问题
现代交易需要处理大量数据并快速适应市场变化。交易者和投资者面临几个关键问题：
信息过载
众多交易策略分散在不同资源中，缺乏统一的效果评估体系。
测试复杂性
缺乏通用工具来在不同市场环境下测试策略。
高门槛
创建有效的交易策略需要专业知识和技能。
投资组合管理不佳
传统方法难以及时适应快速变化的市场环境。
解决方案：MarketMaker.cc
MarketMaker.cc 是一个创新平台，结合了人工智能、交易策略众包和先进的回测技术，打造了革命性的算法交易生态系统。
关键AI组件：
AI驱动的策略聚合
- 智能搜索和收集来自GitHub、专业论坛等网络资源的开源交易策略。
- 按市场类型、工具和方法对策略进行自动分类和归类。
- 数据库持续更新，纳入新策略。
可视化策略构建器
- AI助手将复杂策略分解为功能模块，并基于此自动创建新策略。
- 直观的拖拽界面，便于创建和修改策略。
- 无需编程即可组合不同策略元素。
高级回测工具
- 在历史数据上高速测试策略。
- 详细的性能分析和关键指标。
- 多种市场环境下的压力测试。
AI投资组合管理代理
- 自主AI代理实时优化交易策略。
- 代理间竞赛机制，筛选最优方法。
- 为表现优异的代理分配额外资源和奖励。
市场机遇
全球算法交易市场正在快速增长：
金融AI工具
到2028年，金融规划和投资管理市场的80%将由AI工具驱动。
代理型AI
到2028年，33%的企业软件将集成代理型AI（2024年不到1%）。
自主解决方案
已有15%的日常业务决策由AI代理自主完成。
平台功能
交易终端
实时数据提供商，所有交易所的统一界面和高级订单管理
投资组合管理
投资组合树管理，再平衡和代币虚拟投资组合
历史数据
即用型API提供商和Clickhouse/DuckDB中的自定义数据收集
策略构建器
可视化机器人构建器，100多种策略和TradingView集成
策略测试
在历史数据、虚拟投资组合和真实账户上进行全面测试
数据分析
高级市场分析、信号和自动化交易解决方案
竞争优势
创新的策略聚合方法
与仅提供有限预设策略的竞争对手不同，MarketMaker.cc 利用 AI 持续从开源渠道搜索并集成新策略。
独特的可视化构建器
我们的 AI 会自动将复杂代码转化为可视化模块，让没有编程经验的用户也能轻松创建策略。
竞争性 AI 代理生态系统
AI 代理在系统中竞争资源，确保策略持续优化并适应不断变化的市场环境。
一体化解决方案
将策略的所有环节集成于一个平台：从发现、创建到测试和实际应用。
发展路线图
交易终端
- 实时数据提供商
- 交易订单管理
- 统一交易所接口
- 支付处理
投资组合管理
- 投资组合树管理
- 投资组合再平衡
- 会计可视化
- 虚拟投资组合和代币
- 首次销售MVP
策略构建器
- 可视化机器人构建器
- 构建模块创建
- 100多种策略实现
- TradingView集成
- GitHub策略集合
策略测试
- 历史数据全面测试
- 虚拟投资组合测试
- 真实账户测试
- 策略性能分析
- 参数优化
Marketplace
我们的团队
@suenot
Chief Executive Officer
Fullstack, DevOps, AI Engineer
@markolofsen
Chief Technology Officer
Fullstack
@aliexz011
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@timax
Head of Quantitative Research
Fullstack, AI Engineer
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Fullstack, AI Engineer
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Business Development Manager
