WSE Data platform as an innovative system using artificial intelligence techniques to support investment decisions in the capital market. (Q77739)
Jump to navigation
Jump to search
Project Q77739 in Poland
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | WSE Data platform as an innovative system using artificial intelligence techniques to support investment decisions in the capital market. |
Project Q77739 in Poland |
Statements
4,199,143.23 zloty
0 references
8,344,375.0 zloty
0 references
50.32 percent
0 references
1 October 2019
0 references
30 September 2021
0 references
GIEŁDA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE SA
0 references
51°21'16.9"N, 19°22'36.8"E
0 references
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art: 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Przedmiotem projektu są prace B+R mające na celu stworzenie technologii GPW Data, bazującej na metodach uczenia maszynowego i A.I., która pozwoli inwestorom na bardziej wydajne podejmowanie decyzji inwestorskich poprzez wspomaganie analizy danych giełdowych z wykorzystaniem algorytmów opracowanych w ramach projektu. Wdrożenie pozwoli na zwiększenie zaangażowania inwestycyjnego inwestorów przy minimalizacji kosztów przetwarzania danych (sprawozdania finansowe, raporty bieżące emitentów, dane makro). GPW Data umożliwiać będzie analizę danych oraz budowę własnych algorytmów transakcyjnych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji na potrzeby handlu algorytmicznego. Wprowadzenie przyjaznych użytkownikowi narzędzi pozwalających na rozwój handlu algorytmicznego, gdyż odpowiada on za zaledwie 10% dziennych obrotów na GPW SA (dane za 2018 rok), gdy w przypadku rynków rozwiniętych wskaźnik ten wynosi 70%. Celem badań przemysłowych (etap 1-2), jest opracowanie i weryfikacja w warunkach laboratoryjnych nowych algorytmów dedykowanych do: • efektywnego wyszukiwania historycznych zdarzeń podobnych do zadanego zakresu, • automatycznego wykrywania nagłych zmian typu flash crashes, • przetwarzania danych dla potrzeb klasyfikacji, detekcji i lokalizacji na osi czasu zdarzeń istotnych z punktu widzenia inwestora, • metoda wizualizacji danych giełdowych i relacji między nimi w 3D, również z wykorzystaniem gogli VR. Opracowane rozwiązanie stanowić będzie innowację na skalę ogólnopolską. Opracowane algorytmy zostaną w ramach prac rozwojowych (etap 3) połączone w jeden system informatyczny GPW Data i udostępnione w ramach Narzędzi Wspomagających Inwestowanie. Oczekiwanym r (Polish)
0 references
Reference number of the aid programme: SA.41471(2015/X) Purpose of public aid: Article: 25 EC Regulation No 651/2014 of 17 June 2014 declaring certain types of aid compatible with the internal market in the application of Articles 107 and 108 of the Treaty (OJ L. I'm sorry. EU L 187/1 of 26.06.2014). The subject of the project is R & D works aimed at creating WSE Data technology, based on machine learning methods and A.I., which will allow investors to make investor decisions more efficiently by supporting the analysis of stock exchange data using algorithms developed within the project. Implementation will allow to increase investment involvement of investors while minimising the costs of data processing (financial reports, current reports of issuers, macro data). WSE Data will enable data analysis and the construction of own transactional algorithms using artificial intelligence for algorithmic trade. Introduction of user-friendly tools that allow for the development of algorithmic trade, as it accounts for only 10 % of the daily turnover of WSE SA (data for 2018), when in the case of developed markets it is 70 %. The purpose of industrial research (stage 1-2) is to develop and verify in laboratory conditions new algorithms dedicated to: • efficient search for historical events similar to the specified range, • automatic detection of sudden flash crashes, • processing data for classification, detection and location on the time axis of events relevant to the investor’s point of view, • method of visualising stock exchange data and relations between them in 3D, also using VR goggles. The solution will be an innovation on a nationwide scale. Algorithms will be developed as part of the development work (step 3) combined into a single IT system of WSE Data and made available as part of the Investment Support Tools. Expected r (English)
14 October 2020
0 references
Reference_Aid_programme: SA.41471(2015/X) But_public_aid: Article: 25 du règlement (UE) no 651/2014 de la Commission du 17 juin 2014 déclarant certaines catégories d’aides compatibles avec le marché intérieur en application des articles 107 et 108 du traité URZ. EU L 187/1 du 26.6.2014). L’objet du projet est le travail de R & D visant à créer la technologie WSE Data, basée sur l’apprentissage automatique et les méthodes A.I., qui permettra aux investisseurs de prendre des décisions plus efficacement en soutenant l’analyse des données boursières à l’aide d’algorithmes développés dans le cadre du projet. La mise en œuvre permettra d’accroître l’engagement des investisseurs en matière d’investissement tout en minimisant les coûts du traitement des données (rapports financiers, rapports actuels des émetteurs, macrodonnées). WSE Data sera en mesure d’analyser les données et de construire ses propres algorithmes de trading en utilisant l’intelligence artificielle pour le trading algorithmique. L’introduction