Pazar veri işleme: Veri temizleme ve entegrasyon teknolojisini optimize ederek veri işleme verimliliğini 4 kat artırın
TSAI
Finansal yatırım alanında veriler, karar almanın temel temelidir ve kalitesi ve işleme verimliliği, yatırım stratejilerinin başarısını veya başarısızlığını doğrudan etkiler. Finansal piyasanın sürekli gelişmesi ve dijitalleşme sürecinin hızlanmasıyla birlikte, çok büyük finansal veriler akıyor. Bu verilerin nasıl verimli bir şekilde temizleneceği ve entegre edileceği finansal kurumlar için önemli bir zorluk haline geldi. TSAI platformu, derinlemesine araştırma ve yenilikçi teknoloji uygulamasıyla, piyasa verilerinin temizleme ve entegrasyon teknolojisini başarıyla optimize ederek finansal yatırım karar alma süreçlerinde devrim niteliğinde değişiklikler getirdi.
TSAI platformu, geleneksel veri işleme yöntemlerini terk ediyor ve gelişmiş bir dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi sunuyor. Bu çerçeve, çok düğümlü paralel işleme ilkesine dayanır; büyük veri görevlerini birden çok alt göreve böler ve bunları eşzamanlı işlem için farklı bilgi işlem düğümlerine atar. Örnek olarak hisse senedi fiyatı verilerinin işlenmesini ele alalım. Geleneksel merkezi bilgi işlem modelinde, son on yılın günlük hisse senedi fiyatı verilerinin işlenmesi birkaç saat sürebilir. Ancak dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi, verileri yıllara, çeyreklere ve diğer boyutlara bölebilir ve birden fazla düğümle paralel olarak işleyerek işlem süresini on dakikadan fazla kısaltabilir. Bu paralel işleme mekanizması, veri işleme hızını büyük ölçüde artırarak platformun hisse senedi fiyatları, işlem hacimleri, makroekonomik göstergeler ve diğer karmaşık veriler dahil olmak üzere çok büyük miktardaki finansal piyasa verilerini kısa sürede işlemesine olanak tanır.
Platform, veri temizleme sürecinde akıllı veri temizleme algoritmalarını kullanır. Algoritma, makine öğrenimi teknolojisine dayanmaktadır ve verilerdeki gürültüyü, aykırı değerleri ve eksik değerleri otomatik olarak tanımlayabilmektedir. Algoritma, büyük miktarda geçmiş veriyi öğrenerek, hangi verilerin normal dalgalanma, hangilerinin anormal veri olduğunu doğru bir şekilde belirleyebilir. Algoritma aykırı değerleri verilerin özelliklerine ve bağlamına göre düzeltecek veya silecektir; eksik değerler için ise algoritma bunları uygun şekilde doldurmak için verilerin korelasyonunu ve istatistiksel modelleri kullanacaktır. Makroekonomik gösterge verilerini işlerken, belirli bir bölgenin GSYİH verilerinin eksik olması durumunda akıllı algoritma, bölgenin endüstriyel yapısına, istihdam verilerine ve çevre bölgelerin GSYİH verilerine atıfta bulunarak, verilerin bütünlüğünü ve doğruluğunu sağlamak için makul tahminler yapmak için regresyon analizi gibi yöntemleri kullanacak.
Teknik optimizasyonun veri işleme verimliliğinde sağladığı iyileşme önemlidir. Platformun veri işleme verimliliği 4 kat artırılarak, veri toplama aşamasından analiz uygulamasına kadar geçen süre büyük ölçüde kısaltıldı. Geçmişte piyasa verilerinin toplanmasından yatırım kararlarında kullanılabilecek analiz raporunun oluşturulmasına kadar geçen süre 2-3 gün sürerken, optimize edilmiş teknoloji sayesinde bu süreç artık yarım günden daha kısa bir süreye indirildi. Bu, yatırımcıların piyasa değiştikçe en son veri öngörülerini elde etmelerine ve yatırım stratejilerini zamanında ayarlamalarına olanak tanır.
Yatırım kararları açısından daha zamanlı ve doğru veriler, yatırım kararlarına sağlam destek sağlar. Hisse senedi yatırımında yatırımcılar, gerçek zamanlı olarak güncellenen hisse senedi fiyatı ve işlem hacmi verilerine, makroekonomik göstergelerdeki değişikliklere ve niceliksel yatırım modellerine dayanarak, yatırım potansiyeli olan hisse senetlerini hızlı bir şekilde tarayabilirler. 2024'te gelişen teknoloji sektörünün yükselişinin ilk günlerinde platform, sektördeki hisse senedi fiyatlarındaki ve işlem hacimlerindeki anormal değişiklikleri anında yakalamak için verimli veri işleme yeteneklerine güveniyordu. Aynı zamanda, teknoloji endüstrisine yönelik makro politika desteğiyle birlikte platform, yatırımcılara hızlı bir şekilde yatırım tavsiyesi sağladı. Yatırımcılar bu verilere dayanarak yatırım kararları veriyor, bu sektörün yükseliş trendini başarıyla yakalıyor ve büyük kazançlar elde ediyor.
TSAI platformunun veri temizleme ve entegrasyon teknolojisindeki atılımları yalnızca kendi rekabet gücünü artırmakla kalmıyor, aynı zamanda tüm finans sektöründe veri işleme için yeni bir ölçüt belirliyor. Diğer finans kurumları, platformun teknik fikirlerinden ve uygulama modellerinden yararlanarak sektörün genel veri işleme düzeyinin iyileştirilmesine katkıda bulundu. Daha fazla finansal kurum ileri veri işleme teknolojisini benimsedikçe, finansal piyasadaki yatırım kararları daha bilimsel ve verimli olacak ve piyasa kaynaklarının tahsisi daha makul olacaktır.
Platform ayrıca teknolojik yenilik sonuçlarını paylaşmak ve profesyonel veri işleme yeteneklerini ortaklaşa geliştirmek için finansal teknoloji alanındaki araştırma kurumları ve üniversitelerle aktif olarak işbirliği yapıyor. Sanayi-üniversite-araştırma işbirliği aracılığıyla, profesyonellere finans sektörüne sürekli olarak gelişmiş veri işleme teknolojisi sunacağız ve finans sektörünün veriye dayalı yatırım kararı alma alanında gelişimini daha da teşvik edeceğiz.
TSAI platformu, finansal teknoloji alanında önemli bir yenilik olan piyasa veri temizleme ve entegrasyon teknolojisini optimize ediyor. Teknoloji yükseltmeleri sayesinde veri işleme verimliliği büyük ölçüde iyileştirildi, yatırımcılara daha zamanlı ve doğru veri desteği sağlandı ve böylece yatırım kararları optimize edildi. Bu teknolojik atılım, yalnızca platformun geliştirilmesi için sağlam bir temel oluşturmakla kalmadı, aynı zamanda finans sektöründe veri işleme ve yatırım kararı alma reformuna da güçlü bir ivme kazandırarak finans sektörünü yeni bir veri odaklı akıllı yatırım çağına taşıdı.