Kasım 2018
Önsöz
Geleneksel finans ve kripto para piyasalarının ticareti, katılımcıların büyük çoğunluğu için bir dezavantaj olarak yürütülür: perakende tüccarlar. Perakende tüccarlar için geleneksel finansal piyasalara erişim, çoğu durumda tüccarın haberi olmadan suni olarak ayarlanmış piyasa fiyatları, makaslar, gerçekçi olmayan ücretler ve komisyonlar yoluyla müşterilerinden agresif bir şekilde kâr sağlayan aracı kurumların hakimiyetindedir. Buna ek olarak, kripto alıcıları ve satıcıları, kripto para birimleri ticareti yapmak için yapıcı, alıcı ve kaldıraç ücreti ödüyor ve geleneksel finansal piyasalarda ticaret yapmak için kriptolarını kullanamıyor.
Marj ticareti sunan geleneksel aracı kurumlar ve merkezi kripto para birimi borsaları, onları pazara karşı dezavantajlı bir konuma getirerek dünya çapındaki perakende tüccarları avlıyor. Perakendeci tüccarlar, kripto para birimlerini, fiat çiftlerini, hisse senetlerini ve vadeli işlemleri daha az uygun fiyatlarla satın alır ve satar, çeşitli komisyonlar ve ücretler ödeyerek, neyi alıp satacaklarına karar verirken sıfır piyasa avantajına sahip olurlar. Tüccarlar, doğrudan muhalefet olmasa da, çıkarları kendi çıkarları ile uyumsuz olan aracı kurumlar ve borsalar aracılığıyla piyasalara erişmek zorundadır. İşleri daha da kötüleştirmek için, perakende tüccar işlemlerinden elde edilen daha fazla değer var. Alım satım verileri, düzenli olarak, doğrudan çatışma içinde olan ve dolayısıyla perakende tüccarlar için zararlı olan karlı ticaret stratejileri oluşturmak için onu kullanan risk fonlarının ve bankaların eline geçmektedir.
Quantfury bu uygulamaları kesin olarak sona erdirir. Geleneksel ve kripto para piyasalarının ticaretini ücretsiz, adil ve şeffaf hale getirir. Kullanıcılar komisyon, kaldıraç ücretleri, üretici ve alıcı ücretleri olmadan ticaret yapar ve en iyi teklif sunulur ve mevcut kripto para birimi ve geleneksel borsalardan fiyat sorar.
İçindekiler
- Önsöz
-
Değer Önerisi
-
Sorun
-
Eşsiz şartlarla tüm piyasalarda ticaret yapın
-
Uygulama
-
Takas edilen varlıkların listesi
-
İşlem platformu mimarisi
-
Quantfury başarısının simgeleştirilmesi
-
Ticaret verilerinden para kazanma
-
Quantfury Avantaj Matrisi
-
Değerler
-
- SSS
-
Notlar ve daha fazla oku
Değer Önerisi
Quantfury, tüccarlara, yatırımcılara ve kripto para sahiplerine geleneksel finans ve kripto piyasalarını benzersiz koşullarda ticaret yapma fırsatı sunar.
Kripto para sahipleri ve perakende tüccarlar için
- Alım satım komisyon, kaldıraç ve üretici / alıcı ücretleri içermez;
- Hisse senetleri, kripto para birimi, fiat çiftleri ve vadeli işlemler satın almak ve satmak için kripto para birimine kaldıraç işlemi ;
- Her zaman mevcut en iyi (en yüksek) satış fiyatı ve mevcut en iyi (en düşük) alış fiyatı ile işlem yapın.
Sorun
-
Kripto borsaları, sentetik fiyatları listelerken ve gereksiz ücretler alırken yalnızca kripto para birimi ticareti sunar ve sonuç olarak kullanıcılarını cezalandırır.
-
Geleneksel perakende komisyoncuları, kullanıcılarına karşı bahis oynar ve yapay olarak ayarlanmış teklif ve talep oranlarından, işlem komisyonlarından ve kaldıraç ücretlerinden yararlanır.
