AI-handel.
Een nieuw niveau
Een platform waar AI je handelsstrategieën creëert, test en optimaliseert
Probleem
Moderne handel vereist het verwerken van enorme hoeveelheden data en snelle aanpassing aan veranderende marktomstandigheden. Handelaren en beleggers worden geconfronteerd met enkele belangrijke problemen:
Informatieoverload
Talloze handelsstrategieën zijn verspreid over verschillende bronnen, zonder een uniform systeem om hun effectiviteit te beoordelen.
Complexiteit van testen
Gebrek aan een universeel hulpmiddel om strategieën onder verschillende marktomstandigheden te testen.
Hoge instapdrempel
Het creëren van effectieve handelsstrategieën vereist gespecialiseerde kennis en vaardigheden.
Suboptimaal portefeuillebeheer
Traditionele methoden slagen er niet in zich aan te passen aan snel veranderende marktomstandigheden.
Oplossing: MarketMaker.cc
MarketMaker.cc is een innovatief platform dat kunstmatige intelligentie, crowdsourcing van handelsstrategieën en geavanceerde backtesttechnologieën combineert om een revolutionair ecosysteem voor algoritmische handel te creëren.
Belangrijkste AI-componenten:
AI-gestuurde strategieaggregatie
- Intelligent zoeken en verzamelen van open handelsstrategieën uit GitHub, gespecialiseerde forums en andere onlinebronnen.
- Automatische classificatie en categorisatie van strategieën op markttypes, instrumenten en methodologieën.
- Voortdurende updates van de database met nieuwe strategieën.
Visuele strategieconstructor
- AI-assistent voor het ontleden van complexe strategieën in functionele blokken en het automatisch creëren van nieuwe strategieën op basis daarvan.
- Intuïtieve drag-and-drop-interface voor het maken en aanpassen van strategieën.
- Mogelijkheid om elementen uit verschillende strategieën te combineren zonder programmeren.
Geavanceerde backtester
- Razendsnel testen van strategieën op historische data.
- Gedetailleerde prestatieanalyse met belangrijke statistieken.
- Stresstests onder verschillende marktomstandigheden.
AI-agents voor portefeuillebeheer
- Autonome AI-agents die handelsstrategieën in realtime optimaliseren.
- Competitiesysteem tussen agents om de meest effectieve benaderingen te identificeren.
- Beloningsmechanisme voor succesvolle agents met toewijzing van extra middelen.
Marktkansen
De wereldwijde markt voor algoritmische handel groeit snel:
AI-tools voor financiën
Tegen 2028 wordt 80% van de totale markt voor financiële planning en vermogensbeheer bereikt.
Agent-AI
33% van de zakelijke softwaretoepassingen zal tegen 2028 agent-AI bevatten (minder dan 1% in 2024).
Autonome oplossingen
15% van de dagelijkse zakelijke beslissingen wordt al autonoom genomen door AI-agents.
Platformfuncties
Handelsterminal
Realtime dataproviders, een uniforme interface voor alle beurzen en geavanceerd orderbeheer
Portefeuillebeheer
Beheer van de portefeuillestructuur, herbalancering en virtuele portefeuilles met tokens
Historische data
Kant-en-klare API-providers en aangepaste dataverzameling in Clickhouse/DuckDB
Strategiebouwer
Visuele botconstructor, 100+ strategieën en integratie met TradingView
Strategietesten
Uitgebreide tests op historische data, virtuele portefeuilles en echte accounts
Analyse
Geavanceerde marktanalyse, signalen en geautomatiseerde handelsoplossingen
Concurrentievoordelen
Innovatieve aanpak voor strategieaggregatie
Anders dan concurrenten die een beperkte set vooraf geïnstalleerde strategieën aanbieden, gebruikt MarketMaker.cc AI om voortdurend nieuwe strategieën uit open bronnen te zoeken en te integreren.
Unieke visuele constructor
Onze AI zet complexe code automatisch om in visuele blokken, waardoor het maken van strategieën toegankelijk wordt voor gebruikers zonder programmeervaardigheden.
Ecosysteem van concurrerende AI-agents
Een systeem waarin AI-agents om middelen concurreren, wat zorgt voor constante verbetering van strategieën en aanpassing aan veranderende marktomstandigheden.
Allesomvattende oplossing
Combineert alle fasen van het werken met strategieën op één platform: van ontdekking en creatie tot testen en toepassing in de praktijk.
