Mai Phúquang apstrādā reāllaika datus par vairāk nekā 500 tirdzniecības pāriem, standartizējot un salīdzinot informāciju, lai palīdzētu investoriem un iestādēm pieņemt pārdomātus lēmumus par kapitāla sadali, nevis paļauties uz subjektīviem spriedumiem.
Digitālo aktīvu tirgus darbojas nepārtraukti 24 stundas diennaktī, simtiem tirdzniecības pāru vienlaikus svārstās daudzās dažādās biržās. Analītiķis, neatkarīgi no tā, cik pieredzējis, var efektīvi izsekot tikai ierobežotam skaitam rādītāju vienā un tajā pašā laika posmā.
Cenu datu, tirdzniecības apjomu un tirgus signālu manuāla salīdzināšana rada divas tehniskas problēmas: latentumu svārstību noteikšanā un kognitīvo nogurumu, ko rada nepieciešamība nepārtraukti apstrādāt vairākas paralēlas informācijas plūsmas. Abi palielina iespējamību nokavēt kritisku brīdi vai nepareizi novērtēt riska līmeni.
Mai Phúquang sistēma ir iebūvēta trīs funkcionālajos moduļos, kas darbojas neatkarīgi, bet cieši savieno datus, lai izveidotu vienotu analītisko attēlu.
Sistēma vienlaikus apkopo un apstrādā cenu, apjoma un tirgus dziļuma datus par vairāk nekā 500 tirdzniecības pāriem. Neapstrādātie dati tiek normalizēti vienā laika posmā, pirms tie tiek ievadīti analītiskos modeļos, samazinot novirzi, ko rada asinhronais latentums starp avotiem.
Riska prognozēšanas modelis apvieno vēsturiskos svārstīguma datus, aktīvu korelācijas un likviditātes rādītājus, lai novērtētu īstermiņa un vidēja termiņa risku. Rezultāti tiek parādīti kā relatīvas skalas, nevis absolūtas cenu prognozes.
Balstoties uz analīzes rezultātiem un lietotāja deklarēto riska tolerances līmeni, sistēma izveido konkrētus rīcības ieteikumus ar paskaidrojumiem par datubāzi. Pirms lēmuma pieņemšanas lietotāji vienmēr var pārskatīt ievadītos datus.
Katrs Mai Phúquang ieteikums iziet četras secīgas apstrādes darbības. Lietotāji var izsekot katram solim, lai saprastu, kāpēc sistēma sniedza konkrētu ieteikumu.
Cenas, apjomi, pasūtījumu grāmatas un tirgus ziņas tiek nepārtraukti apkopotas no integrētiem datu avotiem.
Modelis salīdzina pašreizējos datus ar vēsturiskiem modeļiem, lai noteiktu jaunās tendences.
Kvantitatīvos datus papildina noskaņojuma indekss, kas sastādīts no tirdzniecības apjoma un volatilitātes svārstībām.
Rezultāti tiek sintezēti ieteikumos ar zināmu pārliecības līmeni, gaidot apstiprinājumu no lēmumu pieņēmēja.
Sistēma ir izstrādāta, lai atbalstītu, nevis aizstātu investora stratēģiskās pārraudzības lomu. Visi galīgie ieteikumi joprojām ir jāpārskata lietotājiem pirms ieviešanas.
Tā pati datu infrastruktūra, taču informācijas izmantošanas veids būs atšķirīgs atkarībā no lietotāja mērķiem un darījumu biežuma.
Ja portfelis ir sadalīts vairākos tirdzniecības pāros, nav iespējams manuāli uzraudzīt katru kustību. Sistēma vienlaikus skenē visu katalogu un brīdina, ja novirzes pārsniedz iestatīto slieksni.
Izmantojot ilgtermiņa turēšanas stratēģiju, svarīgāki dati ir korelācijas tendences un nedēļas un mēneša svārstības. Sistēma apkopo periodiskus pārskatus, lai atbalstītu pamatotu portfeļa līdzsvarošanu.
Mai Phúquang koncentrējas uz sarežģītu tirgus datu pārveidošanu nekavējoties izmantojamā informācijā, izmantojot modeļus, kas tiek apstiprināti ar vēsturiskiem datiem un pastāvīgi atjaunināti atbilstoši tirgus attīstībai.
Operāciju komanda ikvienā datu apstrādes posmā piešķir prioritāti pārredzamībai, lai lietotāji vienmēr saprastu katra ieteikuma pamatojumu, pirms tos iekļauj savā ieguldījumu stratēģijā.
Tālāk ir sniegti bieži uzdotie investoru jautājumi par to, kā sistēma apstrādā datus, drošību un tirgus nepastāvību.
Cenu un apjoma dati tiek atjaunināti reāllaikā no integrētiem avotiem ar apstrādes aizkavi atkarībā no katra datu avota reakcijas ātruma. Sistēma skaidri parāda katra indeksa pēdējo atjaunināšanas laiku, lai lietotāji varētu saprast skatīto datu svaigumu.
API savienojumi tiek izmantoti pēc mazāko atļauju principa, pieprasot tikai analīzei nepieciešamo datu lasīšanas atļaujas. Autentifikācijas informācija tiek glabāta šifrēta un netiek koplietota ar trešajām pusēm ārpus sistēmas darbības jomas.
Augstas nepastāvības periodos riska prognožu modelis automātiski pielāgo ticamības slieksni un samazina nepastāvīgos īstermiņa signālus. Sistēma piešķir prioritāti brīdinājumiem par augstu nenoteiktības līmeni, nevis sniedz galīgus ieteikumus šajos periodos.
Vai nav. Katrs ieteikums tiek sniegts atbalsta informācijas veidā, kam pievienoti dati un loģika, kas to radīja. Galīgais lēmums vienmēr ir lietotājam, sistēma automātiski neveic darījumus.
Uzziniet, kā Mai Phúquang var integrēties jūsu organizācijas esošajā analītikas darbplūsmā vai personīgajā portfelī, pamatojoties uz reāliem datiem un pārredzamu modeli.