Mai Phúquang przetwarza dane w czasie rzeczywistym dla ponad 500 par handlowych, standaryzując i zestawiając informacje, aby pomóc inwestorom i instytucjom podejmować świadome decyzje dotyczące alokacji kapitału, zamiast polegać na subiektywnych ocenach.
Rynek aktywów cyfrowych działa nieprzerwanie 24 godziny na dobę, a setki par handlowych zmieniają się jednocześnie na wielu różnych giełdach. Analityk, niezależnie od tego, jak doświadczony, może skutecznie śledzić jedynie ograniczoną liczbę wskaźników w tym samym przedziale czasowym.
Ręczne zestawianie danych o cenach, wolumenach transakcji i sygnałów rynkowych prowadzi do dwóch problemów technicznych: opóźnień w wykrywaniu wahań i zmęczenia poznawczego wynikającego z konieczności ciągłego przetwarzania wielu równoległych strumieni informacji. Obydwa zwiększają prawdopodobieństwo przeoczenia krytycznego momentu lub błędnej oceny poziomu ryzyka.
System Mai Phúquang zbudowany jest z trzech modułów funkcjonalnych, działających niezależnie, ale ściśle łączących dane w celu stworzenia jednolitego obrazu analitycznego.
System jednocześnie zbiera i przetwarza dane dotyczące cen, wolumenów i głębokości rynku dla ponad 500 par handlowych. Surowe dane są normalizowane do tego samego przedziału czasowego przed wprowadzeniem do modeli analitycznych, co zmniejsza błąd wynikający z asynchronicznego opóźnienia między źródłami.
Model przewidywania ryzyka łączy historyczne dane dotyczące zmienności, korelacje aktywów i wskaźniki płynności w celu oszacowania krótko- i średnioterminowej ekspozycji na ryzyko. Wyniki przedstawiono jako skalę względną, a nie bezwzględne przewidywania cen.
Na podstawie wyników analizy i zadeklarowanego przez użytkownika poziomu tolerancji na ryzyko, system tworzy konkretne propozycje działań wraz z objaśnieniami na temat bazy danych, która się za nimi kryje. Użytkownicy mogą zawsze przejrzeć wprowadzone dane przed podjęciem decyzji.
Każde zalecenie Mai Phúquang przechodzi przez cztery kolejne etapy przetwarzania. Użytkownicy mogą odtworzyć każdy krok, aby zrozumieć, dlaczego system wydał konkretną rekomendację.
Ceny, wolumeny, księgi zamówień i wiadomości rynkowe są stale gromadzone ze zintegrowanych źródeł danych.
Model porównuje bieżące dane z wzorcami historycznymi, aby wykryć pojawiające się trendy.
Dane ilościowe uzupełnia wskaźnik nastrojów sporządzony na podstawie wahań wolumenu obrotu i zmienności.
Wyniki są syntezowane w zalecenia z pewnym poziomem pewności i oczekują na potwierdzenie przez decydenta.
System ma za zadanie wspierać, a nie zastępować strategiczną rolę nadzorczą inwestora. Wszelkie ostateczne zalecenia muszą jeszcze zostać sprawdzone przez użytkowników przed wdrożeniem.
Ta sama infrastruktura danych, ale sposób wykorzystania informacji będzie inny w zależności od celów użytkownika i częstotliwości transakcji.
Przy portfelu rozłożonym na wiele par handlowych nie jest możliwe ręczne monitorowanie każdego ruchu. System jednocześnie skanuje cały katalog i ostrzega, gdy odchylenia przekraczają ustawiony próg.
W przypadku długoterminowej strategii holdingowej ważniejszymi danymi są trendy korelacyjne oraz wahania tygodniowe i miesięczne. System sporządza okresowe raporty w celu wsparcia uzasadnionego równoważenia portfela.
Mai Phúquang koncentruje się na przekształcaniu złożonych danych rynkowych w informacje, które można natychmiast wykorzystać, poprzez modele weryfikowane danymi historycznymi i stale aktualizowane zgodnie z rozwojem rynku.
Zespół operacyjny stawia na przejrzystość na każdym etapie przetwarzania danych, tak aby użytkownicy zawsze rozumieli podstawę każdej rekomendacji przed włączeniem jej do swojej strategii inwestycyjnej.
Poniżej znajdują się częste pytania inwestorów dotyczące sposobu, w jaki system obsługuje dane, bezpieczeństwo i zmienność rynku.
Dane dotyczące cen i wolumenów są aktualizowane w czasie rzeczywistym ze zintegrowanych źródeł, a opóźnienia w przetwarzaniu zależą od szybkości reakcji każdego źródła danych. System wyraźnie wyświetla czas ostatniej aktualizacji każdego indeksu, dzięki czemu użytkownicy mogą sprawdzić aktualność przeglądanych danych.
Połączenia API wykorzystywane są zgodnie z zasadą najmniejszych uprawnień, wymagając jedynie uprawnień do odczytu danych niezbędnych do analizy. Informacje uwierzytelniające przechowywane są w postaci zaszyfrowanej i nie są udostępniane podmiotom trzecim poza zakresem działania systemu.
W okresach dużej zmienności model prognozy ryzyka automatycznie dostosowuje próg ufności i minimalizuje zmienne sygnały krótkoterminowe. W systemie priorytetem jest ostrzeganie przed wysokim poziomem niepewności, a nie wydawanie ostatecznych zaleceń w tych okresach.
Nie są. Każde zalecenie ma formę informacji uzupełniających, którym towarzyszą dane i logika, które je stworzyły. Ostateczna decyzja zawsze należy do użytkownika, system nie dokonuje transakcji automatycznie.
Dowiedz się, jak Mai Phúquang można zintegrować z istniejącym przepływem pracy analitycznej lub osobistym portfolio Twojej organizacji, w oparciu o dane ze świata rzeczywistego i przejrzysty model.