問題
現代交易需要處理大量數據並快速適應市場變化。交易者和投資者面臨幾個關鍵問題：
資訊過載
眾多交易策略分散在不同資源中，缺乏統一的效果評估體系。
測試複雜性
缺乏通用工具來在不同市場環境下測試策略。
高門檻
建立有效的交易策略需要專業知識和技能。
投資組合管理不佳
傳統方法難以及時適應快速變化的市場環境。
解決方案：MarketMaker.cc
MarketMaker.cc 是一個創新平台，結合了人工智慧、交易策略眾包和先進的回測技術，打造了革命性的演算法交易生態系統。
關鍵AI元件：
AI驅動的策略聚合
- 智慧搜尋和收集來自GitHub、專業論壇等網路資源的開源交易策略。
- 按市場型別、工具和方法對策略進行自動分類和歸類。
- 資料庫持續更新，納入新策略。
視覺化策略構建器
- AI助手將複雜策略分解為功能模組，並基於此自動建立新策略。
- 直觀的拖拽介面，便於建立和修改策略。
- 無需程式設計即可組合不同策略元素。
高階回測工具
- 在歷史數據上高速測試策略。
- 詳細的效能分析和關鍵指標。
- 多種市場環境下的壓力測試。
AI投資組合管理代理
- 自主AI代理即時最佳化交易策略。
- 代理間競賽機制，篩選最優方法。
- 為表現優異的代理分配額外資源和獎勵。
市場機遇
全球演算法交易市場正在快速增長：
金融AI工具
到2028年，金融規劃和投資管理市場的80%將由AI工具驅動。
代理型AI
到2028年，33%的企業軟體將整合代理型AI（2024年不到1%）。
自主解決方案
已有15%的日常業務決策由AI代理自主完成。
平台功能
交易終端
即時數據提供商，所有交易所的統一介面和高階訂單管理
投資組合管理
投資組合樹管理，再平衡和代幣虛擬投資組合
歷史數據
即用型API提供商和Clickhouse/DuckDB中的自定義數據收集
策略構建器
視覺化機器人構建器，100多種策略和TradingView整合
策略測試
在歷史數據、虛擬投資組合和真實賬戶上進行全面測試
數據分析
高階市場分析、訊號和自動化交易解決方案
競爭優勢
創新的策略聚合方法
與僅提供有限預設策略的競爭對手不同，MarketMaker.cc 利用 AI 持續從開源渠道搜尋並整合新策略。
獨特的視覺化構建器
我們的 AI 會自動將複雜程式碼轉化為視覺化模組，讓沒有程式設計經驗的使用者也能輕鬆建立策略。
競爭性 AI 代理生態系統
AI 代理在系統中競爭資源，確保策略持續最佳化並適應不斷變化的市場環境。
一體化解決方案
將策略的所有環節整合於一個平台：從發現、建立到測試和實際應用。
發展路線圖
交易終端
- 即時數據提供商
- 交易訂單管理
- 統一交易所介面
- 支付處理
投資組合管理
- 投資組合樹管理
- 投資組合再平衡
- 會計視覺化
- 虛擬投資組合和代幣
- 首次銷售MVP
策略構建器
- 視覺化機器人構建器
- 構建模組建立
- 100多種策略實現
- TradingView整合
- GitHub策略集合
策略測試
- 歷史數據全面測試
- 虛擬投資組合測試
- 真實賬戶測試
- 策略效能分析
- 引數最佳化
Marketplace
我們的團隊
@suenot
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Fullstack, DevOps, AI Engineer
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技術棧
MarketMaker.cc 技術體系
機器學習技術
金融數據結構
用於將非結構化金融數據集轉化為有序K線、成交量線、美元線等創新資訊驅動結構的高階系統。
標籤技術
涵蓋三重障礙、元標籤、趨勢掃描、尾部集合和矩陣標誌等多種金融數據標註方法。
特徵工程
利用領域知識將原始金融數據轉化為模型特徵，包括市場微觀結構分析和分數微分特徵等技術。
投資組合最佳化技術
臨界線演算法
突破傳統均值-方差方法限制的高階投資組合最佳化技術，可精確設定資產權重上下界。
均值-方差最佳化
包括逆方差、最小波動率、最大夏普比等經典投資組合構建方法，目標和約束可自定義。
熵池化
允許指定非線性市場觀點以生成後驗分佈的高階方法，超越傳統收益模型。
收縮方法
用於降低協方差矩陣噪聲、提升投資組合最佳化穩健性的專業技術。
分層風險平價
利用無監督機器學習的分層樹聚類演算法，根據風險特徵對資產分組。
Black-Litterman 模型
結合資本資產定價理論與貝葉斯統計的高效配置框架。
穩健貝葉斯配置
基於先驗市場引數假設，生成貝葉斯高效前沿上的穩健投資組合的高階演算法。
去噪與去色
高效去除協方差結構噪聲且無資訊損失的高階矩陣最佳化方法。
套利策略
距離法
以簡潔透明著稱的配對交易策略，適合大規模實證研究。
協整法
通過計量經濟學方法識別具有均衡關係的配對，用於統計套利。
時間序列法
利用時間序列建模均值回覆過程的增強型交易規則，超越傳統協整方法。
隨機控制法
基於隨機過程確定最優交易規則，無需價差預測或形成期。
機器學習法
結合多種統計套利技術與機器學習演算法的整合框架，提升策略生成能力。
定製化交易解決方案
時光機終端
具備歷史回放功能的高階剝頭皮終端，可同步回看K線、盤口和逐筆成交。
ProfitMaker.cc 框架
開源模組化交易終端，基於元件架構，支援自定義模組無縫整合。
定製終端開發
為特定策略、資產類別或機構需求量身定製的端到端開發與支援服務。
technologies.ai
AI 策略構建器
利用人工智慧構建、最佳化和回測交易策略的創新平台，無需程式設計。
回測框架
在歷史數據上模擬交易策略、評估實盤前表現的強大系統。
做市商強化學習
強化學習模型開發
開發和實現鏈上做市強化學習模型，包括DQN和Avellaneda-Stoikov模型。
獎勵函式設計
定製獎勵函式，平衡盈利目標與風險管理，實現最優交易結果。
高延遲適應
使高頻策略能在高延遲鏈上環境下高效執行的專業技術。
研究整合
持續跟蹤並整合量化金融、強化學習和DeFi領域新趨勢，保持競爭優勢。