Podstawowe możliwości
Modelowanie predykcyjne oparte na ciągłym przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym
Platforma na bieżąco pobiera dane dotyczące cen, wolumenu i makroekonomiczne, a następnie przepuszcza je przez modele, które są ponownie kalibrowane w miarę napływu nowych informacji. Wyniki są przedstawiane jako sygnały ważone prawdopodobieństwem, a nie stałe przewidywania.
- Pozyskiwanie w czasie rzeczywistym akcji, indeksów i głównych klas aktywów istotnych dla brytyjskich inwestorów detalicznych.
- Modele są poddawane ponownej kalibracji w sposób ciągły, a nie ponownemu szkoleniu według ustalonego harmonogramu, aby odzwierciedlić bieżące warunki.
- Każdy sygnał zawiera określony zakres ufności, więc niepewność jest widoczna, a nie ukryta.
Proces: surowe dane → czyszczenie i normalizacja → punktacja modelu → sygnał o randze ufności → przedstawiona rekomendacja.