d’outils conviviaux pour le développement du trading algorithmique, puisqu’elle ne représente que 10 % du chiffre d’affaires quotidien de la WSE SA (données pour 2018) alors qu’elle est de 70 % pour les marchés développés. L’objectif de la recherche industrielle (étape 1-2) est de développer et de vérifier dans des conditions de laboratoire de nouveaux algorithmes dédiés à: • recherche efficace d’événements historiques similaires à une plage donnée, • détection automatique des changements soudains de pannes éclair, • traitement des données aux fins de classification, de détection et de localisation sur le calendrier des événements pertinents pour l’investisseur, • méthode de visualisation des données boursières et la relation entre elles en 3D, également à l’aide de lunettes VR. La solution sera une innovation à l’échelle nationale. Les algorithmes seront développés dans le cadre des travaux de développement (étape 3) combinés en un seul système informatique de données WSE et mis à disposition dans le cadre des outils de soutien à l’investissement. Prévu r (French)
30 November 2021
0 references
Referenz_Aid_Programm: SA.41471(2015/X) Zweck_public_aid: Artikel: 25 der Verordnung (EU) Nr. 651/2014 der Kommission vom 17. Juni 2014 zur Feststellung der Vereinbarkeit bestimmter Gruppen von Beihilfen mit dem Binnenmarkt in Anwendung der Artikel 107 und 108 AEUV URZ. EU L 187/1 vom 26.6.2014). Gegenstand des Projekts sind FuE-Arbeiten zur Schaffung von WSE-Datentechnologie auf der Grundlage von maschinellem Lernen und A.I.-Methoden, die es Investoren ermöglichen, Investoren effizienter zu entscheiden, indem sie die Analyse von Börsendaten mithilfe von Algorithmen unterstützen, die im Rahmen des Projekts entwickelt wurden. Die Umsetzung wird es ermöglichen, das Investitionsengagement der Anleger zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten für die Datenverarbeitung (Finanzberichte, aktuelle Berichte von Emittenten, Makrodaten) zu minimieren. WSE Data wird in der Lage sein, Daten zu analysieren und eigene Tradingalgorithmen mit künstlicher Intelligenz für den algorithmischen Handel zu erstellen. Die Einführung benutzerfreundlicher Werkzeuge für die Entwicklung des algorithmischen Handels, da sie nur 10 % des Tagesumsatzes mit der WSE SA (Daten für 2018) ausmacht, wenn sie 70 % für die entwickelten Märkte beträgt. Der Zweck der industriellen Forschung (Schritt 1-2) besteht darin, unter Laborbedingungen neue Algorithmen zu entwickeln und zu verifizieren, die folgenden Themen gewidmet sind: • effektive Suche nach historischen Ereignissen ähnlich einem bestimmten Bereich, • automatische Erkennung plötzlicher Änderungen von Blitzabstürzen, • Datenverarbeitung zur Klassifizierung, Erkennung und Ortung der Ereignisse, die für den Anleger relevant sind, • Methode zur Visualisierung von Börsendaten und deren Beziehung in 3D, auch mit VR-Brille. Die Lösung wird eine bundesweite Innovation sein. Die Algorithmen werden im Rahmen der Entwicklungsarbeit (Stufe 3) in einem einzigen WSE-Daten-IT-System entwickelt und im Rahmen der Investitionsunterstützungstools zur Verfügung gestellt. Voraussichtlich r (German)
7 December 2021
0 references
Referentie_Aid_programma: SA.41471(2015/X) Doel_public_aid: Artikel: 25 van Verordening (EU) nr. 651/2014 van de Commissie van 17 juni 2014 waarbij bepaalde categorieën steun op grond van de artikelen 107 en 108 van het Verdrag met de interne markt verenigbaar worden verklaard URZ. EU L 187/1 van 26.6.2014). Het onderwerp van het project is O & O-werk gericht op het creëren van WSE Data-technologie, op basis van machine learning en A.I.-methoden, die beleggers in staat stellen efficiënter beslissingen te nemen door de analyse van beursgegevens te ondersteunen met behulp van algoritmen die binnen het project zijn ontwikkeld. De uitvoering zal het mogelijk maken de investeringsverbintenis van beleggers te verhogen en tegelijkertijd de kosten van gegevensverwerking (financiële verslagen, actuele verslagen van uitgevende instellingen, macrogegevens) tot een minimum te beperken. WSE Data zal in staat zijn om gegevens te analyseren en zijn eigen handelsalgoritmen te bouwen met behulp van kunstmatige intelligentie voor algoritmische handel. De invoering van gebruiksvriendelijke instrumenten voor de ontwikkeling van algoritmische handel, aangezien deze slechts 10 % van de dagelijkse omzet van de WSE SA (gegevens voor 2018) vertegenwoordigt, terwijl deze 70 % bedraagt voor ontwikkelde markten. Het doel van industrieel onderzoek (stap 1-2) is om in laboratoriumomstandigheden nieuwe algoritmen te ontwikkelen en te verifiëren die zijn gewijd aan: • effectief zoeken naar historische gebeurtenissen die vergelijkbaar zijn met een bepaald bereik, • automatische detectie van plotselinge veranderingen van flash crashes, • gegevensverwerking voor classificatie, detectie en locatie op de tijdlijn van gebeurtenissen die relevant zijn voor de belegger, • methode voor het visualiseren van beursgegevens en de relatie daartussen in 3D, ook met behulp van VR-brillen. De oplossing zal een innovatie op landelijke schaal zijn. De algoritmen worden ontwikkeld als onderdeel van ontwikkelingswerk (fase 3) gecombineerd tot één WSE Data IT-systeem en beschikbaar gesteld als onderdeel van de investeringsondersteunende tools. Verwacht r (Dutch)
16 December 2021
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0162/19
0 references