Slika studentskih investitora koji koriste ANA.Japan platformu za analizu podataka umjetne inteligencije
Analiza kripto imovine vođena podacima

Formiranje imovine sljedeće generacije dokazano podacima.

ANA.Japan podržava odluke o ulaganju u kripto imovinu koristeći prediktivne modele koji integriraju on-chain i tržišne podatke. Pružamo analitičke metode koje koriste institucionalni ulagači u formatu koji čak i studenti mogu koristiti.

Simulacije se temelje na prošlim podacima i ne jamče buduće rezultate.

Zašto emocionalne predrasude oštećuju prosuđivanje?

Tržište kriptovaluta ima velike fluktuacije cijena, a kratkoročna kretanja cijena imaju snažan emocionalni utjecaj na investicijske odluke. Za studente ulagače, čak i mali iznos kapitala može biti psihički teret.

Usporedba emocionalnog trgovanja i trgovanja optimiziranog podacima
gledište emocionalno trgovanje trgovanje optimizacijom podataka
Kriteriji prosudbe Nagle fluktuacije cijena i aktualnost na SNS-u Statistička osnova s algoritmima testiranim unazad
upravljanje rizicima Bez prethodnog podešavanja, opasnost od povećanog gubitka Postavka gornje granice na temelju VaR-a (vrijednost pod rizikom)
psihičko opterećenje Veliki stres tijekom fluktuacija cijena Kontrolirajte fluktuacije u prosudbi kroz operacije temeljene na pravilima
ponovljivost Teško ga je reproducirati jer ovisi o individualnom iskustvu i intuiciji Ista se logika može primjenjivati kontinuirano

Pružit ćemo tehničko objašnjenje sadržaja AI motora.

ANA.Japan-ov mehanizam za analizu nije neka tajanstvena "magija"; sastoji se od tri različite faze obrade. Preporučujemo da shvatite ulogu svakog od njih prije nego ih upotrijebite.

01

Analiza velikih podataka u stvarnom vremenu

Kontinuirano skupljajte zapise o transakcijama u lancu i tržišne podatke sa svake burze kako biste vizualizirali tok sredstava iza formiranja cijene.

02

model upravljanja rizikom

VaR (value at risk) izračuni kvantificiraju maksimalni očekivani gubitak unutar određenog vremenskog razdoblja i prilagođavaju ga kako bi se osiguralo da ne prijeđe dopušteni raspon.

03

Prediktivna optimizacija

Model koji je naučio obrasce iz prošlosti predložit će kombinaciju s dobrim omjerom rizika i povrata između više kandidata za strategiju.

Pregled tehničkih specifikacija

Učestalost ažuriranja podataka
Podaci u lancu i podaci o cijenama ažuriraju se iz minute u minutu.
indikatori rizika
Koristimo VaR na temelju intervala pouzdanosti od 95% kao standardnu metriku.
Metoda provjere valjanosti modela
Provodimo naknadnu provjeru pomoću prošlih podataka.

Simulacija na temelju podataka iz proteklih 10 godina.

Dolje je konceptualni dijagram koji uspoređuje kumulativnu izvedbu strategije optimizacije podataka i jednostavne strategije kupi i zadrži. Možete provjeriti stvarne brojke na svojoj nadzornoj ploči nakon registracije računa.

20152017201920212023

Prošli rezultati ne jamče buduće rezultate. Ova simulacija pokazuje procijenjenu vrijednost kada se kontinuirano primjenjuje ista logika, na temelju zadnjih 10 godina dostupnih tržišnih podataka i podataka u lancu. Budući rezultati mogu se razlikovati zbog promjena tržišnih uvjeta.

3 koraka do niskorizičnog ulaska.

Nisu potrebne komplicirane postavke od registracije do primanja prvih rezultata analize. U svakom koraku možete odlučiti koliko ćete novca uložiti.

KORAK 01

Povežite svoj API ili izvor podataka

Možete povezati svoj postojeći API za razmjenu ili započeti u načinu simulacije koristeći samo podatke o javnom tržištu.

KORAK 02

Postavite svoju toleranciju na rizik

Unesite maksimalni očekivani iznos gubitka i razdoblje ulaganja kako biste postavili VaR raspon koji vam odgovara. Svoje postavke možete promijeniti u bilo kojem trenutku.

KORAK 03

Primajte uvide u optimizaciju umjetne inteligencije

Na temelju raspona rizika koji postavite, prikazuju se kandidati za strategiju testirani unazad i njihovi popratni podaci.

Tim za analizu podataka ANA.Japan ispituje tržišne podatke

Dizajniran za studente bez pretjeranog pojednostavljivanja

ANA.Japan ne predstavlja kripto imovinu kao "laku zaradu". Umjesto toga, pruža način korištenja podataka i matematičkih modela za poboljšanje točnosti odluka.

Pretpostavljamo da korisnici razumiju značenje indikatora kao što su VaR i očekivani povrat prije nego što ih koriste, a mi smo osigurali stranice s objašnjenjima za svaki indikator unutar nadzorne ploče.

Pogledajte zašto biramo vas

Često postavljana pitanja od novih korisnika

Odgovorit ćemo iz tehničke perspektive o sigurnosti, definiciji umjetne inteligencije i kako započeti s malom količinom.

Kako su moji povezani podaci razmjene zaštićeni?

API veza preporučuje dopuštenja samo za čitanje i ne daje dopuštenje za prijenos sredstava ili obavljanje transakcija. Informacije o vezi pohranjuju se šifrirane.

Na što se točno odnosi "AI"?

Odnosi se na prediktivni model koji uči povijesne tržišne podatke i podatke u lancu kako bi izdvojio statistički značajne uzorke. Umjesto da potpuno eliminira ljudsku diskreciju, pozicioniran je da pruži materijal za prosuđivanje.

Mogu li studenti započeti s malom količinom kapitala?

Moguće je. U simulacijskom načinu rada možete provjeriti ponašanje strategije bez ulaganja stvarnih sredstava, a možete proizvoljno postaviti iznos ulaganja kada prijeđete na stvarni rad.

Hoće li rezultati backtest-a biti primjenjivi u budućnosti?

To ne mora nužno biti slučaj. Testiranje unatrag rezultat je provjere u prošlom tržišnom okruženju, a ako se buduća tržišna struktura promijeni, isti se rezultati možda neće moći reproducirati.

Investirajte svojim intelektom, a ne svojom intuicijom.

ANA.Japan upravlja zajednicom studenata investitora koji također cijene odluke temeljene na podacima. Prvo provjerite vlastitu toleranciju na rizik putem simulacije.

Pokrenite svoju simulaciju besplatno