Ontwikkelingsroadmap
Handelsterminal
- Realtime dataproviders
- Beheer van handelsorders
- Uniforme beursinterface
- Betalingsverwerking
Portefeuillebeheer
- Beheer van de portefeuillestructuur
- Herbalancering van portefeuilles
- Visualisatie van de boekhouding
- Virtuele portefeuilles en tokens
- Eerste verkoop-MVP
Strategiebouwer
- Visuele botconstructor
- Bouwblokken aanmaken
- Implementatie van 100+ strategieën
- TradingView-integratie
- GitHub-strategieverzameling
Strategietesten
- Uitgebreide tests op historische data
- Testen met virtuele portefeuilles
- Testen met echte accounts
- Analyse van strategieprestaties
- Optimalisatie van parameters
Marktplaats
- Marktplaats voor strategieën en bots
- Mobiele applicatie
- Wereldwijde lancering
Ons team
@suenot
Chief Executive Officer
Fullstack, DevOps, AI-engineer
@markolofsen
Chief Technology Officer
Fullstack
@aliexz011
Chief Financial Officer
Fullstack
@timax
Hoofd Kwantitatief Onderzoek
Fullstack, AI-engineer
@soloviofff
Risicomanager
Fullstack, AI-engineer
@ibnteo
Business Development Manager
Fullstack
@alexlog9
Product owner
Quant Analyst/Researcher
@your_name
Word deel van ons team
Sluit je bij ons aan
Technologiestack
MarketMaker.cc-technologieën
Machine learning-technologieën
Financiële datastructuren
Geavanceerde systemen voor het omzetten van ongestructureerde financiële datasets in georganiseerde bar-formaten, waaronder traditionele tick-, volume- en dollar-bars naast innovatieve, informatiegedreven bar-structuren.
Labelingtechnieken
Uitgebreide reeks methodologieën voor datalabeling, waaronder Triple-Barrier, Meta-Labeling, Trend Scanning, Tail Sets en Matrix Flags voor de nauwkeurige classificatie van financiële patronen.
Feature engineering
Geavanceerde processen die ruwe financiële data omzetten in informatieve modelfeatures met behulp van domeinkennis, inclusief technieken uit de analyse van marktmicrostructuur en fractioneel gedifferentieerde features.
Portefeuilleoptimalisatie
Critical Line-algoritme
Geavanceerde techniek voor portefeuilleoptimalisatie die de beperkingen van traditionele mean-variance-benaderingen overwint door nauwkeurige boven- en ondergrenzen op de allocatiegewichten van activa toe te staan.
Mean-variance-optimalisatie
Verzameling van klassieke methodologieën voor portefeuilleconstructie, waaronder Inverse Variance, Minimum Volatility en Maximum Sharpe-portefeuilles met aanpasbare doelstellingen en beperkingen.
Entropy pooling
Geavanceerde methodologie die het mogelijk maakt niet-lineaire marktvisies te specificeren om posterieure verdelingen te genereren, en verder gaat dan traditionele, op rendement gerichte modellen.
Shrinkage-methoden
Gespecialiseerde technieken voor het verminderen van ruis in covariantiematrices, wat een robuustere basis creëert voor toepassingen van portefeuilleoptimalisatie.
Hierarchical Risk Parity
Modern optimalisatiealgoritme dat gebruikmaakt van ongesuperviseerde machine learning via hiërarchische tree clustering om activa te groeperen op basis van risicokenmerken.
Black-Litterman-model
Geavanceerd allocatieframework dat de Capital Asset Pricing-theorie combineert met bayesiaanse statistiek om efficiënte schattingen van portefeuillegewichten te genereren.
Robuuste bayesiaanse allocatie
Geavanceerd algoritme dat aannames over prior-marktparameters formuleert en robuuste portefeuilles genereert langs de bayesiaanse efficiënte grenslijn.
De-noising en de-toning
Geavanceerde matrixverfijningsmethoden die efficiënt ruis uit covariantiestructuren verwijderen zonder informatieverlies.
Arbitragestrategieën
Afstandsbenadering
Veelvuldig geciteerde pairs-trading-strategie die wordt gewaardeerd om haar eenvoud en transparantie, waardoor ze ideaal is voor grootschalig empirisch onderzoek.
Cointegratiebenadering
Gevestigde methodologie die paren identificeert met econometrisch betrouwbare evenwichtsrelaties voor statistische arbitragehandel.
Tijdreeksbenadering
Verbeterd handelsregelframework dat tijdreeksmodellering van mean-reverting-processen gebruikt, voorbij traditionele cointegratiemethoden.