Tüm perakende tüccarlar alış emirlerini satış fiyatından ve satış emirlerini alış fiyatından gerçekleştirir; bu yaptıklarıyla kendi ticarette otomatik olarak dezavantajlı duruma düşerler. Basitçe ifade etmek gerekirse, perakende tüccarlar gerçek piyasadan daha yüksek satın alır ve daha düşük satarlar. Bir borsa veya aracı kurum, arasındaki farkı ayarladığında ve fiyatların daha da genişlemesini istediğinde, daha yüksek ticaret komisyonları ve kaldıraç ve geri çekme için daha yüksek ücretler talep ettiğinde, tüccara karşı üstünlük katlanarak artacak ve tüccar zararları artacaktır. Bu uygulamalar, marj ticareti Geleneksel perakende komisyoncuların ve kripto borsalarının çoğunluğu tarafından benimsenen iş modelinin özünü temsil eder. Bu iş modeli, aynı zamanda, kullanıcıları elde tutmanın daha az bir öncelik haline gelmek "bırak ve yak" modeli olarak da bilinir, çünkü bu işte fonlarının önemli bir kısmını kaybedecekleri ('yanma') ve ticareti durduracakları ('çalkalama') anlaşılır. . Amaç, tüccarın sermayesinin gerçekleşmesi mümkün çoğunu, karmaşa gerçekleşmeden önce yakmaktır.
"Çalkalama ve yanma" modelini açıklamak gerekirse, perakende tüccarlarının bu kadar yüksek bir yüzdesinin neden para kaybettiğini hala açıklayamıyor. Tüccarların çoğunun para kaybetmesi gerçeği bilgisidir (1), ancak endüstri bu kayıpların kesin istatistiklerini korumaktadır. Bu istatistiklerden, bazı perakendecilik kurumlarının tüccar performans raporlarını yasal bir gereklilik olarak yayınlamak zorunda kalması nedeniyle zaman mevcuttur. Bu raporlar, kasıtlı olarak çok az ayrıntı sağlar, ancak yine de tüccarların% 65 ila% 80'inin para kaybettiğine işaret etmektedir (1). Hisse senetleri, vadeli işlemler ve döviz çiftleri için perakende ticareti analiz eden dünyanın dört bir yanından akademisyenler tarafından araştırma çalışması, tüccar kayıplarının çok daha kasvetli bir resmine işaret ediyor. Bu araştırma, tüccarların% 95'inin para kaybettiğini, % 4'ünün eşit olduğunu ve %1'inin kar elde ettiği kanıtlanıyor. Buna ek olarak, kaybeden bir tüccarın piyasa spekülasyonunu bırakması ve ticareti durdurması üç ortalama yıl alır (2).
Bu nedenle, orantısız sayıda piyasa katılımcısının (perakende tüccarlar) sürekli olarak kısa vadeli piyasa bilgilerini yanlış yorumladığı durumlarda, piyasanın kısa vadede verimsiz olduğunu düşünüyoruz. Bir tüccarın belirli finansal enstrümanları satın alma veya satma kararı, yalnızca varlık fiyatı gibi hazır piyasa verilerine dayanmaz, aynı zamanda davranış kalıpları
tarafından da yönlendirilir. Bu modeller, özellikle perakende tüccarların çoğunluğunun, kayıpların ve kazançların potansiyel değerine dayalı karar vermelerinin yanı sıra, bazı buluşsal yöntemler kullanarak kayıplarını ve kazançlarını değerlendirmesiyle ilgilidir (3). Bilişsel psikoloji ve karar teorisinde, kayıptan kaçınma, insanların eşdeğer kazançlar elde etmek yerine kayıplardan kaçınmayı tercih etme eğilimini ifade eder: onlar için 5 $ kaybetmemek 5 $ kazanmaktan daha iyidir. İlke, ekonomi ve ticaret alanında çok belirgindir. Kayıptan kaçınmayı riskten kaçınma durumundan ayıran şey, parasal bir getirinin faydasının daha önce yaşananlara veya olması beklenenlere bağlı olmasıdır. Bazı araştırmalar, kayıpların psikolojik olarak kazançlardan iki kat daha güçlü olduğunu ileri sürdü. Aslında, 80.000'den fazla geleneksel perakende komisyonculuk işleminden gelen ticaret verilerini analiz eden yakın zamanda yayınlanan bir MIT araştırma makalesi (4), gerçekten de kaybeden tüccarların çoğunun, kazanan tüccarlardan iki kat daha uzun süre kayıplarını sürdürdükleri sonucuna varmıştır.
