Analiza danych w czasie rzeczywistym
Dane cenowe, przepływy wolumenowe i głębokość księgi zamówień są stale rejestrowane i normalizowane. Aktualizacje modelu odbywają się w ciągu kilku sekund, w zależności od podłączonego dostawcy danych.
TsugGlügernetz przetwarza dane rynkowe i księgi zamówień w czasie rzeczywistym oraz dystrybuuje kapitał w transzach strukturyzowanych. Ważenie każdej transzy opiera się na modelu statystycznym, a nie na ustalonym przedziale kalendarzowym.
Rozpocznij analizęKlasyczne uśrednianie kosztu dolara kupuje w ustalonych odstępach czasu, niezależnie od tego, czy zmienność rynku maleje, czy wzrasta. Zmniejsza to średnio ryzyko związane z synchronizacją, ale ignoruje dostępne informacje.
TsugGlügernetz zachowuje podstawową zasadę transz, ale zmienia ich wolumen. Klastry zmienności, wskaźniki głębokości księgi zamówień i dynamiki są włączone do modelu, który przywraca równowagę każdej planowanej transzy przed jej wykonaniem.
Analiza danych, modelowanie i wykonanie przebiegają jako spójny proces, a nie jako osobne narzędzia.
Dane cenowe, przepływy wolumenowe i głębokość księgi zamówień są stale rejestrowane i normalizowane. Aktualizacje modelu odbywają się w ciągu kilku sekund, w zależności od podłączonego dostawcy danych.
Modele statystyczne szacują prawdopodobieństwa krótkoterminowych ruchów cen i wyznaczają okna czasowe z korzystniejszym stosunkiem ryzyka do zysku dla kolejnej transzy.
Uwalniane transze realizowane są w oparciu o zasady. Wykonanie bez emocji oznacza: brak ręcznych przeróbek, brak opóźnień wynikających z wątpliwości.
Przejrzystość nie wynika z odniesień, ale raczej z identyfikowalności procesu.
Ceny, wolumeny i głębokość księgi zamówień są na bieżąco rejestrowane, korygowane i konwertowane do jednolitego formatu szeregów czasowych.
Modele identyfikują powtarzające się wzorce zmienności i dynamiki w przygotowanych szeregach czasowych.
Każdy wykryty sygnał jest sprawdzany pod kątem istniejącej wielkości pozycji, ekspozycji portfela i aktualnej szerokości rynku przed jego publikacją.
System generuje rekomendację konkretnej transzy lub realizuje ją automatycznie poprzez podłączone API zgodnie z zapisanymi regułami.
Tę samą logikę sygnałową można zastosować do poszczególnych pozycji lub do całego portfela.
W fazach zwiększonej fluktuacji system zmniejsza wielkość transzy na wykonanie i zwiększa częstotliwość realizacji. Pozwala to na bardziej precyzyjną dystrybucję ryzyka wejścia bez zmiany planowanej całkowitej alokacji. Kiedy zmienność spada, logika powraca do standardowego transzowania.
Sygnały z poszczególnych pozycji są uwzględniane w widoku całego portfela. Klastry przeważone są automatycznie spowalniane wraz z alokacją kolejnej transzy, natomiast pozycje niedostatecznie reprezentowane otrzymują relatywnie większą wagę, w ramach wcześniej ustalonych górnych limitów.