Stochastische controlebenadering
Geavanceerde methodologie die stochastische processen gebruikt om optimale handelsregels te bepalen zonder dat spreadvoorspelling of vormingsperiodes nodig zijn.
Machine learning-benadering
Geïntegreerd framework dat diverse technieken voor statistische arbitrage combineert met machine learning-algoritmen om het creëren van strategieën te verbeteren.
Aangepaste handelsoplossingen
Time Machine-terminal
Geavanceerde scalping-terminal met uitgebreide mogelijkheden voor historische playback, waarmee handelaren OHLCV-data tegelijk met de structuur van het orderboek en tick-voor-tick-bewegingen kunnen bekijken.
ProfitMaker.cc-framework
Open-source modulaire handelsterminal ontworpen voor maximale flexibiliteit via een op componenten gebaseerde architectuur die naadloze integratie van aangepaste modules ondersteunt.
Ontwikkeling van aangepaste terminals
End-to-end ontwikkeling en doorlopende ondersteuning voor op maat gemaakte handelsterminals, afgestemd op specifieke handelsstrategieën, activaklassen of institutionele vereisten.
technologies.ai
AI-strategiebouwer
Innovatief platform dat kunstmatige intelligentie inzet om handelsstrategieën te bouwen, optimaliseren en backtesten zonder dat programmeerkennis nodig is.
Backtesting-framework
Robuust systeem voor het simuleren van handelsstrategieën op historische data om de prestaties te evalueren voordat ze met echt kapitaal worden ingezet.
Reinforcement learning voor market making
Ontwikkeling van RL-modellen
Ontwikkeling en implementatie van reinforcement learning-modellen voor on-chain market making, waaronder Deep Q-Networks (DQN) en Avellaneda-Stoikov-modellen.
Engineering van beloningsfuncties
Maatwerkontwikkeling van beloningsfuncties die winstgevendheidsdoelstellingen effectief in balans brengen met risicobeheersbeperkingen voor optimale handelsresultaten.
Aanpassing aan hoge latentie
Gespecialiseerde technieken voor het aanpassen van high-frequency trading-strategieën zodat ze effectief functioneren in on-chain omgevingen met hoge latentie.
Onderzoeksintegratie
Doorlopend volgen en integreren van opkomende trends in kwantitatieve financiën, reinforcement learning en DeFi om een concurrentievoordeel te behouden.
Investeringskans
Waardering: $10M USDT
Pre-seedronde: 5% voor $500k USDT
(Waardering per januari 2026)
MM-token: gebruik en bedrijfsmodel
MM is de utility-token van het MarketMaker.cc-platform, gebruikt om alle belangrijke diensten te betalen en deelnemers aan het ecosysteem te stimuleren.
1. Betaling voor platformdiensten
- Strategieaggregatie: toegang tot geavanceerd zoeken en het automatisch toevoegen van nieuwe handelsstrategieën uit open bronnen.
- Visuele strategieconstructor: gebruik van de drag-and-drop-interface voor het maken en aanpassen van strategieën.
- Backtesten: het uitvoeren van strategietests op historische data, inclusief stresstests en analyses.
- AI-agents starten en beheren: activering en ondersteuning van autonome AI-agents voor portefeuillebeheer.
- Toegang tot premium-analyses: ontvangen van uitgebreide rapporten, marktsignalen en individuele aanbevelingen.
2. Strategiemarktplaats
- Strategieën kopen en verkopen: betaling voor het verwerven van kant-en-klare strategieën van andere gebruikers of het verkopen van je eigen oplossingen.
- Commissies binnen het platform: transactiekosten op de marktplaats worden in MM in rekening gebracht.
3. Beloningen en staking
- Beloningen voor de beste AI-agents: topagents ontvangen MM voor succesvolle resultaten in competities en portefeuillebeheer.
- Staking voor toegang tot exclusieve functies: MM vergrendelen om toegang te krijgen tot gesloten diensten, vroege releases en stemmingen.
4. Governance en stemmen
- Stemmen over platformontwikkeling: MM-houders kunnen deelnemen aan de besluitvorming over de ontwikkeling van het ecosysteem (DAO-mechanismen).
Kort gezegd: MM is een universeel afrekenings- en stimuleringsinstrument voor het platform. Alle belangrijke acties, diensten en de motivatie van deelnemers zijn gekoppeld aan het gebruik van de MM-token, die vrij verhandeld wordt op DEX.