データ収集
主要な仮想通貨取引所の価格、注文簿、出来高、流動性指標を継続的に集計します。生データは処理の前にクリーンアップされます。
このシステムは、あらゆる市場の動きを予測しようとするわけではありません。構造的リスクが増大すると暴露を軽減し、状況が安定すると暴露を回復します。
動的なエクスポージャーしきい値により、各ポジションでの潜在的な損失が制限されます。これらのしきい値は固定されていません。測定されたボラティリティが資産の通常の間隔を超えると、自動的にしきい値が厳しくなります。
価格、出来高、流動性のフローは、予測モデルによって継続的に処理されます。各信号は、割り当ての決定に影響を与える前に、その履歴の信頼性に応じて重み付けされます。
処理サイクルの簡略図。各ステップで、事後的に参照できるトレースが生成されます。
取り込み、モデリング、実行は閉ループを形成します。どのステップも、その前のステップの検証結果がなければ機能しません。
主要な仮想通貨取引所の価格、注文簿、出来高、流動性指標を継続的に集計します。生データは処理の前にクリーンアップされます。
統計モデルは、短期的なリスク シナリオの確率を評価します。結果は、単一の予測に固定されることなく、データの新しいバッチごとに再計算されます。
リスクしきい値を超えると、露出は自動的に再調整されます。アクションは記録され、実行履歴に表示されたままになります。
Termélaison は、生の収量を最適化しません。目的は、たとえそれが急速な上昇時の参加者の減少を意味するとしても、市場の不利な局面での損失の大きさを制限することです。
このアプローチは、ボラティリティへのエクスポージャーを最大限に求める投資家ではなく、資本の保全を持続可能な成長の前提条件と考える投資家を対象としています。
ボラティリティ平滑化原理の図。実際の歴史的なパフォーマンスを表すものではありません。
インターフェイスには、アクティブなリスクパラメータ、調整履歴、および現在のポジションが表示されます。単一の推奨事項の背後には何も隠されていません。各アクションは文書化されています。
従来の市場に慣れている投資家の間で最も頻繁に話題になるのは 3 つのポイントです。
Termélaison はデポジトリとして機能しません。資産は、投資家またはその仲介者が選択した保管インフラストラクチャ上に保持され続けます。 AI エンジンは調整指示を送信しますが、資金を取得することはありません。
決定パラメータ (リスクしきい値、信号の重み付け、調整履歴) がインターフェイスに表示されます。モデル自体は公開されていませんが、それが引き起こす各アクションは追跡され、事後的に正当化されます。
このエンジンは、再配分の前に市場の厚みを評価します。資産の流動性が低下すると、調整中の市場への影響を制限するために、対応するエクスポージャーが優先的に削減されます。