Quantfury, perakendeci tüccarların para kaybetme yüzdesini değiştirmeyecek, çünkü piyasa yayılmaları ve duyguları her zaman var olacak, ancak kullanıcıların kayıp miktarını önemli ölçüde azaltacaktır.
Eşsiz şartlarla tüm piyasalarda ticaret yapın
Uygulama
Quantfury uygulaması, piyasalarda işlem yapmak için en ucuz, en adil ve en şeffaf seçimdir.
Quantfury, kripto para birimi sahiplerinin, ABD ve Avrupa borsalarında listelenen kripto para birimleri, fiat çiftleri, hisse senetleri ve vadeli işlemler gibi fiat para birimleri ile komisyon, kaldıraç veya diğer ücret türleri ödemeden ticaret yapmalarına olanak tanıyan bir akıllı telefon mobil uygulaması geliştirdi. Alım satım yapılan tüm finansal araçlar her zaman gerçek zamanlı piyasa en iyi teklifinde kote edilir ve asla yapay olarak ayarlanmayan fiyatlardan (5) kote edilir.
Quantfury uygulamasında işlem yapmaya başlamak için kullanıcı teminatını finanse etmek için yalnızca kripto para birimleri ("fiat" para birimleri yoktur) kabul edilir. Kullanıcılar, orijinal teminat değerlerinin 20 katı USD cinsinden sabit işlem gücüne erişirler. Bu ticaret gücü sabit kalır. Kripto para teminatı, kullanıcı işlem yaparken cari döviz kuruna göre işlem gücünün fiat para biriminde meydana gelen potansiyel kayıpları güvence altına alır. En son döviz kuru verilerine göre kullanıcıların kripto para teminatının değerinden daha büyük kayıplara uğramasına izin verilmez. Quantfury ticaret uygulaması tarafından izin verilen maksimum ticaret gücü boyutu 200.000 $ 'dır ve bu da 10.000 $ teminat gerektirir (kripto eşdeğeri olarak).
Bir örnek:
Bir kullanıcı, Bitcoin biçiminde, 100 $ 'a eşdeğer teminat yatırır ve hem kripto para birimi hem de geleneksel finansal piyasalarda ticaret yapmak için 2.000 $' lık sabit bir ticaret gücü alır. Bu 2.000 $ 'lık işlem gücü, işlemlerden kaynaklanan kayıplardan bağımsız olarak sabit kalır. Ticaretten kaynaklanan zararlar, teminat değerinin fiat eşdeğerini aşamaz; aksi takdirde alım satım durdurulur ve pozisyonlar tasfiye edilir.
İşlem Gören Varlık Türlerinin Listesi
Hisse senetleri ve ETF'ler
475 ABD ve AB, orta ve büyük üst hisse senetleri ve ETF'leri listeledi
Kripto Çiftleri
BTC/USDT, ETH/USDT, EOS/USDT, LTC/USDT, DASH/USDT, IOTA/USDT, NEO/USDT, XMR/USDT, XRP/USDT, ETC/USDT, ZEC/USDT, ADA/USDT, QTUM/USDT, XTZ/USDT, LINK/USDT
Vadeli işlemler
S&P 500 E-mini, Dow E-mini, NASDAQ-100 E-mini, Ham Petrol, Doğal Gaz, Altın, Platin, Gümüş, Bakır
Para Birim Çiftleri
USD/CAD EUR/USD EUR/GBP USD/JPY GBP/USD AUD/USD NZD/USD USD/CHF EUR/JPY CAD/JPY GBP/JPY AUD/JPY NZD/JPY CHF/JPY
İşlem Platform Mimarisi
Quantfury platformu, ticari uygulama kullanıcı tabanı için yeni nesil ölçeklenebilirlik sağlamak için bir mikro hizmetler mimarisi kullanıyor. Platformu, işlem odaklı hizmetler için güvenilir bir şekilde ölçeklenebilir ve yüksek performanslı veri teslimatı için standardı belirliyor ve işi, bağımsız olarak yükseltilebilen ve birden çok boyutta ölçeklenebilen birden çok serbest bağlı hizmete böler.
