Gandalf Oracles

The Service
You can benefit from multiple alternative data forecasters without the need to worry about collecting data, processing it, building and optimizing models, or constructing the final aggregator. Gandalf Oracles is a data service and not a trading or investing signal service. The data provided may be used to fuel advanced machine learning systems, to build trading systems or asset allocation models and falls into the category of “alternative data”.

Il Servizio
E’ possibile beneficiare dell’output di modelli predittivi multipli, senza doversi preoccupare della raccolta dati, dell’elaborazione, della costruzione e dell’ottimizzazione di modelli, o della creazione dell’aggregatore finale. Gandalf Oracles è un servizio dati e non un servizio di segnali di trading o di investimento. I dati forniti possono essere utilizzati per alimentare sistemi avanzati di apprendimento automatico, per costruire trading system o modelli di asset allocation e rientrano nella categoria degli “alternative data”.

Data Source
A matrix of data is generated from various databases, linking heterogeneous elements for each asset. The observation universe comprises the 100 American stocks with the highest weighting within the S&P 500 index. The data is appropriately processed to ensure consistency across different assets and time horizons. Some of the features are specific to each asset, while others are “contextual information”.

Fonte dei Dati
Viene generata una matrice aggregando diverse banche dati, collegando elementi eterogenei per ciascun asset. L’universo di osservazione comprende i 100 titoli americani con il peso più elevato all’interno dell’indice S&P 500. I dati vengono elaborati in modo appropriato per garantire coerenza tra asset diversi e orizzonti temporali. Alcune delle caratteristiche sono specifiche per ciascun asset, mentre altre sono “informazioni contestuali”.

How Does The Algorithm Work
On a weekly basis, three different categories of models are aggregated:

1. Supervised Machine Learning Algorithms
2. Reinforcement Learning Algorithms
3. Evolutionary Algorithms for Genetic Asset Management (GAM)

Each triplet of algorithms collaborates to generate a high-level classification model tasked with providing a probability associated with the following 5 classes:

• Class 0: Strongly bearish classification for the following time period
• Class 1: Bearish classification for the following time period
• Class 2: Neutral classification for the following time period
• Class 3: Bullish classification for the following time period
• Class 4: Strongly bullish classification for the following time period

The “strength” field measures the probability associated with the class that received the most votes and indicates the strength of the indication provided by the “oracle”. In the example below, both NVDA and NKE are associated with class 4, but NVDA has been voted with a probability of 31.5% (compared to a probability of 30.48% for NKE).

Come Funziona il Meta Modello
Settimanalmente, vengono aggregate tre diverse categorie di modelli:

1. Algoritmi di Machine Learning Supervisionati
2. Algoritmi di Reinforcement Learning
3. Algoritmi Evolutivi per la Genetic Asset Management (GAM)

Ogni tripletta di algoritmi collabora per generare un modello di classificazione di alto livello, con il compito di fornire una probabilità associata alle seguenti 5 classi:

• Classe 0: Classificazione fortemente ribassista per il periodo temporale successivo
• Classe 1: Classificazione ribassista per il periodo temporale successivo
• Classe 2: Classificazione neutra per il periodo temporale successivo
• Classe 3: Classificazione rialzista per il periodo temporale successivo
• Classe 4: Classificazione fortemente rialzista per il periodo temporale successivo

Il campo “forza” misura la probabilità associata alla classe che ha ricevuto più voti e indica la forza dell’indicazione fornita dall'”oracolo”. Nell’esempio sottostante, sia RTX che UPS sono associati alla classe 4, ma RTX è stata votata con una probabilità del 28.78% (rispetto a una probabilità del 23.38% per UPS).

How to Use the Data Provided with the Service
Based on the provided data, it is possible to perform the following operations:

– Generate endless operational strategies for asset allocation (balanced directional, unbalanced directional, market-neutral, etc.) based on your risk tolerance (Gandalf Project is not responsible for what can be constructed from the provided data).

– Utilize each column as an additional feature to enrich your working database. This approach allows you to enhance the accuracy of your models (once again, Gandalf Project cannot be held responsible for what each user may produce using the data provided within the service).

Come Utilizzare i Dati forniti con il presente Servizio
A partire dai dati forniti è possibile effettuare le seguenti operazioni:

– Generare infinite strategie operative di asset allocation (direzionali bilanciate, direzionali sbilanciate, market neutral ecc.) in base alla propria tolleranza al rischio (Gandalf Project non è responsabile di ciò che si possa costruire a partire dai dati forniti).

– Utilizzare ciascuna colonna come feature aggiuntiva con cui arricchire il proprio database di lavoro. In questo modo è possibile aumentare l’accuratezza dei propri modelli (anche in questo caso Gandalf Project non può ritenersi responsabile di ciò che ciascun utente possa produrre a partire dai dati forniti all’interno del servizio).

Why to Buy The Service
Let us handle the challenging tasks, save time and electricity, and relish the outcomes. This is a viable alternative to purchasing datasets from third parties, forming an in-house team of data scientists, and optimizing the entire process.

Perché Acquistare il Servizio
Lasciaci gestire la parte onerosa, risparmia tempo ed energia elettrica e goditi i risultati. Una valida alternativa all’acquisto di set di dati di terze parti, alla formazione di un team interno di data scientist e all’ottimizzazione dell’intero processo.

How Does The Service Work
Every week, on Saturday, a new matrix of 100 rows and 8 columns is released on a private page, for use in your own models or forecasting. The data is provided in a raw format for easy loading and use.

Come Funziona il Servizio
Ogni settimana, di sabato, viene rilasciata una nuova matrice di 100 righe e 8 colonne su una pagina privata, per l’utilizzo nei tuoi modelli o previsioni. I dati sono forniti in formato grezzo per una migliore fruibilità e scalabilità.

Costs of Basic Service (Promotional Launch Offer)
Option 1: €49 per month (with a minimum commitment period of 3 months).
Option 2: €490 per year.

Il servizio sarà disponibile nell’autunno 2023.

Costi del Servizio Base (Offerta di Lancio Promozionale)
Opzione 1: €49 al mese (con un impegno minimo di 3 mesi).
Opzione 2: €490 all’anno.

The service will be available in Autumn 2023.

For further information or subscription, feel free to contact us at info@gandalfproject.com

Per richiedere ulteriori informazioni o per abbonarsi al servizio potete scriverci ad info@gandalfproject.com

This is a data service and not a trading or investing signal service. The data provided may be used to fuel advanced machine learning systems and falls into the category of ‘alternative data.’

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