logo
CN EN
LIVE SUPPORT ON TELEGRAM

технология

Узнайте больше о структуре и внутренней организации Mirocana.

Система структурирована для унификации всех возможных типов данных в один общий формат. Мы создаем систему, которая учитывает как можно больше факторов: технические индикаторы, диаграммы, корреляции, фундаментальный анализ, торговую активность других трейдеров, аналитиков и менеджеров хедж-фондов, новости, твиты, статьи и любые другие данные, которые могут коррелировать с ценами на активы.

Mirocana имеет многослойную структуру, которая позволяет нам параллельно наращивать сложность вычислений на каждом из этих слоев.

КАК ИНФОРМАЦИЯ СТАНОВИТСЯ ПРОДУКТОМ

СЛОЙ №1

ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ

Мы получаем финансовые данные от большого количества источников. Наша технология прогнозирования строится на основании данных котировок, рыночных данных, новостей и статей, активности трейдеров и иных макро- и микроэкономических данных.

01

СЛОЙ №2

СТРАТЕГИИ

Мы аккумулируем миллиарды финансовых прогнозов, сгенерированных различными слоями стратегий. Наша команда внедряет новые стратегии каждый день, и в будущем любой алготрейдер сможет добавлять новые за вознаграждение.

02

СЛОЙ №3

СИМУЛЯЦИИ

Исходя из задачи увеличения прибыли и минимизации рисков, каждая симуляция берет входящие предсказания всех стратегий и, используя глубокообучающиеся нейросети, просчитывает их вес.

03

СЛОЙ №4

СУПЕР СИМУЛЯЦИЯ

По окончании процесса симуляции и подсчета результатов, система выбирает единую суперсимуляцию, которую и включает в работу с продуктами.

04
ПРОДУКТ

СЛОЙ №1

ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ

Мы получаем финансовые данные от большого количества источников. Наша технология прогнозирования строится на основании данных котировок, рыночных данных, новостей и статей, активности трейдеров, хедж-фондов и иных макро- и микроэкономических данных.

01

СЛОЙ №2

СТРАТЕГИИ

Мы аккумулируем миллиарды финансовых прогнозов, сгенерированных различными слоями стратегий. Наша команда внедряет новые стратегии каждый день, и в будущем любой алготрейдер сможет добавлять новые за вознаграждение.

02

СЛОЙ №3

СИМУЛЯЦИИ

Исходя из задачи увеличения прибыли и минимизации рисков, каждая симуляция берет входящие предсказания всех стратегий и, используя глубокообучающиеся нейросети, просчитывает их вес.

03

СЛОЙ №4

СУПЕР СИМУЛЯЦИЯ

По окончании процесса симуляции и подсчета результатов, система выбирает единую суперсимуляцию, которую и включает в работу с продуктами.

04

СЛОЙ №5

ПРОДУКТ

Суперсимуляции - основа наших инвестиционных продуктов. Продукты находятся под контролем надежной системы мониторинга, которая может остановить активность системы в случае возникновения непредвиденных ситуаций.

05

СЛОИ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ

Мы собираем, обрабатываем, храним и анализируем большие объемы финансовых данных, которые получаем из 40 источников данных. Каждый источник является публичным / частным сайтом или сервисом API, который содержит информацию, коррелирующую с ценами на активы, которые мы прогнозируем или будем прогнозировать.

Мы платим за полученные данные. С некоторыми источниками данных у нас есть соглашение о неразглашении, поэтому они не указаны ниже.

Quotes, fundamental and macroeconomic data.

Quotes, market data and fundamentals.

Quotes and market data.

Quotes and market data

Quotes and crypto-currencies market data.

Quotes and market data, sentiment data and news.

Graphical chart patterns.

Traders’ activity and market data.

Traders’ activity on the platform

Traders’ activity on the platform

Traders’ and algorithms activity.

Traders’ and algorithms activity.

Traders’ and hedge-fund managers’ activity

Searches and trends data

TTraders’ activity, announcements and news.

Analytics and hedge-fund managers activity and insides.

News, articles and traders’ sentiment.

Economic calendar events, news, traders’ sentiment data.

Reports and data releases. Market activity data.

DIRECT PARSING

News, articles and other information.

Мы будем продолжать добавлять новые источники данных в будущем. Члены нашей команды постоянно рассматривают новые возможности и обсуждают партнерства, которые могут положительно повлиять на эффективность наших прогнозов.


СЛОИ СТРАТЕГИЙ

Стратегия - это код, который описывает способ интерпретации полученных данных. Она определяет способ интерпретирования данных, полученных изо всех источников, а также рекомендуемое действие – купить, продать или удерживать.

Каждая стратегия в системе генерирует прогноз. Все прогнозы записываются в базу данных. Каждый прогноз содержит информацию о направлении (купить или продать), уровне уверенности, продолжительности и метаданных о рыночных условиях, в которых этот сигнал произошел.

У нас есть стратегии, которые основываются только на данных котировок. Они могут быть применены к любому финансовому инструменту и промежутку времени, так как основаны на исторических данных котировок. Некоторые стратегии могут основываться на активности других игроков рынка (трейдеров, экспертов, менеджеров хедж-фондов). Эти стратегии прогнозируют насколько успешным будет новая сделка трейдера, основываясь на результатах его прошлых торгов. Некоторые стратегии основаны на твитах, новостях и статьях. Они используют наши собственные или находящиеся в открытом доступе инструменты синтаксического анализа, для того, чтобы определить уровень настроения текста. Кроме того, мы получаем сведения о мнениях экспертов из других источников.

