Construction of AI Investments platform based on artificial intelligence algorithms for advanced investment strategies. (Q77724): Difference between revisions
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(Created claim: summary (P836): L’objectif du projet est de créer un prototype d’outil avancé pour optimiser le portefeuille d’investissements en utilisant les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique les plus innovantes disponibles sur le marché. Le projet débouchera sur une plate-forme pour aider les fonds d’investissement à prendre des décisions en matière d’investissement. La plate-forme utilisera des stratégies de trading individuelles des inve...) |
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| label / de | label / de | ||||||||||||||
Aufbau einer KI-Investitions-Plattform auf der Grundlage von Algorithmen für künstliche Intelligenz für fortgeschrittene Investitionsstrategien. | |||||||||||||||
| Property / summary | |||||||||||||||
Ziel des Projekts ist es, ein fortschrittliches Prototyp-Tool zur Optimierung des Anlageportfolios unter Verwendung der innovativsten Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Das Projekt wird zu einer Plattform führen, um Investmentfonds bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Die Plattform wird individuelle Trading-Strategien institutioneller Anleger für ihre Berechnungen verwenden, wodurch jedes Mal ein einzigartiger Wert für den Kunden entsteht. Bei der Entwicklung der Plattform werden wir auch von den neuesten Entdeckungen der Weltwissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren, insbesondere von den neuesten Modellen von neuronalen Netzwerken und der Verstärkung von Lernalgorithmen. Die markanten Merkmale der Plattform sind: — Generika/Universität – Fähigkeit zur Anwendung unterschiedlicher neuronaler Netzwerke für verschiedene Anlagestrategien – Selbstlernfähigkeit – Fähigkeit zur Anpassung an veränderte Marktbedingungen durch verstärktes Lernen, – hohe Präzision – Steigerung der Effizienz neuronaler Netzwerkmodelle durch Implementierung der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Zeitreihen – Möglichkeit der Diversifizierung von Aktivitäten und Risiken – die Fähigkeit, in mehr als 200 Instrumente zu investieren, – Fehlerlosigkeit und Skalierbarkeit. Im Rahmen des Projekts werden folgende FuE-Arbeiten durchgeführt: — Konzeption und Entwicklung eines effizienten Forschungsumfelds, – Entwicklung von Datentransformationsmethoden und einer Reihe von Eingabedaten für neuronale Netzwerke, – Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen und Expositions- und Portfoliomanagementalgorithmen mit den neuesten KI- und ML-Ergebnissen – Erstellung eines voll funktionsfähigen Plattformprototyps und Tests unter ähnlichen Bedingungen wie die Realität (German) | |||||||||||||||
| Property / summary: Ziel des Projekts ist es, ein fortschrittliches Prototyp-Tool zur Optimierung des Anlageportfolios unter Verwendung der innovativsten Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Das Projekt wird zu einer Plattform führen, um Investmentfonds bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Die Plattform wird individuelle Trading-Strategien institutioneller Anleger für ihre Berechnungen verwenden, wodurch jedes Mal ein einzigartiger Wert für den Kunden entsteht. Bei der Entwicklung der Plattform werden wir auch von den neuesten Entdeckungen der Weltwissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren, insbesondere von den neuesten Modellen von neuronalen Netzwerken und der Verstärkung von Lernalgorithmen. Die markanten Merkmale der Plattform sind: — Generika/Universität – Fähigkeit zur Anwendung unterschiedlicher neuronaler Netzwerke für verschiedene Anlagestrategien – Selbstlernfähigkeit – Fähigkeit zur Anpassung an veränderte Marktbedingungen durch verstärktes Lernen, – hohe Präzision – Steigerung der Effizienz neuronaler Netzwerkmodelle durch Implementierung der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Zeitreihen – Möglichkeit der Diversifizierung von Aktivitäten und Risiken – die Fähigkeit, in mehr als 200 Instrumente zu investieren, – Fehlerlosigkeit und Skalierbarkeit. Im Rahmen des Projekts werden folgende FuE-Arbeiten durchgeführt: — Konzeption und Entwicklung eines effizienten Forschungsumfelds, – Entwicklung von Datentransformationsmethoden und einer Reihe von Eingabedaten für neuronale Netzwerke, – Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen und Expositions- und Portfoliomanagementalgorithmen mit den neuesten KI- und ML-Ergebnissen – Erstellung eines voll funktionsfähigen Plattformprototyps und Tests unter ähnlichen Bedingungen wie die Realität (German) / rank | |||||||||||||||
