日内交易
技术日内交易者
接收同一时段内成交量、波动性和相关新闻交叉产生的信号，按模型置信水平优先。
实际结果： 减少每次交易前手动查看图表和标题所花费的时间。
问题
金融市场产生的信息比任何人类团队在信息保持相关性的时间范围内可以处理的信息都要多。对于交易者或分析师来说，这意味着使用不完整或已经过时的数据做出决策。
通常的结果不是不分析，而是后期分析：在市场已经将其纳入价格之后检测到的信号。 Zorevanta GPT 通过连续处理和关联数据的模型解决了这种时间滞后问题。
我们的方法
Zorevanta GPT 的建立前提是人工智能应该扩展金融专业人士的分析能力，而不是取代他们的判断。该系统对信息进行排序、关联和优先排序，以便最终决策继续与了解市场背景及其投资组合策略的人相对应。
生成的每个建议都包含支持它的因素，以便用户可以在采取行动之前验证推理。
分析引擎
Zorevanta GPT 引擎结合了价格、数量和宏观经济变量的时间序列，旨在在重复模式在市场上变得明显之前识别它们。模型的更新是连续的：收到的每个新数据都会调整预测，而无需人工干预。
加工
同时摄取并关联多个市场数据源，没有数量瓶颈。
更新
随着新信息的到来，模型会不断地重新校准，而不是按照预定义的固定周期进行校准。
可追溯性
每条建议都记录了产生它的变量，以便随后对推理进行审核。
安全性和合规性
Zorevanta GPT 传输和存储的所有信息在传输过程中和静态时均受到军用级加密的保护。数据访问通过多因素身份验证和按角色分段的权限进行管理。
Zorevanta GPT 基础设施中加密数据流的简化表示。
Zorevanta GPT 根据《通用数据保护条例》(GDPR) 运营，并保持符合适用于欧盟金融数据处理的 MiFID II 要求的做法。如果没有法律依据，用户信息不会与服务之外的第三方共享。
实际应用
相同的分析引擎适应截然不同的时间范围和资本量。
日内交易
接收同一时段内成交量、波动性和相关新闻交叉产生的信号，按模型置信水平优先。
机构管理
合并投资组合风险并模拟宏观经济情景对不同资产类别的总体影响。
基本面分析
在发布内部建议之前，它将基本指标与历史序列进行交叉引用，以对比估值假设。
方法论
系统的合并被建议作为一个渐进的过程，以便用户保持对他们连接的数据源以及连接顺序的控制。
市场数据提供商和用户已使用的执行平台被链接起来，而无需更换其当前的基础设施。
系统根据每个用户配置文件的时间范围、风险承受能力和相关资产来调整其参数。
提供的建议带有支持这些建议的推理和变量，可供随时审查。
该模型会随着市场条件的变化不断进行自我调整，无需定期手动重新配置。
Zorevanta GPT 旨在通过标准编程接口与行业内常见的市场数据提供商和执行平台连接，避免重复用户已建立的工作流程。
常见问题
数据在传输过程中和静态时均使用军用级协议进行加密，并且访问受到多因素身份验证和角色分段权限的限制。
数据处理符合 GDPR 以及 MiFID II 为在财务分析中使用自动化系统而制定的透明度和可追溯性要求。
该系统使用标准编程接口与市场数据提供商和执行平台集成，无需更换现有工具。
每条建议都与支持它的变量一起呈现。采取行动的决定始终取决于用户。
当模型置信水平低于典型阈值时，系统会明确标记，以便用户可以相应地调整他们的判断。
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下一步
请求访问并不意味着对永久性的任何承诺。第一阶段的目标是与您一起审查您连接的数据源以及适合您的操作的集成级别。
请求访问不需要支付卡。所提供的信息将根据 GDPR 进行处理，并且在没有法律依据的情况下不会与第三方共享。