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About I Know First

I Know Firstは、高度な自己学習アルゴリズムに基づいて毎日の投資予測を提供する金融テクノロジー企業です。このアルゴリズムは、この分野の35年以上の経験を持つ科学者であり、現在研究開発チームを率いているDr. Lipa Roitmanによって開発されました。 Dr. Lipa Roitmanは、プロセス、製品開発やプロセス開発、コンピュータモデリングの専門家です。我々のアルゴリズムはカオスシステムの性質についての長年の先行研究をもとにしています

我々のアルゴリズムは人工知能、機械学習に基づき、人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを組み込むことで株式市場をモデル化、予測しています。このアルゴリズムは、適応性が高く、規模の拡大も容易です。さらに長年のデータによって生成された情報を最適化するための意思決定支援システム(DSS)を備えています。

このアルゴリズムは、短期、中期および長期における、株式、コモディティ、ETF、金利、為替、インデックスの市場予測を日々生成します。

I Know Firstアルゴリズムは、資本市場の大手金融機関、銀行、ヘッジファンド、および高度なアルゴリズムサポートシステムを求める個人投資家向けに設計されています。現在、このアルゴリズムをつかって2,000を超えるアセットを追跡、予測しています。

I Know Firstは、投資家に総合的なアルゴリズムソリューションを提供しています。 R&D、オペレーションズ、アナリシス、マーケティングの各部門の従業員は、最高レベルの倫理的行動と透明性で、お客様に最高の製品とサポートを提供することに専念しています。

 

Dr. Lipa Roitman – 共同設立者&CTO

Lipa Roitman博士は、35年以上にわたる人工知能と機械学習の研究により、金融市場を予測するアルゴリズムを開発しました。ロイトマン博士はノボシビルスク大学(Novosibirsk University)で有機化学を専攻し、有機・物理有機化学の博士号をWeizmann Institute of Scienceで取得。光化学、ポリマー化学でUniversity of Akronの博士後期課程を卒業し、数学と統計学での経験もあります。

 

Roitman博士のアルゴリズムを使用して、2010年以降、市場を予測し、機関投資家や大規模な個人投資家向けにビッグデータソリューションを提供しています。R&Dの責任者として、アルゴリズム取引ソリューションの設計、仕様、実装を担当しています。その他にもヘッジファンドや機関投資家向けに、予測分析、定量的トレーディング戦略の開発、アルゴリズム取引アプリケーション、ビッグデータソリューションなどを行っています

 

Yaron Golgher – 共同設立者&CEO

I Know First Ltd.の共同設立者兼CEOであるYaron Golgherは、ヘッジファンドや機関投資家に向けた将来予測アルゴリズム、定量的な取引戦略、アルゴリズム取引アプリケーション、ビッグデータソリューションなどのプロジェクトで15年以上の経験を持ちます。

Golgherは、アルゴリズム取引ソリューションの設計、仕様、実装、および予測に関する豊富な知識を持っています。さらに、活動ベース原価計算、時間ベース原価計算、ローリング予測予算編成、活動ベース予算管理、標準原価計算などの高度な原価計算、予算管理、計画システムに関する幅広い専門知識を有しています。 I Know Firstの共同創業に先立ち、彼は産業、サービス、財務、インフラストラクチャー、交通機関などさまざまな分野に技術と知識を適用しました。 Yaron Golgherは、Tel-Aviv大学でIndustrial Engineering専攻、Ben Gurion大学でEMBAを取得した後、経営会計、情報、管理を専門とするイスラエルのコンサルティング会社であるOICの部長を務めました。

現在、I Know Firstは、2010年より機関投資家や大規模な個人投資家向けにアルゴリズムを使用した市場予測と大きなデータソリューションを提供しています。

About:I Know Firstの自己学習アルゴリズムは、株式市場を分析、モデル化、予測します。アルゴリズムは人工知能(AI)と機械学習(ML)に基づいており、人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを取り入れています。

プロセス

システムはトレンドとどのくらい一致しているかを示す波形チャートと予想された傾向が正しいか間違っているかを数値として出力します。これによって買うタイミング、売るタイミングを判断することができます。

モデルは100%実証的のため、現実のデータのみに基づいています。そのため人間による仮定に付随した偏りや感情を回避することができます。人間は、数学的枠組みを構築し、システムへの入力と出力の初期セットを与えるだけです。

 

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