Netrivexo 将统计预测模型与实时数据管道相结合。目的不是预测单个价格变动，而是系统地将市场行为分类为可量化的概率范围。
该平台是为需要决策技术基础并希望自己检查模型假设而不是盲目遵循现成预测的用户而开发的。
两个组成部分决定了技术基础：建模类型和数据处理速度。两者都是相互独立优化的。
这些模型根据历史和当前市场数据进行训练，并不断重新校准。输出值不是固定的价格预测，而是适应不断变化的市场条件的每个信号的概率区间。
输入的市场数据是连续处理的，而不是定期批量处理的。这减少了数据事件和可用信号之间的时间，对于短期交易决策尤其相关。
每个模型决策都会被记录。以下格式显示了每个条目记录的信息 - 无论各个信号的具体结果如何。
| 时间戳 | 模型 | 细分市场 | 信号类型 | 日志状态 |
|---|---|---|---|---|
| 2024-03-04 09:12 | 型号A.2 | 指数期货 | 长 | 已验证 |
| 2024-03-04 11:47 | 型号B.1 | 外汇对 | 短 | 已验证 |
| 2024-03-05 08:03 | 型号A.2 | 单值 | 中性 | 已验证 |
| 2024-03-05 14:29 | 型号C.3 | 原料 | 长 | 已验证 |
日志格式的示例摘录。客户区的注册用户可以使用完整且持续更新的条目。
技术精度本身并不是目的。它具体影响日常决策的三个领域。
基于概率的信号取代了全面评估。头寸规模和入场点可以根据可量化的关键数据而不是主观评估来确定。
相同的分析基础设施可以并行处理单个仪器或数百个仪器。从手动观察到系统监测的转变不需要任何额外的人员工作。
通过持续的数据处理，一旦相关市场发生变化，即可获得信号。与纯手动市场观察相比，这缩短了反应时间。
该平台补充了现有的分析流程，而不取代它们。从原始数据到可操作的见解的三个步骤。
市场和价格数据不断从连接的来源收集并标准化，然后再传递到模型管道中。
预测模型评估输入数据，重新加权相关因素并生成具有相关概率值的信号。
结果显示在客户区域并记录在绩效日志中，以便将其纳入现有的决策流程中。
数据管道不断处理传入的市场数据。实际延迟取决于相应的数据源和所选仪器，并在客户区域的每个提要中显示。
不会。平台提供信号和概率值作为决策依据。最终的交易决定，包括头寸规模和时间，仍然由用户决定。
条目在信号生成时自动创建，并且可以由客户区域中的注册用户查看。对现有条目进行后续编辑在技术上是不可能的。
这些模型专为流动性强、数据丰富的细分市场而设计，例如指数、货币和选定的个股。对于流动性差或数据匮乏的工具的适用性是有限的。
通过基于浏览器的客户区域进行访问。不需要本地安装附加软件。