Notre « moteur » technologique
Le cœur de Moriarty Trade est une plateforme IA multi-niveaux qui collecte des milliards de signaux de marché, les traite en temps réel et les transforme en décisions rentables.
Voir en détail
Comment ça marche — 4 étapes
1. Collecte de données
Order books, réseaux sociaux, on‑chain, actualités macroéconomiques — tout converge dans notre global-crawler 24/7.
2. Nettoyage & normalisation
Les filtres ML éliminent le bruit et les anomalies ; latence de l'agrégat < 60 ms.
3. Ensemble de modèles
LSTM + Transformer + GBM détectent des motifs sur 15 PB d’historique.
4. Exécution
Le module du noyau de risque vérifie le signal et envoie l'ordre via une API à faible latence.
Architecture de la plateforme
Le schéma ci-dessous montre comment les données parcours du ticker jusqu'à votre transaction. Tous les calculs sont répartis entre quatre géo-clusters.
Modules clés
Routeur à latence optimisée
Sélectionne le meilleur fournisseur de liquidité selon le ping et la profondeur, réduisant le glissement de 17 %.
Bouclier d'Anomalie
Isolation Forest élimine instantanément les données de flash-crash, réduisant les faux signaux de 22 %.
Scanner de liquidité inter-chaînes
Surveille le spot et les dérivés sur 8 réseaux L2, ouvrant des fenêtres d'arbitrage.
Console d'IA explicable
Montre au trader quels facteurs ont influencé la décision du modèle.
Dimensionneur de position dynamique
Calcul automatique du volume de l'ordre basé sur le Kurtosis du marché et la marge disponible.
Compilateur d'Auto-Stratégie
Convertit les descriptions de stratégies au format YAML en bytecode sans redémarrage du cluster.
Magasin de fonctionnalités en temps réel
Plus de 1200 indicateurs, mise à jour chaque seconde. Cache sur RedisCluster < 10 ms.
Oracle de Sentiment LLM
GPT‑4 analyse 2 millions de tweets par jour et calcule l'indice « émotions » de l'actif.
Matrice de Risque Adaptative
Le coefficient de risque est recalculé 50 fois par seconde en tenant compte de la volatilité et de la liquidité.
Pas à pas : Comment naît une transaction
Multi-source de données
• Order-book L2 (Binance, Bybit, OKX) en stream toutes les 50 ms
• Métriques On-chain (gas, portefeuilles actifs)
• Plus de 2 millions de posts sociaux/jour via LLM-Sentiment
• Macro-tracker (DXY, S&P 500 futs)
Nettoyage et ingénierie des caractéristiques
• Isolation Forest supprime les bruits flash
• 1 247 caractéristiques sont stockées dans Redis-Feature-Store (< 12 ms)
• La normalisation Z-score corrige les pics de liquidité
Ensemble de modèles
• LSTM capte l'ordre des chandeliers
• Transformer lit le contexte des actualités/ tweets
• Gradient Boosting affine l'apprentissage sur les 10 derniers jours
Sélecteur Bayésien attribue un poids à chaque modèle en fonction de la volatilité de l'heure
Noyau de risque
• Calcul du Value-at-Risk 50×/sec
• Dynamic-Position-Sizer détermine le volume
• Si VAR < seuil — feu vert à l’exécution
Exécution à faible latence
• Repli REST < 150 ms en cas de coupure WebSocket
• 87 % des ordres atteignent le premier niveau de prix
Auto-apprentissage
• Après la clôture de la transaction, toute la séquence (état-action-récompense) est enregistrée
• Le module « Replay Trainer » recalcule les poids ; les nouveaux modèles sont déployés en production sans temps d'arrêt (release canari A/B)
Exemple en direct : 14 secondes du signal au profit
00 : 00 : 00
Carnet d'ordres L2 BTC/USDT montre un pic de bid + 1 800 BTC en 90 ms.
00 : 00 : 03
LLM-Sentiment capture une série de tweets de Glassnode sur l'exode de BTC des échanges.
00 : 00 : 05
L'ensemble des modèles augmente la « long-probabilité » à 0,83 (seuil 0,75).
00 : 00 : 06
Le noyau de risque calcule un volume de 0,37 BTC (VaR 1,4 %).
00 : 00 : 07
Smart-Router choisit Bybit (spread moindre), envoie un ordre limite.
00 : 00 : 14
Prix +0,42 % — TP déclenché, profit +0,0016 BTC, le journal est envoyé au Replay Trainer.
Sécurité au niveau bancaire
Chiffrement AES-256
Toutes les données utilisateur sont chiffrées « au repos » et « en transit ».
RBAC + MFA
Droits nuls par défaut et authentification à deux facteurs obligatoire.
Réseau Zero‑Trust
Chaque service s'authentifie à chaque requête ; il n'existe pas de « zones de confiance » en principe.
Détection des menaces en temps réel
La plateforme SIEM analyse les logs en flux et alerte l'équipe SOC en moins de 30 secondes.
Des chiffres sur lesquels on peut compter
< 70 ms
Délai moyen « signal → ordre »
87 %
Les transactions sont entrées dans le premier niveau de prix
15 PB
Données pour l'entraînement des modèles
99.97 %
Temps de fonctionnement du cluster d'inférence sur 12 mois.
Questions fréquentes
Quel algorithme est à la base des prédictions ?
Ensemble LSTM + Transformer + Gradient Boosting avec recherche hyperparamétrique bayésienne.
Combien de serveurs le client a-t-il besoin ?
Aucun — tout est hébergé sur nos clusters, vous vous connectez via API ou activez le copytrading.
À quelle fréquence les modèles sont-ils réentraînés ?
Les poids de base sont mis à jour une fois par mois, l'ajustement en ligne se fait en temps réel.
Est-il possible de connecter ses propres données ?
Les clients corporatifs ont accès à un SDK pour l'ingestion de jeux de données privés.
Quelle est la latence moyenne d'un appel API ?
p99=42 ms dans les centres de données EU.
Où sont situés les serveurs ?
Francfort, Amsterdam, Virginie et Tokyo — 4 géo-clusters.
Les contrats à terme sont-ils pris en charge ?
Oui. Contrats USDT-M et COIN-M de Binance, Bybit, OKX ainsi que d'autres.
Dépôt minimum ?
100 $ pour commencer, optimal ≥ 300 $.
Peut-on télécharger les journaux ?
Le point de terminaison REST/v1/trades/export renvoie un fichier CSV.
Y a-t-il une marque blanche ?
Oui, licence d'entreprise et SLA à 99,99 %.
Que se passe-t-il si la bourse est indisponible ?
Le basculement bascule le WebSocket vers la réserve en moins de 3 secondes.
Prêt à tester la puissance de la technologie ?
Connectez-vous à Moriarty Trade et laissez notre moteur d'IA transformer les données en profit dès aujourd'hui.
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