Vaste Amasserance nepārtraukti analizē tirgus plūsmas un pārveido statistiskos trokšņus izmantojamos signālos, katru dienu sniedzot pārskatus, kas dokumentē katru ieteikumu.
Mūsu mašīnmācīšanās modeļi apstrādā tirgus datu apjomu, kas pārsniedz to, ko tirgotājs var izsekot manuāli: pasūtījumu grāmatas, apjomus, savstarpējās aktīvu korelācijas un nepastāvības vēsturi. Katram ģenerētajam signālam ir pievienots tā ticamības līmenis un tā pamatā esošie pieņēmumi.
Mērķis nav aizstāt jūsu spriedumu, bet gan nodrošināt to ar strukturētu un pārbaudāmu informāciju, kas iepriekš pārbaudīta vēsturiskos apstākļos, izmantojot atpakaļpārbaudi.
Vienkāršota vizualizācija, kas paredzēta faktiskā informācijas paneļa struktūras ilustrēšanai.
Katras tirgus sesijas rezultātā tiek sagatavots ziņojums, kurā sīki aprakstīti izdotie signāli, ieteiktās pozīcijas un to faktiskais iznākums, tostarp gadījumos, kad darbība ir negatīva. Katrai darbībai tiek reģistrēta atšķirība starp prognozi un izpildi, tostarp novirze.
Parādītās vērtības ir formatēšanas piemērs un neatspoguļo faktisko veiktspēju. Katram lietotājam nodrošinātajā informācijas panelī ir sniegti dati, kas raksturīgi viņa kontam.
Trīs komponenti darbojas kopā, lai radītu izmantojamus ieteikumus, nepakļaujot lietotāju nepārraudzītiem automātiskiem lēmumiem.
Tirgus plūsmas tiek uzņemtas un apstrādātas nepārtraukti, apstrādes laiks tiek mērīts milisekundēs, lai ierobežotu atstarpi starp noteikšanu un paziņošanu.
Katrs ieteikums tiek svērts, ņemot vērā ekspozīcijas un nepastāvības aprēķinus, un brīdinājuma sliekšņus var konfigurēt atbilstoši jūsu riska tolerancei.
Modeļi tiek atkārtoti kalibrēti, pamatojoties uz faktiskajiem novērotajiem rezultātiem, un katra modeļa versija joprojām ir salīdzināma ar iepriekšējo, izmantojot arhivētus atpakaļpārbaudes ziņojumus.
Vaste Amasserance bija paredzēts tirgotājiem, kuri vēlas saprast, kā signāls tika radīts, nevis tikai to saņemt. Katram modeļa atjauninājumam ir izlaiduma piezīme, kurā paskaidrots, kas ir mainījies un kāpēc.
Izmantotie tirgus dati nāk no atzītiem trešo pušu pakalpojumu sniedzējiem; nekādi personas tirdzniecības dati netiek kopīgoti ar ārējām struktūrām bez nepārprotamas piekrišanas.
Integrācija ir paredzēta, lai pielāgotos esošajām konfigurācijām, nevis uzspiestu izmaiņas tirdzniecības vidē.
Savienojums ar jau izmantotajiem tirgus avotiem, pārbaudot plūsmu konsekvenci pirms to nodošanas ražošanā.
Parametri tiek pielāgoti atbilstoši jūsu tirdzniecības horizontam un parastajiem instrumentiem, pēc tam tiek pārbaudīti reprezentatīvā laika posmā.
Pirmās lietošanas nedēļas tiek rūpīgi uzraudzītas, lai pielāgotu trauksmes sliekšņus un riska dzinēja jutīgumu.
Katrs signāls ir saistīts ar ticamības rādītāju, kas aprēķināts no modeļa veiktspējas atpakaļpārbaudē un tā atbilstības pašreizējiem tirgus apstākļiem. Šis rādītājs ir redzams ikdienas pārskatā kopā ar mainīgajiem, kas ietekmēja ieteikumu.
Jā. Neviens mašīnmācīšanās modelis negarantē nākotnes iznākumu, un veiktspējas pārskatos vienmēr ir iekļauti signāli, kuriem ir bijis nelabvēlīgs rezultāts. Pilna vēsture joprojām ir skatāma, tostarp nepietiekamas veiktspējas periodi.
Tirgus dati un konfigurācijas iestatījumi tiek šifrēti sūtīšanas un atpūtas laikā. Piekļuve informācijas paneļiem ir individuāla, un atrašanās vietas dati netiek kopīgoti starp lietotāju kontiem.
Slīdēšana attiecas uz starpību starp cenu, ko modelis paredzēja signāla laikā, un cenu, kas faktiski novērota izpildes laikā. Tas tiek mērīts un parādīts katrai darbībai, lai lietotājs varētu novērtēt sistēmas patieso precizitāti, kas pārsniedz teoriju.
Jā. Sistēma izstrādā dokumentētus ieteikumus; galīgā izpilde paliek lietotāja lēmums, vai nu manuāli, vai izmantojot automatizācijas kārtulu, ko definējat pats.
Pirms ieviešanas varat pārskatīt pilnu informācijas paneļa paraugu un ikdienas pārskatu, lai novērtētu, vai metodika atbilst jūsu tirdzniecības veidam.