Fullstack
@alexlog9
Product owner
Quant Analyst/Researcher
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技术栈
MarketMaker.cc 技术体系
机器学习技术
金融数据结构
用于将非结构化金融数据集转化为有序K线、成交量线、美元线等创新信息驱动结构的高级系统。
标签技术
涵盖三重障碍、元标签、趋势扫描、尾部集合和矩阵标志等多种金融数据标注方法。
特征工程
利用领域知识将原始金融数据转化为模型特征，包括市场微观结构分析和分数微分特征等技术。
投资组合优化技术
临界线算法
突破传统均值-方差方法限制的高级投资组合优化技术，可精确设定资产权重上下界。
均值-方差优化
包括逆方差、最小波动率、最大夏普比等经典投资组合构建方法，目标和约束可自定义。
熵池化
允许指定非线性市场观点以生成后验分布的高级方法，超越传统收益模型。
收缩方法
用于降低协方差矩阵噪声、提升投资组合优化稳健性的专业技术。
分层风险平价
利用无监督机器学习的分层树聚类算法，根据风险特征对资产分组。
Black-Litterman 模型
结合资本资产定价理论与贝叶斯统计的高效配置框架。
稳健贝叶斯配置
基于先验市场参数假设，生成贝叶斯高效前沿上的稳健投资组合的高级算法。
去噪与去色
高效去除协方差结构噪声且无信息损失的高级矩阵优化方法。
套利策略
距离法
以简洁透明著称的配对交易策略，适合大规模实证研究。
协整法
通过计量经济学方法识别具有均衡关系的配对，用于统计套利。
时间序列法
利用时间序列建模均值回复过程的增强型交易规则，超越传统协整方法。
随机控制法
基于随机过程确定最优交易规则，无需价差预测或形成期。
机器学习法
结合多种统计套利技术与机器学习算法的集成框架，提升策略生成能力。
定制化交易解决方案
时光机终端
具备历史回放功能的高级剥头皮终端，可同步回看K线、盘口和逐笔成交。
ProfitMaker.cc 框架
开源模块化交易终端，基于组件架构，支持自定义模块无缝集成。
定制终端开发
为特定策略、资产类别或机构需求量身定制的端到端开发与支持服务。
technologies.ai
AI 策略构建器
利用人工智能构建、优化和回测交易策略的创新平台，无需编程。
回测框架
在历史数据上模拟交易策略、评估实盘前表现的强大系统。
做市商强化学习
强化学习模型开发
开发和实现链上做市强化学习模型，包括DQN和Avellaneda-Stoikov模型。
奖励函数设计
定制奖励函数，平衡盈利目标与风险管理，实现最优交易结果。
高延迟适应
使高频策略能在高延迟链上环境下高效运行的专业技术。
研究集成
持续跟踪并集成量化金融、强化学习和DeFi领域新趋势，保持竞争优势。
MM / USDT 流动性池
向我们在 STON.fi 上的 MM/USDT 池提供流动性并赚取奖励。
投资机会
MM 代币：用途与商业模式
MM 是 MarketMaker.cc 平台的实用型代币，用于支付所有核心服务并激励生态参与者。
1. 平台服务支付
- 策略聚合： 访问高级搜索和自动添加开源新交易策略。
- 可视化策略构建器： 使用拖拽界面创建和修改策略。
- 回测： 在历史数据上运行策略测试，包括压力测试和分析。
- AI代理启动与管理： 启动和支持自主AI代理进行投资组合管理。
- 高级分析访问： 获取扩展报告、市场信号和个性化建议。
2. 策略市场
- 策略买卖： 购买他人策略或出售自有方案均以MM结算。
- 平台内手续费： 市场交易手续费以MM支付。
3. 奖励与质押
- 顶级AI代理奖励： 竞赛和投资管理表现优异的代理可获得MM奖励。
- 质押解锁专属功能： 质押MM可获得专属服务、早期功能和投票权。
4. 治理与投票
- 平台治理投票： MM持有者可参与平台发展决策（DAO机制）。
简而言之： MM是平台的通用结算和激励工具。所有核心操作、服务和激励均与MM代币挂钩，且可在DEX自由交易。