Több mint 500 kereskedési pár egyidejű elemzése a kockázat csökkentésére és a stratégiai döntéshozatal pontosítására tervezett mesterséges intelligencia modellekkel.
Az Caudaris IA minden egyes összetevőjét úgy tervezték, hogy csökkentsék a távolságot a piaci mintázat megjelenése és a végrehajtható riasztás generálása között.
Több mint 500 forrásból származó adatok feldolgozása ezredmásodperc alatt, a manuális elemzés során nem látható összefüggések és minták kimutatására.
Prediktív modellek, amelyek megbecsülik egy eszköz várható volatilitását, mielőtt az tényleges veszteséghez vezetne a portfólióban.
Felhő-infrastruktúra úgy méretezve, hogy fenntartsa a magas lekérdezési gyakoriságot anélkül, hogy csökkentené a válaszidőt a mennyiségi kiugrások során.
A folyamat három különböző szakaszra oszlik, amelyek mindegyike egymástól függetlenül auditálható, fekete doboz vagy rejtett lépések nélkül a jel és az ajánlás között.
Közvetlen kapcsolat a fő tőzsdékkel és a globális pénzügyi hírcsatornákkal, normalizálással minden elemzés előtt.
Piaci zajszűrés történelmi és valós idejű sorozatokra oktatott mélytanuló neurális hálózatok segítségével.
Statisztikai megbízhatósági szint szerint osztályozva végrehajtható ajánlások és kockázati figyelmeztetések kézbesítése.
Az Caudaris IA interfész kiküszöböli a díszítő elemeket. Mindegyik panelen csak a likviditás, a mennyiség és a strukturális trend látható, további rétegek nélkül, amelyek elvonják a figyelmet az adatok leolvasásáról.
A műszaki csapat rendszeresen felülvizsgálja az egyes modulok elrendezését, hogy alacsony olvasási időket tartson fenn, még a magas frekvenciájú működési munkamenetek esetén is.
A rendszer alkalmazkodik a különböző működési horizontokhoz, a nagyfrekvenciás végrehajtástól a középtávú portfóliókezelésig.
A bemenetek és kimenetek optimalizálása az egyes elemzett párokra számított statisztikai valószínűség alapján.
Az eszközök közötti valós idejű korrelációs elemzéssel segített újraegyensúlyozás.
Makrogazdasági és híradatok integrálása a trendváltozások előrejelzésére, mielőtt azok az árban megjelennének.
Közvetlen válaszok a késleltetésre, az integrációra és a kompatibilitásra vonatkozóan, amelyek célja, hogy a csapatok értékeljék az Caudaris IA beépítését a munkafolyamatba.
Proximity szervereket és mikroszolgáltatási architektúrát alkalmaznak azzal a céllal, hogy az adatok még azelőtt eljussanak a döntési rendszerbe, mielőtt azt a piac általánosan beépítené.
Igen. Az integrációt REST API-n és WebSockets-en keresztül kínálják, amelyeket saját kereskedelmi rendszerekhez és az ügyfél infrastruktúrájában már meglévő adatfolyamokhoz terveztek.