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| Property / summary: Ziel des Projekts ist es, ein fortschrittliches Prototyp-Tool zur Optimierung des Anlageportfolios unter Verwendung der innovativsten Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Das Projekt wird zu einer Plattform führen, um Investmentfonds bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Die Plattform wird individuelle Trading-Strategien institutioneller Anleger für ihre Berechnungen verwenden, wodurch jedes Mal ein einzigartiger Wert für den Kunden entsteht. Bei der Entwicklung der Plattform werden wir auch von den neuesten Entdeckungen der Weltwissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren, insbesondere von den neuesten Modellen von neuronalen Netzwerken und der Verstärkung von Lernalgorithmen. Die markanten Merkmale der Plattform sind: — Generika/Universität – Fähigkeit zur Anwendung unterschiedlicher neuronaler Netzwerke für verschiedene Anlagestrategien – Selbstlernfähigkeit – Fähigkeit zur Anpassung an veränderte Marktbedingungen durch verstärktes Lernen, – hohe Präzision – Steigerung der Effizienz neuronaler Netzwerkmodelle durch Implementierung der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Zeitreihen – Möglichkeit der Diversifizierung von Aktivitäten und Risiken – die Fähigkeit, in mehr als 200 Instrumente zu investieren, – Fehlerlosigkeit und Skalierbarkeit. Im Rahmen des Projekts werden folgende FuE-Arbeiten durchgeführt: — Konzeption und Entwicklung eines effizienten Forschungsumfelds, – Entwicklung von Datentransformationsmethoden und einer Reihe von Eingabedaten für neuronale Netzwerke, – Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen und Expositions- und Portfoliomanagementalgorithmen mit den neuesten KI- und ML-Ergebnissen – Erstellung eines voll funktionsfähigen Plattformprototyps und Tests unter ähnlichen Bedingungen wie die Realität (German) / qualifier | |||||||||||||||
point in time: 7 December 2021
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Revision as of 08:05, 7 December 2021
Project Q77724 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Construction of AI Investments platform based on artificial intelligence algorithms for advanced investment strategies. |
Project Q77724 in Poland |
Statements
2,439,732.37 zloty
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3,908,124.38 zloty
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62.43 percent
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1 August 2018
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31 August 2020
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AI INVESTMENTS SP. Z O.O.
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51°57'29.2"N, 20°8'41.6"E
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Celem projektu jest stworzenie prototypu zaawansowanego narzędzia do optymalizacji portfela inwestycyjnego przy użyciu najbardziej innowacyjnych rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dostępnych na rynku. Rezultatem projektu będzie platforma wspomagająca fundusze inwestycyjne przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Platforma będzie wykorzystywała do swoich obliczeń indywidualne strategie tradingowe inwestorów instytucjonalnych, tworząc za każdym razem unikalną wartość dla klienta. W pracach nad platformą będziemy korzystać także z najnowszych odkryć światowej nauki w obszarze sztucznej inteligencji (AI), w szczególności najnowszych modeli sieci neuronowych oraz algorytmów reinforcement learning. Cechami wyróżniającymi platformę będą: - generyczność/uniwersalność – możliwość aplikacji zróżnicowanych zestawów sieci neuronowych dla różnych strategii inwestycyjnych, - zdolność samouczenia - możliwość adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych dzięki wykorzystaniu reinforcement learning, - wysoka precyzja - zwiększenie efektywności modeli sieci neuronowych poprzez implementację najnowszych algorytmów uczenia maszynowego (ML) do analizy szeregów czasowych, - możliwość dywersyfikacji działalności i ryzyka – możliwość inwestowania w ponad 200 instrumentów, - bezawaryjność i skalowalność. W ramach projektu zrealizowane zostaną następujące prace B+R: - zaprojektowanie i stworzenie wydajnego środowiska badawczego, - opracowanie metod transformacji danych oraz zbioru danych wejściowych dla sieci neuronowych, - opracowanie modeli sieci neuronowych oraz algorytmów zarządzania ekspozycją i portfelami z wykorzystaniem najnowszych osiągnięć AI oraz ML, - stworzenie w pełni funkcjonalnego prototypu platformy i testy w warunkach zbliżonych do rzeczywist (Polish)
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The aim of the project is to create a prototype advanced tool for optimising the investment portfolio using the most innovative artificial intelligence and machine learning solutions available on the market. The project will result in a platform to assist investment funds in making investment decisions. The platform will use individual trading strategies of institutional investors for its calculations, creating a unique value for the client each time. In developing the platform, we will also benefit from the latest discoveries of world science in the field of artificial intelligence (AI), in particular the latest models of neural networks and reinforcement learning algorithms. The distinguishing features of the platform will be: — generic/universality – the ability to apply differentiated neural network sets for different investment