Prehľad našej analytickej technológie
Pri našich trhových analýzach využívame pokročilé technológie, aby sme získali presné poznatky a mohli vytvárať spoľahlivé prognózy.
Výskum a nástroje, nie investičné poradenstvo.
Žiadne vykonávanie objednávok, žiadna správa klientskych prostriedkov.
Rozhodnutia prijíma výlučne samotný majiteľ účtu.
Naša metodika
Aby sme získali komplexný pohľad, pracujeme s regresnými modelmi, časovými radmi, sezónnymi vzorcami a rôznymi modelmi umelej inteligencie založenými na hlbokom učení.
Technické analýzy
Vďaka využívaniu pokročilých techník technickej analýzy umožňuje Quantum Data Analytics hlbší pohľad na dynamiku trhu, vďaka čomu dokážeme presne identifikovať kľúčové zlomové body a trendové línie.
V spoločnosti Quantum Data Analytics rozširujeme klasickú technickú analýzu grafov cieleným využitím moderných regresných a časových analýz. Táto kombinácia umožňuje výrazne jasnejší pohľad na aktuálnu trhovú situáciu a presne zviditeľňuje relevantné štruktúry v grafe. Týmto spôsobom identifikujeme úrovne podpory a rezistencie s vyššou presnosťou a odvodzujeme z nich relevantné cenové pásma. Základom je široký výber indikátorov, ktoré pomocou umelej inteligencie presne vyhodnocujeme a plynule integrujeme do našich trhových analýz.
„Ceny nie sú náhodné sekvencie. Štúdiom minulých cenových pohybov dokážeme identifikovať vzory a trendy, ktoré nám pomáhajú predpovedať budúce cenové pohyby.“
– John Bollinger
Časové rámce
Naše technické grafové analýzy začínajú na 4-hodinovom grafe a siahajú až po týždenný graf. Samozrejme zohľadňujeme aj grafy v kratších časových rámcoch, aby sme získali jednotný a ucelený obraz trhu. Tieto kratšie časové rámce však nezverejňujeme, keďže sú vzhľadom na svoju rýchlosť menej výpovedné. Napriek tomu musia byť všetky časové rámce v súlade, aby bolo možné prijímať fundované rozhodnutia.
Cenové zóny
Cenové zóny určujeme pomocou regresnej analýzy, ktorá identifikuje kľúčové úrovne podpory a rezistencie. Tieto cenové zóny majú veľký význam, pretože signalizujú najvyššiu obchodnú aktivitu. Dlhší pobyt ceny v týchto zónach môže zároveň naznačovať možný obrat trendu. Presná identifikácia týchto zón umožňuje lepšie predpovedať potenciálne pohyby trhu a optimalizovať obchodné stratégie. Cenové zóny sú farebne označené ako zóny podpory (zelená) a zóny rezistencie (červená).
Fibonacciho retracementy
Fibonacciho retracementy používame tak v našich analýzach, ako aj v našich obchodných robotách, keďže predstavujú významný psychologický aspekt obchodovania. Tieto retracementy identifikujú kľúčové úrovne podpory a rezistencie počas formovania ceny a môžu pomôcť určiť potenciálne maximá a minimá trhu. Použitie Fibonacciho retracementov umožňuje presnejšie vyhodnotenie cenových korekcií a pokračovania trendov. Vďaka tomu dokážeme prijímať fundované obchodné rozhodnutia a lepšie riadiť riziko.
Fibonacciho retracementy
Pre náš obchod využívame dôležité indikátory tak v našich analýzach, ako aj v našich obchodných algoritmoch, ktoré sa v priebehu rokov osvedčili svojou spoľahlivosťou a dosiahli významné postavenie na finančných trhoch. Patria sem rôzne momentové indikátory, ako aj oscilátory. Aby sme získavali dáta v reálnom čase, vyvinuli sme vlastné proprietárne indikátory, ktoré dopĺňajú štandardné indikátory používané na obchodných platformách. Okrem toho využívame umelú inteligenciu na identifikáciu najvhodnejších indikátorov v závislosti od aktuálnej trhovej situácie.
