Triple Sun wykorzystuje uczenie maszynowe i modele statystyczne do rozwiązywania praktycznych problemów finansowych. Tworzymy algorytmiczne strategie inwestycyjne, prognozujemy zmienność rynkową i budujemy funkcjonalne systemy zarządzania ryzykiem.
Uczenie maszynowe w finansach
Wdrażamy modele AI i uczenia maszynowego do systematycznego tradingu, oceny ryzyka i analizy wzorców rynkowych. Wykorzystujemy sieci neuronowe, modele ekonometryczne i metody statystyczne w różnych obszarach – od sygnałów transakcyjnych i prognoz zmienności po ocenę kredytową i wykrywanie nadużyć.
Oprócz badań tworzymy oprogramowanie do testowania, walidacji i uruchamiania modeli w rzeczywistym tradingu. Budujemy platformy do backtestingu, systemy kontroli ryzyka i zautomatyzowaną infrastrukturę transakcyjną.
Algorytmiczny trading i kontrola ryzyka
Łączymy deep learning z tradycyjną ekonometrią i analizą statystyczną. Każdy model przechodzi dokładne testy przed wdrożeniem.
Priorytetem są praktyczne wyniki. Badania akademickie wspierają naszą pracę, ale głównym celem jest tworzenie systemów, które sprawdzają się w rzeczywistych warunkach rynkowych.
Badania naukowe w finansach ilościowych
Prowadzimy badania akademickie z finansów ilościowych i uczenia maszynowego. Nasze publikacje w recenzowanych czasopismach dotyczą funkcji straty w algorytmicznym tradingu, prognozowania zmienności metodami deep learning oraz strategii hedgingowych opartych na szeregach czasowych.
Wyniki badań bezpośrednio wpływają na rozwój naszych rozwiązań, dzięki czemu implementujemy najnowsze osiągnięcia naukowe.
Doświadczenie w technologii finansowej
Triple Sun założył dr. Jakuba Michańków, badacz ilościowy z doświadczeniem w deep learningu, algorytmicznym tradingu i zarządzaniu ryzykiem. Dzięki temu łączymy badania akademickie z praktyczną implementacją. W naszej pracy wykorzystujemy te kompetencje do tworzenia modeli łączących zaawansowane metody uczenia maszynowego z analizą rynków finansowych.