strategies, – self-learning – the ability to adapt to changing market conditions by using reinforcement learning, – high precision – increasing the efficiency of neural network models by implementing the latest machine learning algorithms (ML) for time series analysis, – the ability to diversify activities and risks – the ability to invest in more than 200 instruments, – flawlessness and scalability. The following R & D works will be carried out within the project: — design and create an efficient research environment, – development of methods of data transformation and input data for neural networks, – development of neuron network models and algorithms for exposure and portfolio management using the latest AI and ML achievements, – creation of a fully functional prototype of the platform and testing under similar realities (English)
14 October 2020
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L’objectif du projet est de créer un prototype d’outil avancé pour optimiser le portefeuille d’investissements en utilisant les solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique les plus innovantes disponibles sur le marché. Le projet débouchera sur une plate-forme pour aider les fonds d’investissement à prendre des décisions en matière d’investissement. La plate-forme utilisera des stratégies de trading individuelles des investisseurs institutionnels pour ses calculs, créant ainsi une valeur unique pour le client à chaque fois. En développant la plateforme, nous bénéficierons également des dernières découvertes de la science mondiale dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), en particulier les derniers modèles de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’apprentissage de renforcement. Les caractéristiques distinctives de la plateforme seront les suivantes: — génériques/universitaires – la capacité d’appliquer divers ensembles de réseaux neuronaux pour différentes stratégies d’investissement, — la capacité d’auto-apprentissage — la capacité à s’adapter à l’évolution des conditions du marché grâce à l’apprentissage de renforcement, — une grande précision — accroître l’efficacité des modèles de réseau neuronal en mettant en œuvre les derniers algorithmes d’apprentissage automatique (ML) pour analyser les séries chronologiques, — possibilité de diversification des activités et des risques – la capacité d’investir dans plus de 200 instruments, — l’absence de défaut et l’évolutivité. Dans le cadre du projet, les travaux de R & D suivants seront réalisés: — conception et développement d’un environnement de recherche efficace, — développement de méthodes de transformation des données et d’un ensemble de données d’entrée pour les réseaux neuronaux, — développement de modèles de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’exposition et de gestion de portefeuille utilisant les dernières réalisations de l’IA et du ML, — création d’un prototype de plateforme entièrement fonctionnel et essais dans des conditions similaires à la réalité (French)
30 November 2021
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Ziel des Projekts ist es, ein fortschrittliches Prototyp-Tool zur Optimierung des Anlageportfolios unter Verwendung der innovativsten Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu schaffen. Das Projekt wird zu einer Plattform führen, um Investmentfonds bei Investitionsentscheidungen zu unterstützen. Die Plattform wird individuelle Trading-Strategien institutioneller Anleger für ihre Berechnungen verwenden, wodurch jedes Mal ein einzigartiger Wert für den Kunden entsteht. Bei der Entwicklung der Plattform werden wir auch von den neuesten Entdeckungen der Weltwissenschaft auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren, insbesondere von den neuesten Modellen von neuronalen Netzwerken und der Verstärkung von Lernalgorithmen. Die markanten Merkmale der Plattform sind: — Generika/Universität – Fähigkeit zur Anwendung unterschiedlicher neuronaler Netzwerke für verschiedene Anlagestrategien – Selbstlernfähigkeit – Fähigkeit zur Anpassung an veränderte Marktbedingungen durch verstärktes Lernen, – hohe Präzision – Steigerung der Effizienz neuronaler Netzwerkmodelle durch Implementierung der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) zur Analyse von Zeitreihen – Möglichkeit der Diversifizierung von Aktivitäten und Risiken – die Fähigkeit, in mehr als 200 Instrumente zu investieren, – Fehlerlosigkeit und Skalierbarkeit. Im Rahmen des Projekts werden folgende FuE-Arbeiten durchgeführt: — Konzeption und Entwicklung eines effizienten Forschungsumfelds, – Entwicklung von Datentransformationsmethoden und einer Reihe von Eingabedaten für neuronale Netzwerke, – Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen und Expositions- und Portfoliomanagementalgorithmen mit den neuesten KI- und ML-Ergebnissen – Erstellung eines voll funktionsfähigen Plattformprototyps und Tests unter ähnlichen Bedingungen wie die Realität (German)
7 December 2021
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Identifiers
POIR.01.01.01-00-0144/18
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