On-chain
Aby sme dokázali v reálnom čase vyhodnocovať rôzne trhové situácie, využívame v našich analýzach aj dodatočné on-chain dáta. Tieto dáta používame zároveň v regresných analýzach s cieľom získať komplexnejší pohľad na trhy. Integráciou on-chain dát do nášho analytického rámca priamo prepájame ponuku a dopyt s kvantitatívnymi údajmi, čím poskytujeme hlbší a presnejší obraz než pri tradičných technických analýzach.
Jedným z príkladov je analýza transferovej aktivity aktív. Ak sú aktíva vo zvýšenej miere presúvané zo súkromných adries na burzy, naznačuje to rastúci predajný tlak a zvýšenú pravdepodobnosť predaja. Naopak, ak sú aktíva z búrz vyberané, zásoby na burzách klesajú, čo pri zodpovedajúcom nákupnom dopyte môže viesť k zvýšenému nákupnému tlaku.
Analýzy umelej inteligencie
Čo umelá inteligencia dokáže – a čo nie
Vďaka umelej inteligencii je možné analyzovať obrovské objemy dát a identifikovať vzory, ktoré sú pre ľudských analytikov ťažko dostupné, čo vedie k presnejším trhovým prognózam.
Umelá inteligencia je v súčasnosti kľúčovou témou a pravdepodobne ňou zostane aj v dohľadnej budúcnosti. V našej činnosti sa intenzívne zameriavame na využívanie umelej inteligencie v oblasti analýzy dát aj obchodovania. Vďaka tomu disponujeme hlbokými znalosťami o tom, aký potenciál umelá inteligencia ponúka a aké má limity.
„Umelá inteligencia umožňuje nepretržité monitorovanie a analýzu trhových dát v reálnom čase, čo nám umožňuje rýchlejšie reagovať na zmeny na trhu.“
– Erik Wimmer
Trendový kanál
Sila trendu
Vďaka strojovému učeniu je umelá inteligencia schopná nielen generovať trendové kanály, ale aj predpovedať silu trendu. Dosahuje sa to analýzou vzťahu medzi objemom obchodovania a vývojom ceny. Tieto trendy sú často sezónne podmienené a opakujú sa v určitých cykloch. Vďaka tomu dokáže umelá inteligencia projektovať potenciálne posilnenia v rámci kanálov, čo je užitočné pri identifikácii možných obratov trendu.
Trendová línia
Trendové línie sú kľúčovým prvkom burzového obchodovania. Nie nadarmo sa hovorí, že ceny sa nakoniec vracajú k svojmu priemeru. Pomocou umelej inteligencie dokážeme vytvárať prognózy, ktoré korelujeme s tradičnými kĺzavými priemermi, aby sme presnejšie identifikovali býčie a medvedie trhy. To nám poskytuje významnú výhodu, pretože dokážeme včas rozpoznať, kedy sa trhy začínajú meniť vo svojich cykloch.
Regresná analýza
O krok pred trhom
Regresná analýza identifikuje a kvantifikuje trhové trendy a anomálie, ktoré by inak mohli zostať nepovšimnuté.
Aby sme získali jednotný pohľad na aktuálny vývoj na trhu digitálnych aktív, majú cyklické sezónne vzorce zásadný význam.
Hlavný rozdiel medzi tradičnou technickou analýzou grafov a našou regresnou analýzou spočíva v grafickej reprezentácii. Kým klasické grafy zobrazujú cenové pohyby prostredníctvom tzv. sviečok (candlesticks), my zobrazujeme denné uzatváracie ceny ako dátové body, ktoré sú dodatočne odlíšené rôznymi farbami. Farebné zmeny signalizujú, že trh sa začína meniť na základe použitých indikátorov.
„Pokročilé regresné metódy dokážu poskytovať robustné výsledky aj vtedy, keď sú dáta ovplyvnené šumom alebo nepredvídanými udalosťami.“
– Erik Wimmer
Trhové indikátory
Pre naše modely využívame bežne používané obchodné indikátory, ako aj makroekonomické údaje, napríklad infláciu, peňažnú zásobu a analýzy sentimentu zo sociálnych sietí. Farebné označenie znázorňuje vzťah medzi býčími a medvedími faktormi. Vyvážený trhový sentiment nastáva vtedy, keď sa indikátor nachádza v strede farebnej škály. Ak farebné indikátory dosiahnu extrémne hodnoty, môže to naznačovať možnú zmenu trendu.
