Xanadu and CMC Microsystems approve development of quantum computing applications
Building on a partnership agreement to sponsor developmentof applications for quantum computing,
Identifier les causes et effets
Pour chacun de nos rapports, nous entrainons notre plateforme afin d’identifier, tester, et valider de nouvelles relations statistiques entre les classes d’actif et nos indicateurs.
Prévoir le risque et le rendement
Notre plateforme d’IA analyse des milliers de signaux financiers afin de reconnaitre le régime actuel de marché et d’anticiper les scénarios futurs probables.
Optimiser l'allocation des actifs
Notre plateforme d’IA considère les corrélations, la volatilité et les rendements attendus afin de suggérer des allocations offrant une performance ajustée pour le risque supérieure à celle de l’indice de référence.
S'adapte à l'imprévisibilité
Basés à la fois sur la littérature académique et professionnelle, nos modèles intègrent divers flux de données et sont capables de performer dans les scénarios de marchés extrêmes. Implémentée sur Amazon Web Services (AWS) et une ferme de serveurs d’IA, notre plateforme découvre régulièrement de nouvelles relations prédictives, associatives et statistiques.
Notre architecture est constamment améliorée afin d’évoluer dans de nombreux régimes. Grâce à l’IA, notre plateforme s’avère hautement adaptable aux situations imprévisibles.
Performe dans l’extrême
Notre plateforme bénéficie des prévisions de séries chronologiques les plus avancées actuellement disponibles. L’intégration de techniques d’ingénierie capables de minimiser le taux d’erreur renforce notre confiance à l’égard de la capacité de notre plateforme à bien réagir face aux scénarios de marché extrêmes.
Nous employons des techniques de test de résistance et de “backtesting” afin d’assurer la robustesse des algorithmes. Notre plateforme d’IA est constamment mise à rude épreuve à l’aide de “vecteurs tests” destinés à vérifier sa résilience.
Apprend de l'histoire
Notre plateforme analyse au-delà de 1 000 indicateurs grâce à divers modèles entrainés sur plus de 100 000 événements financiers. Nos algorithmes sont alimentés par des données financières coïncidant avec un large éventail d’événements historiques tels que les Guerres mondiales, le Krach boursier de 1929, la Grande Dépression, la période de stagflation des années 70, la bulle technologique et la crise financière de 2008.
L’analyse simultanée de modèles comportementaux, fondamentaux et statistiques nous permet de développer de nouvelles hypothèses autour des relations causales, tandis que l’apprentissage automatique met de l’avant ces informations lorsqu’elles deviennent statistiquement significatives.
Dans les médias
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Press Release : The Université de Sherbrooke Partners with Laplace Insights
The Université de Sherbrooke Partners with Laplace Insights to Push the Frontiers of AI in Finance.
2018 IEEE international conference on data mining: A Variable-Order Regime Switching Model to Identify Significant Patterns in Financial Markets
The Université de Sherbrooke Partners with Laplace Insights to Push the Frontiers of AI in Finance.