Pieprasiet demonstrāciju
Informācijas paneļa attēls, kas parāda Hürriyet datu analīzes platformas saskarni
Mākslīgā intelekta atbalstīta lēmumu optimizācija

Analīzes infrastruktūra, kas reāllaikā apstrādā lielas datu kopas, mēra risku un atbalsta lēmumus

Hürriyet rada modeļu noteikšanu, riska vērtēšanu un stratēģijas ieteikumus, apstrādājot finanšu un korporatīvo datu straumes milisekundēs. Par katru izlaidi tiek ziņots kopā ar iepriekšējās darbības ierakstiem.

Sāciet analīzi Pārskatiet darbības pārskatu
Tiešraides sistēmas kopsavilkums
Apstrādāto datu punkts/dienā1 240 000+
Vidējais darījuma latentums38 ms
Aktīvā riska modelis6
Reālā laika analīze

Mākslīgais intelekts apstrādā lielu datu kopu straumēšanu un uzreiz klasificē modeļus

Sistēma saņem tirgus datus, tirdzniecības apjomu un makro rādītājus kā nepārtrauktu datu plūsmu. Katrs ieraksts tiek izlaists cauri iepriekš apmācītu modeļu slāņiem un tiek novērtēts attiecībā uz anomālijām, korelācijām un tendenču signāliem. Apstrādes latentums tiek uzturēts nemainīgs neatkarīgi no datu apjoma.

  • Datu apstrādes arhitektūraUz straumēm balstīta
  • Modeļa atjaunināšanas biežums15 min
  • Atbalstītais datu formātsJSON, CSV, FIX
  • Vidējā kavēšanās38 ms
  • Šifrēšanas standartsAES-256/TLS 1.3
Tiešraides datu straume — ierakstīšanas paraugs
instrumentu grupaEQ-TR-42
Modeļa pārliecības rādītājs0,87
Nepastāvības indekss21.4
anomālijas karogsNav
Darījuma laikspiedols14:22:07.038
Riska pārvaldības sistēma

Prognozējošie modeļi apstrādā datus, izmantojot četru posmu procesu, lai iegūtu riska rādītājus un īstenojamus ieteikumus

Process ir izstrādāts tā, lai tas būtu izsekojams un pārbaudāms, sākot no neapstrādātu datu ievades līdz stratēģijas ieteikumam.

01

Datu ievade

Dati no tirgus, portfeļa un ārējiem avotiem tiek pārbaudīti, normalizēti un reģistrēti ar laika zīmogu.

02

Rakstu atpazīšana

Modeļu slāņi nosaka statistiskās novirzes, salīdzinot ar atsauces modeļiem, kas apmācīti, izmantojot vēsturiskos datus.

03

Riska vērtēšana

Konstatētie signāli tiek apvienoti ar nepastāvības un korelācijas datiem, lai pārvērstu riska rādītāju no 0 līdz 100.

04

Ieteikums pārvēršas darbībā

Situācijās, kurās tiek pārsniegti punktu sliekšņi, ar pamatojumu tiek ziņots par ieteikumu pielāgot vai uzraudzīt pozīciju.

Pārredzamība un veiktspēja

Izmantojot ikdienas pārskatus, iepriekšējā darbība tiek reģistrēta bez korekcijām

Tālāk esošajā tabulā ir parādīts sistēmas veiktspējas rekorda paraugs pēdējo piecu tirdzniecības dienu laikā. Visi dati tiek fiksēti attiecīgās tirdzniecības dienas beigās.

datums Analizētais signāls Vidējais riska rādītājs Realizēta atdeve Noviržu līmenis
12.03 2140 41 +1,8% 0,6%
13.03 1980 38 +0,9% 0,4%
14.03 2310 52 -0,3% 0,9%
17.03 2075 44 +1,2% 0,5%
18.03 2202 47 +0,6% 0,3%

Iepriekšējās darbības dati neliecina par nākotnes rezultātiem. Tabula ir sniegta, lai ilustrētu sistēmas metodoloģiju un ziņošanas disciplīnu; Visi ieraksti tiek arhivēti kopā ar neapstrādātajiem datiem par attiecīgo tirdzniecības dienu.

