Northfernwayt spúšťa stochastické modelovanie na základe viacročných súborov údajov na identifikáciu stratégií s merateľným historickým výkonom a potom vykonáva podporu rozhodovania z akéhokoľvek miesta so stabilným pripojením.
Každé odporúčanie vydané Northfernwayt je výstupom definovanej sekvencie, nie jednej nepriehľadnej predpovede. Nasledujúce kroky načrtávajú, ako sa nespracované údaje stanú použiteľným rozhodnutím.
Trhové, transakčné a prevádzkové súbory údajov sa zhromažďujú a normalizujú podľa spoločného časového indexu, čím sa odstraňujú medzery v prežití a opravujú sa nezrovnalosti v časových pásmach bežné v cezhraničných údajoch.
Kandidátske stratégie sa aplikujú proti pohyblivým historickým oknám, aby sa stanovili rozsahy rozptylu, frekvencia čerpania a obdobia obnovy za rôznych podmienok.
Prevzorkovanie v štýle Monte Carlo generuje distribúciu pravdepodobných výsledkov pre každú stratégiu, namiesto toho, aby sa spoliehalo na jednu historickú cestu.
Stratégie prekračujúce preddefinované rizikové prahy sú vylúčené automaticky predtým, ako akýkoľvek výstup dosiahne rozhodovaciu vrstvu prezentovanú používateľovi.
Základná systémová logika považuje každé odporúčanie za pravdepodobne vážený výstup, nie za záruku. Intervaly spoľahlivosti sprevádzajú každý výsledok a stratégie sa prehodnocujú priebežne, keď do súboru údajov vstupujú nové údaje.
Platforma je postavená z troch koordinovaných komponentov. Každý z nich funguje nezávisle, ale zdieľa spoločný súbor údajov, čím sa znižuje riziko nekonzistentných výstupov medzi modulmi.
Prichádzajúce trhové a prevádzkové údaje sa spracúvajú nepretržite, pričom prepočítané pozície sa vydávajú v pevných intervaloch, nie len na požiadanie. To znižuje oneskorenie medzi zmenou základných podmienok a aktualizáciou aktívnych odporúčaní, čo je dôležité pri práci v časových pásmach bez pevného plánu.
Limity expozície sa počítajú podľa stratégie na základe historického správania čerpania, nie pevných percent. Keď simulovaná odchýlka prekročí nakonfigurovanú toleranciu, motor automaticky zníži veľkosť polohy skôr, ako sa zmena objaví používateľovi, a nie až potom.
Modely sa preškolia na pevnú kadenciu pomocou rozširujúceho sa dátového okna, pričom sa použije testovanie mimo vzorky predtým, ako akýkoľvek aktualizovaný model nahradí ten, ktorý sa práve vyrába. História verzií sa uchováva, takže výkon možno pripísať konkrétnej iterácii modelu.
Northfernwayt bol navrhnutý na základe obmedzenia spoločného pre nezávislých operátorov a mobilných investorov: nepravidelný prístup a variabilná konektivita. Systém vydáva rozhodnutia vopred, ak je to možné, a udržiava stav lokálne, keď sa spojenie preruší, pričom po obnovení prístupu obnoví synchronizáciu.
Konfigurácia sa spracuje raz pre každú sadu stratégií. Potom analytická vrstva beží podľa vlastného plánu a používateľ kontroluje výstupy namiesto toho, aby priebežne spravoval vstupy.
Skôr než sa spoliehať na posudky, Northfernwayt dokumentuje, ako je spätné testovanie konštruované, takže metodika môže byť hodnotená podľa vlastných podmienok.
Stratégie sa testujú oproti minimálne päťročným historickým údajom, ak sú k dispozícii, s použitím období mimo vzorky vylúčených z počiatočného modelového školenia, aby sa znížilo skreslenie nadmernej výbavy.
Zdrojové údaje sa pred zahrnutím skontrolujú na medzery, duplicitné záznamy a predpojatosť. Množiny údajov s nevyriešenými problémami s integritou sú označené a vylúčené zo vstupov aktívneho modelu.
Historické výsledky sa uvádzajú spolu s rozsahom rozptylu a testovacím obdobím, a nie ako jeden hlavný údaj, takže podmienky za výsledkom zostávajú viditeľné.
Odpovede uvedené nižšie sa zaoberajú otázkami, ktoré sa najčastejšie kladú pred registráciou a týkajú sa manipulácie s údajmi, integrácie a hraníc automatizácie.
Údaje sa spracúvajú na účely vytvárania odporúčaní stratégie a nepredávajú sa tretím stranám. Doby uchovávania a rozsah spracovania sú stanovené v dokumentácii platformy na spracovanie údajov poskytnutej počas onboardingu.
Úrovne automatizácie sú konfigurovateľné. Niektorí používatelia vyžadujú pred spustením manuálne potvrdenie; iné umožňujú systému konať v rámci vopred definovaných rizikových parametrov. Oba režimy používajú rovnaký základný výstup modelu.
Systém lokálne uchováva posledný potvrdený stav a počas odpojenia neiniciuje nové pozície. Pri opätovnom pripojení zosúladí stav pred obnovením plánovaných prepočtov.
Spätne testované výsledky popisujú, ako sa stratégia správala v historických podmienkach. Vykazujú sa s rozsahmi rozptylu a nie ako fixné očakávania a trhové podmienky sa môžu líšiť od akéhokoľvek historického testovacieho obdobia.
Integrácia závisí od dostupného prístupu API poskytovateľa účtu. Podporované integrácie sú uvedené počas nastavenia a nepodporovaných poskytovateľov je možné skontrolovať na požiadanie.
Otázky technickej podpory súvisiace s integráciou alebo konfiguráciou údajov sa vybavujú prostredníctvom kontaktného kanála uvedeného na stránke Kontakt, zvyčajne do jedného pracovného dňa austrálskeho východného času.
Registrácia začína kontrolou vašich zdrojov údajov a rizikových parametrov, po ktorej nasleduje spätný test s vašou špecifickou konfiguráciou predtým, ako sa povolí automatické používanie akejkoľvek stratégie.
Typická kontrola nastavenia trvá jeden až tri pracovné dni v závislosti od počtu pripojených zdrojov údajov.