Cenové zóny
Cenové zóny poskytujú cenné informácie o významných úrovniach podpory a rezistencie. Tieto zóny určujeme analýzou korelácie ceny, obchodného objemu a času. Vyznačujú sa tým, že v nich prebieha najväčšia obchodná aktivita, čo z nich robí spoľahlivé indikátory toho, kedy a kde väčšina obchodníkov dosahuje zisky alebo straty.
Cenové zóny poskytujú cenné informácie o významných úrovniach podpory a rezistencie. Tieto zóny určujeme analýzou korelácie ceny, obchodného objemu a času. Vyznačujú sa tým, že v nich prebieha najväčšia obchodná aktivita, čo z nich robí spoľahlivé indikátory toho, kedy a kde väčšina obchodníkov dosahuje zisky alebo straty.
Hĺbka trhu
Hĺbka trhu nám umožňuje zobrazovať obchodné aktivity výrazne presnejšie než tradičné grafy. Zobrazuje intenzitu objemu a poskytuje cenné informácie o objemoch, pri ktorých prebieha tvorba ceny. Nízke a postupne klesajúce objemy môžu slúžiť ako indikátor blížiacich sa silných cenových pohybov.
Analýzy časových radov
Predchádzajúca metóda
Analýzy časových radov umožňujú vývoj a aplikáciu kvantitatívnych modelov, ktoré podporujú presné prognózy a automatizované obchodné stratégie.
Aby sme získali jednotný pohľad na aktuálny vývoj na trhu digitálnych aktív, majú cyklické sezónne vzorce zásadný význam.
Analyzujeme sezónnosť a rozdeľujeme ju na všeobecný trend, týždenné rytmy a ročné cykly. Tieto poznatky vychádzajú z kvantitatívnych priemerných hodnôt, ktoré sumarizujú najpravdepodobnejší vývoj. Odchýlky sa posudzujú v kontexte trhového prostredia a analyzujú sa aj v opačnom smere. Napriek tomu poskytujú cenné náznaky o tom, ako sa môže priemerný vývoj formovať v technickom trhovom prostredí.
„Analyzujeme sezónnosť na základe kvantitatívnych priemerných hodnôt, aby sme poskytli hodnotné poznatky o najpravdepodobnejšom vývoji v technickom trhovom prostredí.“
– Erik Wimmer
Trendový kanál
Vývoj trendu spolu s jeho prognostickými nástrojmi poskytuje cenné poznatky o potenciálnom smerovaní trhu. Táto projekcia vychádza z komplexných analýz historických dát a zohľadňuje ich priemerný vývoj. Použitím overených štatistických metód a moderných analytických nástrojov náš prístup umožňuje fundované a čo najspoľahlivejšie prognózy.
Týždenne
Týždenný cyklus znázorňuje priebeh obchodných aktivít od pondelka do nedele a ich vplyv na cenový vývoj. Na základe tejto analýzy je možné identifikovať býčie aj medvedie fázy trhu, ktoré sa prejavujú rastúcimi alebo klesajúcimi cenami v priemernom vývoji. Mimoriadne dôležitá je možnosť pomocou tejto analýzy vyvíjať cielené obchodné stratégie a lepšie porozumieť správaniu trhu. Tento detailný pohľad umožňuje prijímať fundované rozhodnutia a dlhodobo úspešne pôsobiť na trhu.
Ročne
V ročnom rytme sledujeme priemerné mesačné cenové pohyby od januára do decembra a ich opakujúce sa cyklické vzorce. V rámci tejto analýzy identifikujeme mesiace so zvýšenou obchodnou aktivitou, ale aj obdobia, v ktorých je trh zvyčajne slabší alebo menej aktívny. Tieto rozdiely môžu byť spôsobené rôznymi faktormi a je možné ich analyzovať z viacerých uhlov pohľadu. Je dôležité pochopiť, že sezónne efekty, makroekonomické vplyvy a externé udalosti zohrávajú v tomto kontexte zásadnú úlohu. Cieleným skúmaním týchto ročných cyklov získavame hlbšie a hodnotné poznatky, ktoré nám umožňujú prijímať fundované a strategické rozhodnutia. Tento prístup nám umožňuje cielene reagovať na vývoj trhu v ročnom horizonte, lepšie porozumieť dlhodobým trendom a vytvárať stratégie zamerané na udržateľný a dlhodobý úspech.