il sentiment delle notizie e i documenti normativi, utilizzando un mix di modelli statistici e di apprendimento automatico scelti per il tipo di domanda posta. Nessun singolo modello è considerato autorevole: i risultati vengono confrontati con parametri di riferimento più semplici prima di raggiungere un rapporto.
Metodologia e reporting
Ogni giorno di negoziazione, i modelli generano una serie di segnali e valutazioni del rischio, che vengono registrati prima dell'apertura della sessione e lasciati intatti fino alla chiusura. Nulla viene modificato o rietichettato in seguito, quindi il rapporto che leggi la mattina dopo riflette esattamente ciò a cui si è impegnato il modello, non una versione perfezionata con il senno di poi.
Ogni rapporto illustra quali segnali sono stati generati, quanto era sicuro il modello in quel momento e cosa è realmente accaduto nel mercato. Laddove un segnale ha sottoperformato, il rapporto lo dice chiaramente, insieme a una breve nota sulla probabile causa, che si tratti di una lacuna di dati, di un cambiamento di regime o di una limitazione del modello.
Come ogni segnale ponderato in base alla probabilità rispetto a ciò che ha effettivamente fatto il mercato.
Prestazioni misurate rispetto a un benchmark passivo comparabile, non isolatamente.
L'intervallo di certezza associato a ciascun segnale al momento della generazione, non modificato successivamente.
Un record del prelievo massimo e dell'esposizione della posizione durante il periodo di riferimento.
Quali set di dati e quale versione di essi hanno informato l'output di un determinato giorno.
I set di dati sottostanti sono dotati di versione e timestamp, quindi qualsiasi report può essere ricondotto all'esatta istantanea dei dati che lo ha prodotto. Non correggiamo retrospettivamente i risultati storici per migliorare la performance precedente.
Dai dati alla decisione
I dati di mercato, la profondità del portafoglio ordini e le fonti esterne pertinenti vengono inseriti continuamente e controllati per individuare lacune o anomalie prima che qualcosa raggiunga un modello.
I modelli producono segnali ponderati in probabilità con un intervallo di confidenza associato, piuttosto che una singola previsione fissa.
Ogni segnale viene ponderato rispetto all'esposizione corrente, alla volatilità e alla correlazione con le posizioni esistenti, adeguando di conseguenza le dimensioni consigliate.
L'output è una raccomandazione classificata con il relativo ragionamento allegato, pronta per l'azione, l'adeguamento o il rifiuto di un trader o di un comitato di investimento.
Il quadro è deliberatamente conservatore riguardo alla certezza. Laddove la fiducia è bassa o i dati sono incompleti, il sistema lo dice invece di imporre una raccomandazione, lasciando il giudizio finale alla persona responsabile del risultato.
Applicazioni
Un trader giornaliero che opera su più strumenti contemporaneamente utilizza la piattaforma per segnalare un aumento del rischio di correlazione prima che si manifesti in un calo. I segnali si aggiornano nel corso della sessione e ciascuno riporta la data e l'ora rispetto al rapporto pubblicato quella sera, in modo che le prestazioni possano essere controllate commercio per commercio piuttosto che sulla fiducia.
Un comitato di investimento che esamina trimestralmente l’allocazione del capitale utilizza modelli di scenario a lungo termine per sottoporre a stress test le posizioni proposte rispetto a una serie di condizioni macro. Poiché il ragionamento alla base di ciascuna raccomandazione è documentato, può essere presentato alle parti interessate insieme ai numeri e non al loro posto.
Informazioni su Cote Assetage
Cote Assetage è stato creato da un piccolo team con esperienza nella ricerca quantitativa e nell'ingegneria dei dati di mercato, lavorando sulla premessa che la maggior parte degli strumenti di trading richiedono molta fiducia in anticipo e offrono pochissima verifica in cambio. Il nostro punto di partenza è stato l’opposto: pubblicare il ragionamento, pubblicare il livello di confidenza e pubblicare il risultato, ogni giorno, in modo che il track record del modello parli da solo.
La piattaforma è progettata per affiancarsi al processo esistente anziché sovrascriverlo. I segnali e le segnalazioni sono input per una decisione, non sostituiscono il giudizio di chi la prende.
Domande che ci vengono poste spesso
I modelli vengono addestrati su dati storici, che non sono mai del tutto neutrali. Affrontiamo questo problema testando i risultati rispetto a più periodi di tempo e regimi di mercato piuttosto che a un singolo set di dati, e pubblicando intervalli di confidenza in modo che un segnale a bassa certezza non venga mai presentato con lo stesso peso di uno ad alta certezza.
La latenza varia a seconda del tipo di dati coinvolti: i dati strutturati sui prezzi e sul registro degli ordini vengono elaborati su base continuativa durante la sessione, mentre input come i dati archiviati o il sentiment delle notizie richiedono leggermente più tempo per l'analisi. Preferiamo essere precisi riguardo a questa variazione piuttosto che promettere una singola cifra che non vale per ogni tipo di dati.
No. Ogni segnale nel rapporto giornaliero è accompagnato dal ragionamento alla base e dal livello di confidenza al momento in cui è stato generato. L'intenzione è che la piattaforma estenda la tua analisi, dandoti più su cui lavorare, non sostituire il tuo giudizio con un risultato opaco.
I dati vengono crittografati in transito e inattivi e l'accesso ai set di dati grezzi viene registrato e limitato a ciò di cui ha effettivamente bisogno un determinato processo. Non vendiamo né condividiamo i dati dei clienti con terze parti.
SÌ. La demo dei dati in tempo reale mostra un campione di segnali storici insieme ai risultati registrati nel report di quel giorno, in modo che il track record del modello possa essere valutato prima di decidere se si adatta al tuo approccio.
Oltre alla crittografia e ai controlli di accesso, ogni set di dati utilizzato in un report è dotato di versione, quindi se mai viene sollevata una domanda sull'output di un giorno specifico, possiamo mostrare esattamente quali dati lo hanno prodotto.
Se preferisci vedere il track record effettivo di un modello piuttosto che accettare una richiesta per fede, la demo dei dati in tempo reale mostra un campione di segnali passati insieme ai risultati registrati nel rapporto di quel giorno. Non vi è alcun obbligo di guardare.