Projekte
Woran wir arbeiten
Sieben Projekte, jedes mit eigener unabhängiger Datenplattform und eigenem Simulator. Das ist unsere Regel: Keine Entscheidung erreicht Kapital, bevor sie in einem Simulator getestet wurde.
Projektliste
CME Market Maker
Ein Market-Making-Algorithmus auf Basis von Deep Learning für den Chicagoer Futures-Markt, auf dem Weg zu einem automatisierten Market-Making-Desk
Mehrere Jahre der Chicagoer Börse, Order für Order zusammengetragen. Aus diesen Daten sind wir zu einem Market-Making-Algorithmus gelangt, der in einer getreuen Nachbildung der Börse selbst getestet wird.
- Mehrere JahreHistorie, Order für Order
- Deep LearningMethode
- Python · C# · RustTechnologie
Fast Scalp
Ein ML-basierter Algorithmus für kurzfristigen Handel am Chicagoer Futures-Markt, auf dem Weg zu einem automatisierten Trading-Desk
Mehrere Jahre der Chicagoer Börse, Order für Order zusammengetragen. Aus diesen Daten sind wir zu einem Algorithmus für kurzfristigen Handel gelangt, der in einer getreuen Nachbildung der Börse selbst getestet wird.
- Mehrere JahreHistorie, Order für Order
- Maschinelles LernenMethode
- Python · C# · RustTechnologie
BlockTrade
Verhaltensanalyse der Blocktrades am Chicagoer Futures-Markt, auf dem Weg zu Handels- und Anlagealgorithmen, die auf der Spur des großen Geldes aufbauen
Unser Server empfängt und verarbeitet ohne Unterbrechung die Blocktrades jedes Produkts der Chicagoer Börse und liefert sie auf den Chart des Traders. Ihre Historie baut sich Tag für Tag auf.
- 36 SekundenMedian des Eintreffens jedes Blocks nach der Meldung der Börse
- 24 FormenKlassifizierung der Blöcke
- Python · C#Technologie
TSETMC
Orderflow-Analyse der Teheraner Börse, auf dem Weg zu einem algorithmischen Vermögensverwaltungsfonds
Elf Jahre des iranischen Kapitalmarkts, Trade für Trade und Order für Order zusammengetragen und nachgebildet. Auf dieser Historie entwickeln und testen wir unsere Modelle.
- 11 JahreMarkthistorie
- 1.148Symbole
- Python · C#Technologie
Gold ETF Arbitrage
Ein Algorithmus, der Kapital zwischen den Goldfonds der Teheraner Börse umschichtet, auf dem Weg zu einem automatisierten Goldportfolio, das darauf abzielt, mehr zu erzielen als das Halten von Gold
Die Goldfonds der Teheraner Börse, Order für Order aufgezeichnet und an einem Maßstab gemessen. Den Wechsel zwischen ihnen testen wir in einer getreuen Nachbildung der Börse, im Vergleich zum bloßen Halten von Gold.
- 21 Goldfondsan einem Maßstab gemessen
- 395 Handelstageim Simulator abgespielt
- PythonTechnologie
DeFi LP
Ein Algorithmus zur Vermögensverwaltung für die Liquiditätspools dezentraler Börsen, auf dem Weg zu einem automatisierten Fonds
Die vollständige Historie von 136 Pools auf vier Blockchain-Netzwerken, ab dem ersten Tag jedes Pools und Ereignis für Ereignis zusammengetragen. Wir simulieren, wie Kapital in einem Pool liegt und zwischen Pools wechselt, in einer getreuen Nachbildung des Marktes selbst.
- 136 Poolsvollständige Historie, Ereignis für Ereignis
- 4 NetzwerkeBlockchain
- Python · C#Technologie
Crypto Market Maker
Dateninfrastruktur und ein Market-Making-Algorithmus für den Kryptomarkt, auf dem Weg zu einem automatisierten Market-Making-Desk
Der Markt von 22 stark gehandelten Kryptowährungen an 16 globalen Börsen, Trade für Trade und Order für Order zusammengetragen. Vor dem Schreiben des Algorithmus haben wir diesen gesamten Markt aufgezeichnet, und wir zeichnen ihn weiter auf.
- 22 Kryptowährungenan 16 globalen Börsen
- 60 TerabyteUmfang der Rohdaten
- Rust · C#Technologie
Beschreibungen unserer weiteren Projekte werden dieser Seite nach und nach hinzugefügt.