Quantfury işlem platformu, kullanıcı işlemlerini dahili olarak eşleştirmek ve eşleşmeyen herhangi bir kullanıcı işlem emrinin garantili şekilde yürütülmesini sağlayan sürekli piyasa oluşturma etkinliği sağlamak için tasarlanmıştır. Quantfury platformu, perakende tüccarlar için doğrudan erişim sağlayan sektörün tek "hafif havuzudur". Quantfury platformu, öncelikle kurumsal tüccarlar için var olan “karanlık havuz” kavramının tam tersidir. Quantfury'nin hafif havuzunda her katılımcı benzersiz sektör ticaret koşullarına sahip olur, tüm katılımcılar perakende tüccarlardır ve tüm ticaret platformu etkinlikleri blok zinciri aracılığıyla denetlenebilir ve doğrulanabilir. Herkes havuzun sahibi olabilir ve jeton sahipliği yoluyla işlemlerinden yararlanabilir. Bu nedenle, katılımcıların, jeton sahiplerinin ve Quantfury platformunun çıkarları her zaman tamamen uyumludur.
Quantfury, tüm kullanıcı işlemlerinin, günlük aktif kullanıcı sayısına bakılmaksızın, herhangi bir işlem komisyonu veya kaldıraç ücreti olmaksızın, borsaların en iyi teklif veya satış fiyatlarında kote edilmesini ve yürütülmesini garanti eder.
Quantfury Transparenz
Quantfury platformunun ana varlığı olan kullanıcı ticaret verileri dijitalleştirilir ve akıllı bir sözleşme ve içerik adresli bir depolama sistemi olan IPFS kullanılarak yayınlanır:
1. Bir pozisyon kapatıldığında, anonimleştirilmiş ticari tanımlayıcı, alış ve satış fiyatı, son fiyat ve zaman damgası dahil işlem verileriyle birlikte IPFS'de şifrelenmiş bir biçimde saklanır;
2. Bu verinin bir karması Ethereum ana ağında saklanır;
3. Quantfury, denetim amacıyla bu verilerin şifresini zaman gecikmeli (30 gün) esasına göre çözmek için anahtar yayınlar. Anahtar, kullanıcıların aylık kapalı pozisyon ticaret verilerinin şifresini çözer ve Quantfury Ethereum akıllı sözleşmesine kaydedilir;
4. Bu anahtar, Quantfury DAPP aracılığıyla veya onu almak için Quantfury Akıllı Sözleşme işlevini çalıştırarak görülebilir.
Ticaret verilerinden para kazanma
Quantfury AI, gelir elde etmek için kullanıcı ticaret verileri üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modellerinin yönlendirdiği çok sayıda niceliksel ticaret stratejisi kullanır. Böyle bir model, işlem verilerinin doğruluğunun, düzeltilmiş makaslar, ücretler, komisyonlar, kullanıcı mevduatı boyutlarında üst sınır eksikliği ve kaldıraç elde etmek için kullanıcı marjı gereksinimleri nedeniyle olumsuz yönde önyargılı olduğu geleneksel aracı kurumlarda pratik değildir. Quantfury ekosistemi, en az önyargılı olan ve tüccarların "en saf" piyasa duyarlılığını temsil eden mükemmel alım satım verilerini oluşturma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Bu ekosistem, kullanıcıların gerçek zamanlı, komisyon ve ücretler olmadan ve sabit işlem gücüyle en iyi teklifle ticaret yapmasını sağlayarak elde edilir.
Perakendeci tüccar kararlarının çoğu, Prospect Theory'de (3) açıklandığı gibi kazanç ve kayıpların psikolojisi tarafından yönlendirilir. Yatırımcıların piyasa dalgalanmalarına tepkileri, tüccarın işlem karlarına veya zararlarına verdiği tepkilere dayalı olarak nicel davranış kalıpları halinde formüle edilebilir.
