複数の取引所アカウントを管理したり、ビジネス上の意思決定を評価したりする専門家のほとんどは、手動エクスポートと非接続ツールに依存しています。ソースが追加されるたびに、遅延とエラーのリスクが増加します。
断片化されたデータ ソースが 1 つの分析レイヤーに統合されます。
Anh Kimhung は、取引所の接続性、AI 主導の分析、予測モデリングを 3 つの個別のツールではなく 1 つのダッシュボードに統合します。
複数の取引所のアカウントを 1 つのインターフェイスに接続します。ポジション、残高、注文履歴は自動的に調整されるため、プラットフォーム間を切り替えたり、手動でエクスポートを調整したりする必要がなくなります。
パターン認識モデルは、入ってくる市場データとポートフォリオデータを継続的に処理し、損失が拡大する前に逸脱にフラグを立てます。
将来予測モデルは、さまざまな市場状況下で起こり得る結果を推定し、推測ではなく範囲を示します。
エクスポージャー、相関関係、ボラティリティは、個別のレポート ツールではなく、それらが説明するデータの隣にコンパクトなグラフとして表示されます。すべてのチャートは基礎となるトランザクションにリンクしているため、画面上の数値を常にそのソースまで追跡できます。
パイプラインは意図的に表示されています。各ステージには、定義された入力、定義された出力、および存在理由があります。
接続された取引所や外部ソースからのデータは 1 つのスキーマに正規化され、タイムスタンプが付けられ、一貫性がチェックされます。
モデルはリスク、相関関係、過去のパフォーマンスを比較検討して、単一のブラックボックスの答えではなく、ランク付けされた推奨事項を生成します。
推奨事項はその背後にある理由とともにダッシュボード内に表示されるため、最終的な呼び出しは常に残ります。
各ステージの入力と出力がログに記録されるため、あらゆる推奨事項をソース データまで追跡できます。
事業予算を管理している場合でも、個人のポートフォリオを管理している場合でも、根本的な問題は同じです。それは、次に資本をどこに移動すべきかということです。
統合された運用データと市場データを使用して、事業拡大、価格変更、または新規市場参入による財務上の影響をモデル化します。シナリオは同じデータセットに対して実行されるため、比較の一貫性が保たれます。
資本を移動する前に、取引所間の保有を比較し、集中リスクを特定し、配分変更をモデル化します。ダッシュボードには、露出が複数の部分的なビューではなく、1 つの図として表示されます。
露出のしきい値を設定し、相関資産が定義された許容値を超えて一緒に移動したときに早期シグナルを受信します。しきい値は一度設定すると、接続されているすべてのアカウントに適用されます。
これらは、最初の接続が確立される前に最もよく尋ねられる質問です。
認証情報と API キーは保存時および転送時に暗号化されます。 Anh Kimhung は、取引所がサポートする読み取り専用 API スコープを使用するため、プラットフォームは出金権限を保持せずにデータを分析できます。
ダッシュボードは、標準化されたコネクタを通じて主要な交換 API をサポートします。新しい統合は、リクエスト量だけではなく、文書化された API の安定性とデータ品質に基づいて追加されます。
料金は、接続されているアカウントの数と処理されるデータ量に基づいて決定されます。詳細は、特定の要件がわかった後、アカウントのセットアップ中に共有されます。
最初の Exchange 接続は数分でセットアップできます。ダッシュボードを探索するためにコミットする必要はありません。
アカウントの作成データは暗号化されたままになり、API キーはデフォルトで読み取り専用のままになります。