AI Trading.
Ein neues Level

Finanzdatenstrukturen

Fortschrittliche Systeme zur Umwandlung unstrukturierter Finanzdatensätze in organisierte Balkenformate, einschließlich traditioneller Tick-, Volumen- und Dollar-Balken sowie innovativer informationsgetriebener Balkenstrukturen.

Labeling-Techniken

Umfassende Suite von Daten-Labeling-Methoden, einschließlich Triple-Barrier, Meta-Labeling, Trend Scanning, Tail Sets und Matrix Flags für die präzise Klassifizierung finanzieller Muster.

Feature Engineering

Komplexe Prozesse, die Rohfinanzdaten mithilfe von Domänenwissen in informative Modellmerkmale umwandeln, einschließlich Techniken aus der Markt-Mikrostrukturanalyse und fraktional differenzierten Merkmalen.

Critical Line Algorithmus

Fortschrittliche Portfolio-Optimierungstechnik, die die Einschränkungen traditioneller Mean-Variance-Ansätze überwindet, indem sie präzise Ober- und Untergrenzen für die Asset-Allokation ermöglicht.

Mean-Variance-Optimierung

Sammlung klassischer Portfolio-Konstruktionsmethoden, einschließlich Inverse Variance, Minimum Volatility und Maximum Sharpe Portfolios mit anpassbaren Zielen und Einschränkungen.

Entropie-Pooling

Fortschrittliche Methodik, die die Spezifikation nichtlinearer Marktsichten zur Generierung posteriorer Verteilungen ermöglicht und über traditionelle renditeorientierte Modelle hinausgeht.

Shrinkage-Methoden

Spezialisierte Techniken zur Reduzierung von Rauschen in Kovarianzmatrizen, die robustere Grundlagen für Portfolio-Optimierungsanwendungen schaffen.

Hierarchische Risiko-Parität

Moderner Optimierungsalgorithmus, der unüberwachtes maschinelles Lernen durch hierarchisches Clustering nutzt, um Vermögenswerte nach Risikomerkmalen zu gruppieren.

Black-Litterman-Modell

Fortschrittliches Allokations-Framework, das die Capital Asset Pricing Theory mit Bayesscher Statistik kombiniert, um effiziente Portfolio-Gewichtsschätzungen zu generieren.

Robuste Bayes'sche Allokation

Fortschrittlicher Algorithmus, der Annahmen über vorherige Marktparameter formuliert und robuste Portfolios entlang der Bayesschen Effizienzgrenze generiert.

Denoising und Detoning

Fortschrittliche Matrixverfeinerungsmethoden, die effizient Rauschen aus Kovarianzstrukturen entfernen, ohne Informationsverlust.

Distance-Ansatz

Weit verbreitete Paare-Handelsstrategie, die für ihre Einfachheit und Transparenz geschätzt wird und sich ideal für groß angelegte empirische Forschungsanwendungen eignet.

Cointegration-Ansatz

Etablierte Methodik, die Paare mit ökonometrisch zuverlässigen Gleichgewichtsbeziehungen für den statistischen Arbitragehandel identifiziert.

Zeitreihen-Ansatz

Erweitertes Regelwerk für den Handel, das Zeitreihenmodellierung von Mittelwertumkehrprozessen über traditionelle Cointegrationsmethoden hinaus nutzt.

Stochastischer Kontrollansatz

Fortschrittliche Methodik, die stochastische Prozesse zur Bestimmung optimaler Handelsregeln verwendet, ohne Spread-Prognosen oder Formationsperioden zu benötigen.

Machine Learning-Ansatz

Integriertes Framework, das verschiedene statistische Arbitrage-Techniken mit maschinellen Lernalgorithmen kombiniert, um die Strategieentwicklung zu verbessern.

Time Machine Terminal

Fortschrittliches Scalping-Terminal mit umfassenden historischen Wiedergabefunktionen, das es Händlern ermöglicht, OHLCV-Daten zusammen mit Orderbuchstrukturen und Tick-für-Tick-Bewegungen gleichzeitig zu überprüfen.

ProfitMaker.cc Framework

Open-Source-Modul-Trading-Terminal, das für maximale Flexibilität durch eine komponentenbasierte Architektur entwickelt wurde und die nahtlose Integration benutzerdefinierter Module unterstützt.

Individuelle Terminal-Entwicklung

End-to-End-Entwicklung und laufende Support-Services für maßgeschneiderte Trading-Terminals, die auf spezifische Handelsstrategien, Anlageklassen oder institutionelle Anforderungen zugeschnitten sind.

KI-Strategie-Builder

Innovative Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Handelsstrategien zu erstellen, zu optimieren und zu testen, ohne Programmierkenntnisse zu benötigen.

Backtesting-Framework

Robustes System zur Simulation von Handelsstrategien auf historischen Daten zur Bewertung der Performance vor dem Einsatz von echtem Kapital.

RL-Modellentwicklung

Entwicklung und Implementierung von Reinforcement-Learning-Modellen für On-Chain-Market-Making, einschließlich Deep Q-Networks (DQN) und Avellaneda-Stoikov-Modelle.

Reward Function Engineering

Individuelle Entwicklung von Belohnungsfunktionen, die Gewinnziele effektiv mit Risikomanagement-Beschränkungen für optimale Handelsergebnisse ausbalancieren.

High-Latency-Adaptation

Spezialisierte Techniken zur Anpassung von Hochfrequenz-Handelsstrategien für den effektiven Betrieb in On-Chain-Umgebungen mit hoher Latenz.

Forschungsintegration

Laufende Verfolgung und Integration neuer Trends in der quantitativen Finanzwelt, im Reinforcement Learning und DeFi, um den Wettbewerbsvorteil zu erhalten.