Integrācija un mērogojamība

Izstrādāts, lai izveidotu tiešu savienojumu ar esošajiem finanšu un uzņēmumu datu avotiem

Platforma mērogojas horizontāli, palielinoties datu apjomam; Integrācijas slānis darbojas, nemainot esošo infrastruktūru.

40+

Atbalstītais datu nodrošinātājs un apmaiņas API ir savienoti, izmantojot standarta autentifikācijas protokolus.

99,9%

Izmērītā sistēmas pieejamība; Apkopes logi tiek informēti iepriekš, un tiem var izsekot statusa lapā.

<50 ms

Vidējais izmērītais API atbildes laiks pieprasījumiem no uzņēmuma datu avotiem.

Pieprasīt piekļuvi API dokumentācijai →
Par mums

Hürriyet atbalsta uz datiem balstītus lēmumu pieņemšanas procesus ar tehnisko disciplīnu

Komanda strādā finanšu datu inženierijā un statistiskajā modelēšanā. Platforma paliek prom no melnās kastes pieejas; Katrs riska rādītājs un ieteikums ir redzami parādīts, uz kuriem datu punktiem un modeļa parametriem tas ir balstīts.

Datu drošība tiek saglabāta arhitektūras pamatā: visi ieraksti ir šifrēti, piekļuves atļaujas tiek definētas, pamatojoties uz lomu, un darījumu žurnāli tiek glabāti audita nolūkos.

Datu analīzes un modeļa izstrādes process no Hürriyet komandas darbvietas
Metodoloģija un drošība

Bieži uzdotie jautājumi par algoritmisko struktūru un datu drošību

Uz kādiem datu avotiem tiek balstīti riska rādītāji?

Rezultāti; To aprēķina, apvienojot cenu izmaiņas, tirdzniecības apjomu, svārstīguma rādītājus un lietotāja definētus portfeļa datus. Resursu svari ir norādīti pārskatos.

Cik bieži modeļi tiek pārkvalificēti?

Modeļa slāņi tiek atjaunināti ar 15 minūšu intervālu; Strukturālo modeļu pārskatīšanas tiek pārbaudītas un ieviestas reizi ceturksnī.

Kā dati tiek glabāti un aizsargāti?

Visa datu plūsma tiek pārraidīta caur TLS 1.3, saglabātie ieraksti tiek šifrēti ar AES-256 standartu. Piekļuvi ierobežo uz lomu balstīta autorizācija.

Vai darbības pārskatus var labot?

Nē. Ieraksti, kas fiksēti ikdienas slēgšanas brīdī, netiek mainīti ar atpakaļejošu datumu; Situācijas, kurās nepieciešama korekcija, ir norādītas atsevišķā piezīmē.

Kāda izmēra iestādēm platforma ir piemērota?

Tas ir strukturēts mērogā ar dažādiem datu apjomiem, sākot no individuāliem algoritmiskiem investoriem līdz institucionālām portfeļa pārvaldības komandām.

Modeļu arhitektūra un datu drošības protokoli ir detalizēti aprakstīti tehniskās metodoloģijas dokumentā.

Pieprasīt metodisko dokumentu
Vai esat gatavs sākt?

Optimizējiet savu datu kopu vai pārbaudiet sistēmu, izmantojot demonstrācijas kontu

Demonstrācijas konts darbojas ar ierobežotu reālās datu straumes kopiju; Riska vērtēšanas un ziņošanas moduļi ir pilnībā pieejami.

Atveriet demonstrācijas kontu Sazinieties ar pārdošanas komandu
Visas sistēmas darbojas — pēdējo reizi pārbaudīts pirms 12 minūtēm