Northfernwayt rulează modelare stocastică pe seturi de date multianuale pentru a identifica strategii cu performanță istorică măsurabilă, apoi execută suport de decizie din orice locație cu o conexiune stabilă.
Fiecare recomandare emisă de Northfernwayt este rezultatul unei secvențe definite, nu a unei singure predicții opace. Pașii de mai jos descriu modul în care datele brute devin o decizie aplicabilă.
Seturile de date de piață, tranzacționale și operaționale sunt colectate și normalizate în raport cu un indice de timp comun, eliminând lacunele de supraviețuire și corectând inconsecvențele fusului orar, frecvente în datele transfrontaliere.
Strategiile candidate sunt aplicate împotriva ferestrelor istorice rulante pentru a stabili intervale de variație, frecvență de reducere și perioade de recuperare în condiții diferite.
Reeșantionarea în stil Monte Carlo generează o distribuție a rezultatelor plauzibile pentru fiecare strategie, mai degrabă decât să se bazeze pe o singură cale istorică.
Strategiile care depășesc pragurile de risc predefinite sunt excluse automat înainte ca orice rezultat să ajungă la nivelul de decizie prezentat utilizatorului.
Logica sistemului subiacent tratează fiecare recomandare ca o ieșire ponderată în funcție de probabilitate, nu o garanție. Intervalele de încredere însoțesc fiecare rezultat, iar strategiile sunt reevaluate pe măsură ce noi date intră în setul de date.
Platforma este construită din trei componente coordonate. Fiecare funcționează independent, dar partajează un set de date comun, reducând riscul de rezultate inconsecvente între module.
Datele de piață și operaționale primite sunt procesate continuu, cu poziții recalculate emise la intervale fixe, mai degrabă decât doar la cerere. Acest lucru reduce decalajul dintre o modificare a condițiilor de bază și o actualizare a recomandărilor active, care contează atunci când lucrați pe fusuri orare fără un program fix.
Limitele de expunere sunt calculate pe strategie pe baza comportamentului istoric de reducere, nu a procentelor fixe. Când variația simulată depășește toleranța configurată, motorul reduce automat dimensionarea poziției înainte ca modificarea să fie adusă la iveală utilizatorului, mai degrabă decât după fapt.
Modelele sunt reantrenate pe o cadență fixă folosind o fereastră de date extinsă, cu testarea în afara eșantionului aplicată înainte ca orice model actualizat să îl înlocuiască pe cel aflat în producție în prezent. Istoricul versiunilor este păstrat, astfel încât performanța să poată fi atribuită unei anumite iterații de model.
Northfernwayt a fost conceput în jurul unei constrângeri comune operatorilor independenți și investitorilor de telefonie mobilă: ferestre de acces neregulate și conectivitate variabilă. Sistemul emite decizii în avans acolo unde este posibil și menține starea la nivel local atunci când o conexiune întrerupe, reluând sincronizarea odată ce accesul este restabilit.
Configurația este gestionată o dată pentru fiecare set de strategii. După aceea, stratul analitic rulează pe propriul program, iar utilizatorul revizuiește ieșirile, mai degrabă decât să gestioneze intrările continuu.
În loc să se bazeze pe mărturii, Northfernwayt documentează modul în care este construit backtestingul, astfel încât metodologia să poată fi evaluată în propriii termeni.
Strategiile sunt testate pe baza unui minimum de cinci ani de date istorice, acolo unde sunt disponibile, folosind perioade din afara eșantionului excluse de la formarea inițială a modelului pentru a reduce prejudecățile de supraadaptare.
Datele sursă sunt verificate pentru lacune, intrări duplicate și părtinire anticipată înainte de includere. Seturile de date cu probleme de integritate nerezolvate sunt semnalate și excluse din intrările active ale modelului.
Rezultatele istorice sunt raportate împreună cu intervalul de variație și perioada de testare, mai degrabă decât ca o singură cifră de titlu, astfel încât condițiile din spatele unui rezultat rămân vizibile.
Răspunsurile de mai jos abordează întrebările adresate cel mai frecvent înainte de integrare, acoperind gestionarea datelor, integrarea și limitele automatizării.
Datele sunt prelucrate în scopul generării de recomandări de strategie și nu sunt vândute către terți. Perioadele de păstrare și domeniul de prelucrare sunt stabilite în documentația de prelucrare a datelor a platformei furnizată în timpul integrării.
Nivelurile de automatizare sunt configurabile. Unii utilizatori necesită confirmare manuală înainte de execuție; altele permit sistemului să acționeze în cadrul unor parametri de risc predefiniți. Ambele moduri folosesc aceeași ieșire de model de bază.
Sistemul păstrează la nivel local ultima stare confirmată și nu inițiază noi poziții când este deconectat. La reconectare, reconciliază starea înainte de a relua recalculările programate.
Rezultatele backtested descriu modul în care s-a comportat o strategie în condiții istorice. Acestea sunt raportate mai degrabă cu intervale de varianță decât ca așteptări fixe, iar condițiile de piață pot diferi de orice perioadă istorică de testare.
Integrarea depinde de accesul API disponibil al furnizorului de cont. Integrațiile acceptate sunt listate în timpul configurării, iar furnizorii neacceptați pot fi examinați la cerere.
Interogările de asistență tehnică referitoare la integrare sau configurarea datelor sunt gestionate prin canalul de contact afișat pe pagina Contact, de obicei în termen de o zi lucrătoare, ora de Est a Australiei.
Integrarea începe cu o revizuire a surselor de date și a parametrilor de risc, urmată de o rulare backtest în funcție de configurația dumneavoastră specifică înainte ca orice strategie să fie activată pentru utilizare automată.
Revizuirea obișnuită a configurației durează una până la trei zile lucrătoare, în funcție de numărul de surse de date conectate.