Nous connectons les modèles de machine learning et l'analyse quantitative à une interface en un clic : l'algorithme sélectionne l'alpha, vous restez maître des décisions finales.
Un commerçant privé reçoit chaque jour des milliers de signaux : actualités, changements de volume, sentiment social, rapports macroéconomiques. Distinguer un signal pertinent du bruit statistique nécessite du temps qui souvent n'est pas disponible, notamment lors de sessions à forte volatilité.
Stimaranzia applique des modèles de langage et des analyses quantitatives pour filtrer ce flux, isolant les corrélations qui ont réellement une valeur prédictive sur le comportement des prix, réduisant ainsi la charge cognitive sans éliminer le contrôle décisionnel.
Chaque module fonctionne sur des données partagées, de sorte que les recommandations restent cohérentes en termes d'analyse, de risque et d'exécution.
Le moteur croise les données de prix, les volumes et les sources textuelles pour estimer la probabilité de mouvement sur un horizon configurable, mettant en avant l'alpha résiduel par rapport au benchmark choisi.
Le système recalcule l'exposition en fonction de la volatilité actuelle et propose des seuils de stop cohérents avec le profil de risque fixé, avant que la perte ne devienne structurelle.
Une fois qu'une stratégie a été approuvée, l'ordre est transmis au courtier connecté sans étapes manuelles intermédiaires, réduisant ainsi l'écart entre le signal généré et la position ouverte.
Le processus ne nécessite pas de scripts personnalisés : les principaux paramètres sont définis via une interface guidée.
Autorisez la connexion via API de lecture seule ou d'exécution, en choisissant le niveau d'autonomie que vous préférez.
~20 secondesRépondez à quelques questions sur le capital, l’horizon temporel et la tolérance au prélèvement : le modèle calibre les paramètres en conséquence.
~25 secondesLe système commence à traiter les signaux et à proposer des actions ; vous décidez si vous souhaitez les approuver automatiquement ou manuellement.
~15 secondes
Stimaranzia ne promet pas de rendements garantis : il combine des modèles d'apprentissage automatique avec des règles de gestion des risques testées sur des données historiques, pour fournir des recommandations qui prennent en compte à la fois le potentiel alpha et l'exposition à la baisse.
L'objectif est de réduire le temps entre l'analyse et la décision, en laissant toujours au trader le dernier mot sur l'exécution.
Découvrez notre méthodeChaque recommandation naît de la combinaison d'un modèle prédictif quantitatif et d'un niveau de vérification basé sur le Large Language Model, qui contextualise le signal avant de le proposer. Cette double étape réduit les faux positifs typiques des modèles purement statistiques.
Les identifiants de connexion du courtier sont cryptés de bout en bout et ne sont jamais partagés avec des tiers. Les données du portefeuille restent séparées par compte individuel.
Le système fonctionne en faible latence : le temps moyen entre la génération du signal et la transmission de l'ordre au courtier connecté est contenu dans un intervalle de quelques secondes, variable en fonction de la réactivité de l'API du courtier lui-même.
Toutes les informations d'identification et données de localisation sont protégées par un cryptage de bout en bout, en transit comme au repos. L’accès aux données est limité aux seuls processus nécessaires au calcul des recommandations.
Oui. Vous pouvez définir des seuils de prélèvement maximum, choisir d'approuver manuellement chaque opération ou de déléguer l'exécution automatique et modifier ces paramètres à tout moment depuis le tableau de bord.
Aucune carte de crédit requise pour l’essai initial. Vous pourrez connecter votre compte courtier en lecture seule pour évaluer les recommandations avant d'activer l'exécution automatique.