DredeR0LLUPETH nepārtraukti apstrādā tirgus un uzņēmuma datus un pārvērš tos strukturētos rīcības ieteikumos. Novērtēšana notiek fonā, jūs saglabājat lēmumu pieņemšanas pilnvaras.
DredeR0LLUPETH apvieno vairākus datu avotus – tirgus cenas, publiskos uzņēmumu galvenos skaitļus un vēsturiskos datus – vienotā analītiskā attēlā. Prognozējošie modeļi novērtē modeļus šajā datu kopā un no tiem iegūst konkrētus, dokumentētus ieteikumus.
Sistēma ir paredzēta lietotājiem, kuri vēlas strukturēt kapitāla lēmumus, ikdienā manuāli nenovērtējot tirgus datus. Analīze ir automatizēta, un rezultāti tiek parādīti saprotamā veidā.
Modeļi ir balstīti uz statistisko modeļu analīzi un tiek pastāvīgi koriģēti ar jauniem datiem. Katrs ieteikums ir izsekojams līdz pamatā esošajiem datu punktiem.
Tirgus un atsauces dati tiek nepārtraukti importēti un normalizēti, pirms tie tiek iekļauti modelēšanā.
Statistikas modeļi nosaka tendences un novirzes mainīgajos laika logos un automātiski atjaunina to svaru.
Katrs ieteikums ietver nepastāvības un saistību nepildīšanas riska novērtējumu, kas sadalīts pa aktīvu klasēm vai uzņēmējdarbības jomām.
Sistēmas arhitektūra ir paredzēta pieaugošam datu apjomam, un to var paplašināt bez strukturālām izmaiņām.
Visi dati tiek glabāti šifrēti ar AES-256 un pārsūtīti, izmantojot TLS 1.3. Katram klientam piekļuves tiek reģistrētas un pārvaldītas atsevišķi.
Analīzes cikls notiek četros fiksētos posmos. Katrs solis ir dokumentēts un lietotājam saprotams.
Esošie datu avoti ir savienoti un apstiprināti, izmantojot standartizētas saskarnes.
Ienākošie dati tiek iztīrīti, normalizēti un novērtēti reāllaikā.
Prognozējošie modeļi novērtē modeļus un atvasina varbūtības dažādiem scenārijiem.
Rezultāti tiek izdoti kā strukturēts, prioritārs ieteikums un arhivēti sistēmā.
DredeR0LLUPETH novērtējumus var pielāgot dažādām sākuma situācijām, neprasot nekādas iepriekšējas tehniskās zināšanas.
Lietotāji, kuriem ir ierobežots tirgus novērošanas laiks, manuālas izpētes vietā saņem regulārus, iepriekš strukturētus novērtējumus.
Uzņēmumi izmanto analīzi, lai novērtētu lēmumus par ieguldījumiem un likviditāti, pamatojoties uz pašreizējiem tirgus datiem.
Lielāku portfeļu pārvaldnieki izmanto modeļus, lai nepārtraukti uzraudzītu vairākas aktīvu klases paralēli.
Atbildes uz jautājumiem, kas visbiežāk tiek uzdoti pirms sistēmas savienojuma.
Visi dati tiek glabāti šifrēti ar AES-256. Pārraide notiek, izmantojot TLS 1.3. Piekļuves tiek reģistrētas un piešķirtas saskaņā ar mazāko privilēģiju principu.
Infrastruktūra ir horizontāli mērogojama. Papildu datu avoti vai lielāki apjomi neprasa nekādas sistēmas strukturālas korekcijas.
Jā. API savienojumus, CSV importēšanu un kopējā tirgus datu plūsmas var savienot, izmantojot standartizētas saskarnes.
Modeļi tiek nepārtraukti apmācīti, tiklīdz tiek saņemti jauni dati. Nav fiksēta, manuāli aktivizēta atjaunināšanas cikla.
Datu apstrāde un uzglabāšana ir veidota tā, lai tā būtu lieka. Notiekošās analīzes automātiski turpināsies pēc savienojuma atjaunošanas.
Vai ir papildu tehniski jautājumi? Sazinieties ar mūsu komandu.
Uzstādīšana tiek veikta sadarbībā ar mūsu tehnisko komandu. Esošie datu avoti tiek pakāpeniski savienoti, pirms tiek sākta pirmā pilnīga analīze.