Uzun bir süredir, bireysel ticaret verilerinin, finansal kurumlar tarafından, karlı ticaret stratejileri formüle etmelerini sağlayan önemli ticari emir akışları edinerek veya bu emir akışlarına sahip olarak (6) paraya dönüştürülmesi yaygın bir uygulamadır. Perakendeci tüccarlar, ticaret yapmak için komisyonlar ve çeşitli ücretler öderler, ürettikleri alım satım verilerinden para kazanmadan asla pay almazlar.
Finans kurumları, müşterinin ticari emirlerinin ardındaki işlem davranışının tüm derinliğine sahip olmadan, müşteri ticaret emri akışlarını tek boyutlu bir şekilde analiz eder. Bu davranış büyük ölçüde müşterinin hesaplarının boyutuna, kullandıkları kaldıraç boyutuna ve önceki işlem geçmişlerine göre belirlenir.
Quantfury ekosistemi, kullanıcı ticaret verileri için bir ders kitabı vaka veri kümesi oluşturmak üzere tasarlanmıştır:
- Ticari sonuçlardan bağımsız olarak sürekli ticaret gücü sunarak kullanıcıların "korku ve açgözlülük" faktörünü etkin bir şekilde gruplamak;
- Kabul edilen kullanıcı teminat büyüklüklerinin sayısını sabitlemek, böylece benzer korku ve açgözlülük oranlarına sahip birkaç tüccar grubu oluşturmak;
- Kullanıcıların gerçek zamanlı döviz alım satım fiyatlarını komisyon ve ücret olmaksızın alıp satmalarına ve kullanıcıların alım satım kararlarının tüm derinliğini ve geçmişini koruyarak tüccarların en az önyargılı veya "en saf" piyasa duyarlılığını arttırmak.
Quantfury, ekosisteminde üretilen ticaret verilerini sürekli olarak günceller ve makine öğrenimini uygular. Bu makine öğrenimi algoritmaları, Quantfury gelen kullanıcı ticaret emirlerinin her biri için satın almak, satmak veya hiçbir şey yapmamak için otomatik ticaret kararları üretir. Tüccar davranışının hem bireyler hem de gruplar olarak makine öğrenimi, Quantfury ekosisteminin mevcut durumunun her anında gerçek zamanlı olarak gerçekleştirilir ve böylece platformun finansal refahı sürekli olarak iyileştirilir.
Quantfury'nin makine öğrenimi algoritmalarının ve otomatik ticaret kararlarının verimliliğini ve bütünlüğünü korumak için, ticaret uygulaması kullanıcılarına benzersiz ticaret koşulları sağlamak temel bir gerekliliktir ve bu da, perakende tüccarlar tarafından en tarafsız piyasa duyarlılığı verilerini vaat eder. Dahası, platform etkinliğinin tamamen tarafsız bir şekilde gerçekleşmesine izin vermenin bir sonucu olarak platformun tahmin gücü sürekli olarak güçlenir.
Quantfury'de kullanılan ML Algoritmaları:
A. Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), İleri Beslemeli Sinir Ağı (FNN) olarak bilinen oldukça basit bir yapay sinir ağı biçimidir. FNN'ler, bilgi içlerinden yalnızca tek bir yönde aktığı için buna denir. MLP'ler bir giriş katmanından, bir veya daha fazla gizli katmandan ve bir çıktı katmanından oluşur. MLP içindeki her nöron, önceki katmandan gelen her çıktının ağırlıklı toplamını gerçekleştirir (bu nöronlar bu nedenle yoğun şekilde bağlı olarak bilinir), önyargı adı verilen ek bir sayı ekler ve çıktısını üretmek için doğrusal olmayan bir işlev uygular. Doğrusal olmama, teknik olarak MLP'nin herhangi bir işleve yaklaşmasına izin verdiği için önemlidir.
