Dzoskaruma 用于投资组合决策的实时数据分析
交易者的预测分析

60 秒内从原始数据到可行的投资组合策略

手动图表分析会耗费时间并且会错过毫秒级数据的模式。 Dzoskaruma 连接到您的交易界面,并在加载下一个图表之前提供量化建议。

立即自动化您的投资组合

分析引擎如何支持决策

  • 实时处理

    价格数据、订单深度和波动性指标会持续评估,不会定期查询。

  • 模式识别

    该模型将当前价格形成与历史数据集进行比较,并突出显示统计相关的重复。

  • 无感情的执行

    建议基于定义的阈值,而不是基于每日形式或市场情绪。

用于数据分析和模型开发的Dzoskaruma工作环境

揭示其假设的模型

Dzoskaruma 专为希望根据数据做出决策而无需成为数据科学家的市场参与者而设计。基础模型评估公开市场数据、历史价格趋势和订单簿信息。

该系统不是提供一揽子买入信号,而是提供有关每个头寸的风险、概率和预期波动范围的易于理解的关键数据。每个建议都可以追溯到底层参数。

第一次分析的三个步骤

01

连接接口

通过安全接口连接仓库或经纪人 - 无需代码。

02

定义参数

仅在几个字段中定义风险状况、目标回报和交易频率。

03

开始AI优化

模型计算场景并实时提供优先级建议。

明智的决定而不是直觉

波动性无法消除,但可以分类。该模型根据历史波动范围和当前资产类别之间的相关性对头寸进行加权,以便在早期阶段使集群风险可见。

Dzoskaruma 不是发布单一预测,而是将几种场景与每种发生概率进行比较。哪种风险可以接受的决定权仍由您决定 - 该模型为此提供了基础。

用于实时数据分析的可扩展基础架构

模型的意义取决于其数据的质量和及时性。以下几点描述了 Dzoskaruma 如何处理此问题。

数据来源

来自多个流动性来源的市场数据

价格、数量和订单数据来自多个来源,并在纳入模型之前检查一致性。

预测模型

持续再培训程序

根据新的市场数据定期重新调整模型,以减少过时模式造成的扭曲。

可扩展性

多个仓库的并行评估

该基础设施旨在以相同的更新频率为个人用户和更大的产品组合提供服务。

更新

连续而不是定期分析

计算在后台连续运行,因此建议并非基于过时的每日收盘价。

准备好迎接数据驱动的领导力了吗?

连接接口、设置参数、开始分析——整个设置过程在 60 秒内完成。

测试佐斯卡鲁玛