リアルタイム監視は、通貨ペア、暗号資産、商品、株価指数をカバーします。予測モデルはこのデータを同時に処理し、個々の市場間の相互相関を探します。
サンプルデータの表示形式です。特定の値は、プラットフォームにログインした後に利用可能になります。
| 市場カテゴリー | ペア数 | 更新頻度 | モデルタイプ |
|---|---|---|---|
| 通貨ペア（FX） | 180+ | 継続的 | 予測時系列 |
| 暗号資産 | 150+ | 継続的 | 確率スコアリング |
| 商品ペア | 90+ | 間隔 | 相互相関 |
| 株価指数 | 80+ | 間隔 | 要因分析 |
このモデルは、短期的な価格変動を関連する市場の動きから分離し、手動で対処する必要がある誤ったシグナルの数を減らします。
各シグナルには過去のパターンと現在のボラティリティに基づいて数値的な信頼スコアが割り当てられるため、意思決定は印象ではなく具体的な値に基づいて行われます。
このシステムは、監視対象市場全体の動きを比較し、ポートフォリオ内の複数のポジションのリスクが同時に相関している状況に注意を向けます。
現在の戦略に従って 1 つのアカウント内で組み合わせることができる 3 つの最も一般的な使用例。
このモデルは相互相関の低いペアを特定し、ある資産の動きが他の資産の動きをコピーしないようにそれらの組み合わせを提案します。出力は、市場カテゴリー間の提案されたエクスポージャー分布の概要です。
監視対象ペアのボラティリティが増大した場合、システムは市場間の過去の相関関係に基づいて反対ポジションを提案します。この推奨事項は、モデルが特定の相関関係を計算した際の不確実性の程度によって補足されます。
短期的な意思決定の場合、モデルは現在の市場状況を評価し、突然の価格反転の可能性が低い時間枠を推奨します。反応速度を重視する戦略に適しています。
参照クライアントへのリンクの代わりに、推奨事項が何に基づいているかを明確にするためにデータ処理手順を説明します。
価格と出来高のデータは監視対象市場全体で継続的に収集され、関連する歴史的背景と関連付けられます。
ニューラル ネットワークは価格動向のパターンを探し、統計的有意性の高い動きからノイズを分離します。
暫定シグナルは、さまざまな市場状況における安定性を検証するために、過去のボラティリティ シナリオに対してテストされます。
結果として得られる推奨事項には、信頼度スコアと、その推奨事項がどのデータ入力に基づいているかを示す簡単な根拠が追加されます。
データの整合性に関する注意: 入力ソースは、処理前に欠落値または遅延値がないかチェックされます。データ品質が低いレコードはスコア計算に含まれません。
すべてのレベルに 500 を超える監視ペアへのアクセスが含まれています。違いは、分析ツールの深さと API を介した接続オプションにあります。
複数の市場で同時に分散とヘッジを行うアクティブトレーダー向け。
分析を独自の内部システムに統合するチームや企業向け。
API アクセスは、プロ ストラテジー レベル以上から利用できます。通話範囲と制限は、統合の種類に応じて個別に設定されます。
アカウントの設定には数分かかります。データは、ソースの整合性が検証された直後に、不必要な遅延なく概要に追加されます。