Basit bir 4 katmanlı MLP aşağıda gösterilmiştir:
MLP'ler, geri yayılım algoritması ile diğer yapay sinir ağlarının çoğuna benzer şekilde öğrenir (eğitilir). Bu algoritma, bir girdinin ağda yayılmasına izin verilen ve ardından çıktının ideal çıktıyla karşılaştırıldığı bir denetimli öğrenme biçimidir. Bu belirli çıktı ile ideal çıktı arasındaki fark, hata olarak bilinir. Algoritma, hangi nöronların, katman katman, hataya ve ne kadar katkıda bulunduğunu belirler ve ardından bunları örnek başına yinelemeli olarak ayarlar.
B. Otomatik kodlayıcı
Otomatik kodlayıcı, giriş verilerinin önemli yönlerini kısaltılmış bir biçime veya koda dönüştürmeyi amaçlayan bir sinir ağıdır. Bu kısaltılmış biçim, hem veri boyutu açısından verimli olduğu ölçüde yararlıdır, hem de otomatik kodlayıcının girişten en az ilgili bilgiyi kaldırması nedeniyle yararlıdır. Bu, diğer makine öğrenimi algoritmalarının, eğer girişleri önce otomatik olarak kodlanırsa daha verimli bir şekilde öğrenmesine olanak tanır.
Bir otomatik kodlayıcı, genellikle boyut olarak bir noktaya küçülen ve daha sonra aynı sayıda katmanla orijinal boyuta geri artan gizli katmanlara sahip bir MLP biçimini alır. Daha sonra algoritma, çıktıdaki girişi yeniden oluşturmaya çalışacak şekilde eğitilir. Bu önemsiz görünebilir, ancak gizli katmanların boyutu gittikçe küçüldükçe, algoritmanın girdiyi eksik bilgilerden yeniden oluşturmayı öğrenmesi gerekir. Eğitim süreci bu nedenle sezgisel olarak verilerin yalnızca en önemli yönlerini korumayı öğrenir.
Ağın ilk kısmı kodlayıcı, ikinci kısmı ise kod çözücü olarak bilinir. Eğitim süreci tamamlandıktan sonra verileri dönüştürmek için yalnızca kodlayıcı üzerinde kullanılır. Ağın bu bölümlerini özetleyen bir şema aşağıda gösterilmiştir:
C. Q-Çğrenme Kodlayıcı
Q-öğrenme, pekiştirmeli öğrenme olarak bilinen makine öğrenimi tekniklerinin bir alt kümesinin parçasıdır. Pekiştirmeli öğrenme, uzun vadede ödül kavramını en üst düzeye çıkarmak için yapay bir ajanın
çevresi içinde nasıl eylemlerde bulunacağını optimize etmekle ilgilenir - tıpkı bir hayvanı eğitmek gibi.
Q-öğrenmede, olası her durumda gerçekleştirilebilecek bir dizi durum (S) ve bir dizi eylem (A) vardır. Bu eylemlerden birini belirli bir durumda gerçekleştirerek, aracı bir durumdan diğerine geçiş yapar ve eylem ve duruma bağlı olarak belirli bir ödül kazanır.
O halde, Q-öğrenme algoritmasının amacı, temsilciye herhangi bir durumda en iyi eylemin ne olduğunu söyleyebilen bir Q fonksiyonu bulmaktır. Bu işlev, algoritmaya en üst düzeye çıkarmaya çalıştığı yüksek düzeyli bir hedefin verildiği bir eğitim sürecinde bulunur - tüm eylemlerinden elde edilen birikimli bir ödül vardır. Buna örnek olarak, bir ticaret botunun toplam yatırım getirisi veya "pong" oynamayı öğrenmeye çalışan bir bot için yüksek puan verilebilir. Q işlevi birçok biçimde olabilir ve daha önce tartışıldığı gibi genellikle bir MLP'dir.
Q-öğrenicinin öğrenme süreci matematiksel olarak şu şekilde tanımlanabilir:
İşlevin, hem temsilcinin mevcut bir eylemden kazanabileceği ödülü hem de bu eylemin, karşılık gelen ödülleri olan gelecekteki eylemleri gerçekleştirme yeteneğini nasıl etkileyebileceğini dikkate alacak şekilde güncellendiği görülebilir.