каждая стратегия в системе может быть отнесена к одной из 9-ти категорий

Основана на активности трейдеров и фондов
Основана на техническом анализе
Основана на фундаментальном анализе
Основана на новостях и статьях
Основана на макроэкономических данных
Основана на закономерностях и графиках
Основана на корреляции финансовых инструментов
Основана на активности в СИ и соц сетях
автоматически сгенерированные стратегии

СЛОИ СИМУЛЯЦИЙ

Симуляция - это программа, которая принимает в качестве входных данных прогнозы из всех стратегий в системе и вычисляет веса для каждой стратегии на основе ее производительности. Затем, используя этот вектор весов, он вычисляет кумулятивное предсказание, которое используется для размещения заказов на покупку и продажу в среде моделирования.

У нас много симуляций с различной логикой распределения весов. Некоторые из них используют глубокообучающиеся нейронные сети, деревья решений, градиентный бустинг, reinforcement learning, quality learning (основанные на процессе принятия решений Маркова) и многие другие модели машинного обучения для правильного расчета веса. Наша основная команда и исследовательская группа Mirocana экспериментируют каждый день, чтобы найти создать наиболее эффективные прогностические модели. После того, как все результаты для симуляций рассчитаны, выбирается наиболее эффективная симуляция, которой дается разрешение на управление средствами.
В нашей работе мы используем внутренние продукты машинного обучения и инструменты с открытым исходным кодом. Некоторые из них:

СОЗДАЙТЕ СВОЮ НЕЙРОННУЮ СЕТЬ

Epoch

Data

Which dataset do you want to use?

Features

Which properties do you want to feed in?

Click anywhere to edit.
Weight/Bias is 0.2.
This is the output from one neuron. Hover to see it larger.
The outputs are mixed with varying weights, shown by the thickness of the lines.

Output

Test loss
Training loss
Colors shows data, neuron and weight values.

Чтобы лучше понять концепцию нейронной сети, используйте эту интерактивную площадку.

ДОЛГОСРОЧНЫЕ КОНКУРЕНТНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА

01

Собственные разработки

Мы - команда разработчиков и аналитиков, специализирующихся в анализе данных. Поэтому мы решаем проблему создания эффективных прогнозов на рынках с точки зрения анализа данных. Большинство традиционных трейдинговых фирм используют стороннее программное обеспечение для написания и проверки своих стратегий, из-за чего они часто оказываются им же ограничены. Мы написали все с нуля. Мы разработали свой собственный движок для анализа стратегий и управления симуляциями. Это позволило нам быстро масштабировать нашу систему и открыло бесконечное поле для новых захватывающих экспериментов.

02

Высокая масштабируемость

Чтобы постоянно повышать точность прогнозов системы, мы должны добавлять новые источники данных, стратегии и симуляции. Сейчас мы делаем это своими силами, но также разрабатываем три продукта для привлечения талантливых аналитиков со всего мира и совершенствования нашей платформы на основе краудсорсинга. Кроме того, наш продукт Mirocana Miner решит проблему постоянно растущих потребностей в вычислительных мощностях.

03

Кумулятивный эффект

Известно, что многие традиционные инвестиционные фирмы используют только несколько десятков стратегий и вручную распределяют капитал среди них, стремясь достичь баланса. Наша система основывает свои прогнозы на множестве стратегий, все из которых доступны для анализа одновременно. Каждая стратегия сама по себе способна генерировать прибыль, но объединение их вместе с использованием глубоких самообучающихся нейронных сетей и других моделей машинного обучения создает кумулятивный эффект - своего рода супер-стратегию, которая имеет показатели эффективности лучше, чем любая отдельная стратегия.

04

Коррекция в соответствии с рыночными условиями

Торговые роботы, которые используются инвестиционными банками и трейдинговыми фирмами, могут быть очень сложными, однако код, описывающий их логику, обычно составляет не более 2 тысяч строк. Такие алгоритмы могут работать хорошо в течение длительного периода времени, но когда направление рынка быстро и часто меняется, эти роботы оказываются неспособными оперативно отреагировать и начинают генерировать убытки. В таком случае, эти алгоритмы в ручную отключаются и заменяются работающими. Система Mirocana кардинально отличается от этой концепции: если какая-то стратегия перестает работать, после некоторых итераций ей придается минимальный вес, и поэтому впоследствии она не повлияет на окончательный прогноз.

05

Анализ поведения людей

Некоторые из наших стратегий основаны на активности трейдеров, аналитиков и менеджеров хедж-фондов. Наша система изучает сильные и слабые стороны решений, которые принимают эти люди, основываясь на их прошлой деятельности, и способна предсказать их реакцию на определенные рыночные события. Анализируя реакцию небольшой доли трейдеров, наша система может экстраполировать ее на всех остальных.

06

Достоверность тестов

Если вы когда-нибудь задавались целью написать робота для трейдинга, вы могли заметить, что он показывает довольно высокие результаты в тестовом режиме на уже имеющихся исторических данных, однако на реальных данных работает не так хорошо. Это происходит потому, что вы корректируете и изменяете параметры своей стратегии на основе будущих данных, которые ваша стратегия, по идеи, не должна знать. Чтобы избежать этой ошибки, вам необходимо обучить стратегию на тренировочных данных и валидировать ее на тестовых данных. В Mirocana, при запуске новой симуляции, система анализирует исторические данные, одновременно проходя обучение и тестирование. Таким образом, симуляция ничего не знает о будущих данных, что гарантирует достоверность.

В ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Мы продолжим поднимать уровень сложности всех трех слоев системы, чтобы повысить точность прогнозов Mirocana и улучшить качество наших инвестиционных продуктов. Мы сами не совсем понимаем, как далеко мы можем зайти. Что будет, если в системе будет несколько тысяч стратегий - и какие результаты мы сможем получить.

Долгосрочная стратегия Mirocana на 15 лет icon