Otimização e atualização exclusiva do sistema de insights de dados da plataforma TSAI
TSAI
Recentemente, o sistema foi otimizado e atualizado. Esta atualização é como uma reforma cuidadosamente elaborada, injetando uma nova vitalidade no campo financeiro.
1. Otimização do desempenho: um duplo salto em velocidade e eficiência
(I) Inovação na arquitetura de processamento
A plataforma TSAI abandona a antiga arquitetura de processamento de dados e introduz estruturas de processamento de fluxo distribuído e de computação em tempo real. Esta alteração permite que o sistema de insights de dados comece a processar os dados no momento em que são gerados, em vez do modo tradicional de processamento em lote. Por exemplo, ao processar dados de negociação de alta frequência no mercado cambial, a nova arquitetura garante que cada dado de transação é concluído desde a recolha até à análise preliminar em poucos milissegundos, e a velocidade de processamento de dados é aumentada em 300% comparação com o anterior um, obter insights em tempo real no verdadeiro sentido.
(II) Otimização do armazenamento
O sistema atualizado adota uma solução de armazenamento híbrida, combinando unidades de estado sólido (SSDs) de alto desempenho e armazenamento distribuído de grande capacidade. Para dados quentes, ou seja, dados que são acedidos frequentemente e utilizados recentemente, são armazenados em SSDs, o que aumenta em 5 vezes a velocidade de leitura dos dados e reduz bastante o tempo de espera para os utilizadores obterem os dados . Os dados frios são armazenados em armazenamento distribuído para garantir um armazenamento a longo prazo e uma gestão de dados a baixo custo. Esta estratégia de otimização de armazenamento equilibra eficazmente a velocidade de acesso e o custo de armazenamento de dados, tornando o sistema mais capaz de processar dados em grande escala.
2. Atualização funcional: visão profunda e previsão precisa
(I) Integração de algoritmos de análise avançados
O novo modelo de análise de dados incorpora algoritmos de aprendizagem automática de última geração, como a aprendizagem por reforço e as redes neuronais gráficas. Os algoritmos de aprendizagem por reforço permitem que o sistema otimize continuamente o modelo de previsão com base no feedback do mercado, tal como um trader inteligente que aprende e cresce continuamente no mercado. As redes neuronais gráficas são utilizadas para analisar redes complexas de relacionamento financeiro. Por exemplo, ao analisar os riscos financeiros da cadeia de abastecimento global, podem identificar com precisão o impacto das flutuações num determinado elo em toda a rede financeira. Através destes algoritmos avançados, a precisão da previsão das tendências de mercado do sistema aumentou em 25%, proporcionando aos utilizadores uma base mais prospetiva para a tomada de decisões.
(II) Alargamento da dimensão dos dados
A plataforma TSAI expandiu a dimensão de dados do sistema de insights de dados para uma amplitude sem precedentes. Além dos dados tradicionais do mercado financeiro, integra também dados de políticas globais e textos regulamentares, dados de opinião de especialistas do setor e dados de comportamento do consumidor. Por exemplo, ao analisar as palavras-chave e a semântica no texto das políticas e regulamentos, o sistema pode prever antecipadamente a direção e o grau do impacto das políticas no mercado financeiro; combinado com dados sobre o comportamento do consumidor, pode prever com maior precisão a procura do mercado e os riscos no domínio do financiamento ao consumo. Esta fusão multidimensional de dados permite ao sistema ter uma visão mais abrangente e aprofundada do mercado financeiro.
A otimização e atualização do sistema exclusivo de insights de dados da plataforma TSAI não é apenas uma atualização técnica, mas também uma sublimação do conceito de serviços de dados financeiros. Ajudará os profissionais financeiros e os investidores a enfrentar os ventos e as ondas do mundo financeiro complexo e em constante mudança, a aproveitar todas as oportunidades e a responder a todos os desafios.