Quantfury'nin ML Mimarisinin Amacı ve Açıklaması:
A : Hedef
Quantfury ML mimarisinin amacı, riske göre ayarlanmış getirileri en üst düzeye çıkarmaktır. Tüccarların Quantfury platformundaki faaliyetlerini izleyerek ve ayrıca tüm enstrümanlarımızdan teknik göstergeleri entegre
ederek, Q öğrenicimizin karlı ticaret kararları alabileceği kapsamlı bir piyasa durumu görünümü oluşturabiliyoruz. Kullanıcılara adil bir ticaret ortamı ve düşük marjlar sunarken Quantfury'nin karlı kalmasını sağlayan bu sistemdir.
B. Veri Akışları
Quantfury, evrenini doğru bir şekilde değerlendirmek için birçok farklı veri akışını makine öğrenimi mimarisine dahil ediyor. Veri akışları, genel olarak tüccar verilerine ve finansal araç verilerine bölünebilir.
Tüccar verileri, tüccarların platformdaki davranışlarından oluşur. Bu veriler anonimleştirilir ve bireyleri izlemek için değil, platformdaki aracıların eylemlerini modellemek için kullanılır. Tüccar verileri, pozisyon başına yatırım getirisi, uzun veya kısa risk vb dahil olmak üzere tam bir ticaret geçmişinden oluşur. Bu veriler daha sonra hareketli zaman pencerelerine ve hareketli pozisyon pencerelerine işlenir - bir yatırımcının eylemlerinin açılan pozisyon başına nasıl geliştiğine dair bir fikir verir.
Diğer veri akışı, Quantfury'de işlem gören tüm finansal enstrümanlar hakkında harmanlanmış bilgileri içerir. Bu, hareketli ortalamalar ve oynaklık gibi çok sayıda teknik göstergeyi ve bu göstergelerin belirli bir araç için zaman içinde nasıl geliştiğini içerir.
C. Quantfury’nin yapay zeka mimarisi 3 ana unsurdan oluşur: bir derin otomatik kodlayıcı sistemi, bir pozisyon tahmin ağı ve bir Q-öğrenen sistemi.
Otomatik kodlayıcılar, yukarıdaki veri akışlarında bulunan en önemli bilgileri akıllıca ayıklamak için eğitilmiştir. Her veri akışı kodlanması gereken farklı özelliklere sahip olduğundan, her veri akışı için farklı bir otomatik kodlayıcı gerekir. Bu yalnızca gelişmiş performansa izin vermekle kalmaz, aynı zamanda otomatik kodlayıcılar verilerin sıkıştırılmasına, bant genişliği kısıtlamalarının gevşemesine ve sistem gecikmesinin iyileştirilmesine de izin verir - doğru ve zamanında işlem için hayati önem taşır.
Tüm veri akışları otomatik olarak kodlandıktan sonra, bir MLP, tüm mevcut ve geçmiş bilgileri dikkate alarak belirli bir tüccarın mevcut pozisyonunun performansı hakkında bir tahmin yapar. Bu, her bir enstrüman ve ayrı bir model için açılan her pozisyon için gerçekleştirilir.
Yukarıda açıklanan tahmin daha sonra geçerli zaman adımında tüm otomatik kodlanmış veri akışlarına eklenir. Bu, Quantfury evrenini tam olarak tanımlayan bir durum yaratır. Böyle bir durum daha sonra Q öğrenenler tarafından Quantfury'nin yapması gereken bir eylemi dikte etmek için kullanılabilir - bu durumda belirli bir enstrümanda hangi pozisyonun alınacağı ve ne kadar büyük bir pozisyon alacağı bellir olur. Her enstrüman için bir Q-öğrenen, o enstrümanın belirli dinamikleriyle başa çıkmayı öğrenebilecek şekilde eğitilir.
Bu şekilde, tüm modeller, tüm platformu ve genel sistemik riski hesaba katarak Quantfury'nin herhangi bir anda alması gereken gerçek zamanlı otonom bir karar listesi oluşturmak için birlikte çalışır.
Quantfury-Avantaj Matrisi
Quantfury ticaret uygulaması, kripto tüccarları ve sahipleri ile geleneksel aracı kurum müşterileri için reddedilemez bir değer teklifi sunmak için kripto para birimi ve geleneksel piyasa ticareti için tercih edilen platform olarak yapıldı.
