Modélisation intrajournalière avancée pour prédire les mouvements de prix et le comportement du marché tout au long de la journée de trading.
Notre outil de prévision intrajournalière utilise des modèles d'apprentissage automatique pour fournir à nos utilisateurs des prévisions précises des indicateurs d'activité de marché à court terme tels que la volatilité, la liquidité et le volume de transactions pour le reste de la journée de trading.
L'outil de prévision intrajournalière repose sur des modèles économétriques de pointe et des modèles d'apprentissage profond de dernière génération, conçus pour prédire les indicateurs d'activité de marché pour les indices boursiers et les actions individuelles. Ces modèles s'appuient sur l'importante bibliothèque de données de Berkindale pour fournir des prédictions fiables à court terme à partir de diverses sources hétérogènes, combinant les données historiques de marché et l'analytique avec le calendrier des événements macroéconomiques et d'entreprise, ainsi que les indices de sentiment issus des actualités financières et des réseaux sociaux. Cet outil permet aux clients de Berkindale de mieux gérer leur exécution et leur risque de volatilité, réduisant ainsi leurs coûts et améliorant leur performance d'investissement.
Découvrez comment ce produit génère de la valeur.
Mesurez les gains et pertes générés par les stratégies de trading à l'aide des valeurs prédites par les modèles.
Évaluez et comprenez comment la performance varie en moyenne entre différentes méthodes.
Appliquez des méthodes d'analyse approfondies et combinez plusieurs portefeuilles pour explorer un groupe d'actions qui améliorera vos stratégies globales.
Découvrez la puissance des méthodes d'apprentissage automatique en constituant deux portefeuilles contenant les actions susceptibles de générer les meilleurs rendements.
Validez et testez le comportement de vos stratégies dans divers scénarios pour en confirmer la robustesse.
Affinez vos stratégies afin d'améliorer et d'optimiser les gains générés par celles-ci.