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Trading by Machine

Nuestro equipo está formado por programadores con formación y experiencia en el sector de las comunicaciones trabajando con redes, Linux y servicios de red.


Es por ello que nuestra tecnología adopta técnicas de este sector donde el software tiene que responder con rapidez y a la vez ofrecer flexibilidad para poder adaptarse a entornos complejos. Nuestro objetivo es crear una red social colaborativa para traders que operan en los mercados financieros facilitando la formación de grupos para compartir recursos y experiencia.

Hemos creado un modelo de codificación innovador con el que cualquier usuario con conocimientos de Excel podrá diseñar modelos predictivos para codificar sus estrategias sin necesidad de tener conocimientos específicos de programación.

Tradicionalmente, en el mundo retail se operan cuantías económicas importantes sin utilizar controles rigurosos de seguridad sobre la operativa propia ni sobre la calidad de ejecución de las ordenes en los brokers. Para solucionar este aspecto hemos creado una entidad auditor que vigilará constantemente la operativa asegurando unos niveles adecuados en los principales coeficientes de riesgo.

Para crear modelos predictivos más precisos es importante asegurar la calidad de los datos históricos utilizados y estos suelen ser los que normalmente ofrece nuestro broker de forma gratuita. Al ser gratuitos y contener series de datos muy largas suelen tener defectos que conviene pulir. Hemos creado un contenedor de datos históricos que contiene los metadatos adecuados para gestionar estos defectos y corregir o paliar su efecto negativo en la medida de lo posible.

Las características del mercado cambian de forma constante y en el intervienen aspectos complejos difíciles de seguir por parte de los traders retail. Queremos crear métodos de optimización robustos para automatizar parte del proceso necesario para adaptar de forma eficiente los modelos a estos cambios constantes.

Por otra parte algunos de los indicadores técnicos utilizados para crear los modelos predictivos están basados en una distribución gaussiana que normalmente no se da en los mercados financieros. El resultado es que estos modelos predictivos son de baja calidad. La arquitectura de la plataforma está diseñada para aplicar métodos de minería de datos que permitirán ajustar estos indicadores a la distribución y volatilidad del activo subyacente para corregir este problema.

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