Projekty

Triple Sun dostarcza praktyczne rozwiązania uczenia maszynowego dla rynków finansowych. Nasze projekty obejmują zarówno przełomy badawcze, jak i w pełni operacyjne systemy transakcyjne.

Generowanie sygnałów transakcyjnych

Zaimplementowaliśmy modele uczenia maszynowego generujące sygnały kupna i sprzedaży dla strategii transakcyjnych. Systemy te analizują dane rynkowe w czasie rzeczywistym i generują sygnały pomocne przy podejmowaniu decyzji transakcyjnych opartych na rozpoznawaniu wzorców i analizie statystycznej.

Modele prognozowania rynku

Tworzymy modele uczenia maszynowego i ekonometryczne do prognozowania zmienności oraz oceny ryzyka finansowego. Umożliwiają one przewidywanie ruchów rynkowych i estymację potencjalnych strat, wspierając proces podejmowania decyzji inwestycyjnych.

Rozwój niestandardowych funkcji straty

Opracowaliśmy funkcję straty zaprojektowaną specjalnie z myślą o optymalizacji algorytmicznego tradingu. Rozwiązanie to odpowiada na specyficzne wyzwania modelowania finansowego i zostało opublikowane w recenzowanych czasopismach naukowych.

Infrastruktura transakcyjna

Opracowaliśmy framework do backtestingu i tradingu, który umożliwia testowanie, ocenę i wdrażanie szerokiego zakresu modeli. System obsługuje zarówno testowanie historyczne strategii, jak i realizację transakcji w czasie rzeczywistym.

Wkład w badania akademickie

Nasze badania zaowocowały licznymi publikacjami w recenzowanych czasopismach. Obejmują one m.in. funkcje straty, prognozowanie zmienności przy użyciu sieci neuronowych, strategie hedgingowe oparte na modelach szeregów czasowych oraz metody zarządzania ryzykiem.

Ciągła innowacja

Stale badamy i opracowujemy nowe rozwiązania dla rynków finansowych. Nasze obecne projekty skupiają się na poprawie wydajności modeli, rozwoju nowatorskich podejść algorytmicznych i tworzeniu bardziej efektywnych systemów transakcyjnych.