Where is our trading and account data stored?

All account, order, and model-interaction data is stored on infrastructure located within the EU. This is intended to align with GDPR data residency expectations relevant to users in Germany and the wider DACH region.

How transparent is the underlying model, in practice?

Every recommendation includes the confidence score and the risk parameters that triggered it. GeldBot AI does not publish full model weights, but the inputs, thresholds, and resulting position sizing are visible in the user dashboard and via the API response payload.

What does implementation actually involve?

Most technical users connect via the REST or WebSocket API and can run the system in observation mode (alerts only) before enabling automated DCA execution. Typical setup for a single account, including risk parameter configuration, takes one working session.

Does automated DCA remove the need to monitor positions?

No. Automated DCA reduces the manual effort of timing individual entries, but exposure limits, model confidence thresholds, and overall account risk still require periodic review by the user.

Piyasa veri akışlarını görselleştiren GeldBot AI tahmine dayalı analitik panosu

Tahmine Dayalı Karar Altyapısı

Giriş ve çıkış kararlarını sezgilerle değil verilerle optimize edin.

GeldBot AI, piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak alır, riski puanlamak için tahmine dayalı modelleme uygular ve istatistiksel olarak uygun giriş noktaları etrafında dolar maliyeti ortalamasını otomatikleştirir. İsteğe bağlı çağrılar yerine ölçülebilir mantığı tercih eden yatırımcılar için tasarlandı.

Motoru Analiz Edin API Erişimi İste

<80ms Sinyal-karar gecikmesi

7/24 Sürekli veri alımı

DE tarafından barındırılan Veri yerleşimi, GDPR uyumlu

Manuel Analiz ve Tahmine Dayalı Modelleme

Reaksiyon süresi, manuel ticarette yapısal bir dezavantajdır.

Ekran tabanlı izleme, gecikmeye, yorgunluğa ve tutarsız risk boyutlandırmasına neden olur. Tahmine dayalı modeller piyasadaki belirsizliklerin hiçbirini ortadan kaldırmaz, ancak daha fazla girdiyi daha tutarlı bir şekilde ve duygusal sürüklenmeden işlerler.

Manuel Ekran Süresi Analizi

– Kararlar analistin dikkat süresine ve mevcut ruh haline bağlıdır.
– Pozisyon büyüklüğü genellikle bir kayıp veya galibiyetten sonra geçici olarak ayarlanır.
– Çoklu veri beslemelerinin elle çapraz referanslanması milisaniyeler değil dakikalar alır.
– Dolar-maliyet ortalaması, volatiliteye bakılmaksızın sabit takvim aralıklarında gerçekleştirilir.

GeldBot AI Tahmine Dayalı Ardışık Düzen

+ Modeller, yeni veriler geldikçe riski sürekli olarak yeniden puanlar.
+ Pozisyon boyutlandırma, belgelenmiş bir risk azaltma kural setini takip eder.
+ Birden fazla feed (fiyat, hacim, sipariş akışı) tek bir işlem hattında toplanır.
+ DCA aralıkları dinamik olarak istatistiksel olarak uygun giriş pencerelerine doğru kayar.

Gerçek zamanlı görünüm nasıl çalışır: motor, gelen fiyat hareketine karşı değişken bir dalgalanma bandı çiziyor. Koşullar önceden tanımlanmış giriş koridorunun içine düştüğünde, otomatik DCA modülü kısmi yürütmeyi sıraya koyar; o koridorun dışında duruyor ve bir sonraki eleme penceresini bekliyor.

Çekirdek Mekaniği

Dört bileşen, tek karar optimizasyon döngüsü.

Her modül bağımsız olarak çalışır ancak aynı yürütme katmanını besler; dolayısıyla piyasa koşullarındaki bir değişiklik, tek bir işlem döngüsü içinde risk puanlaması ve pozisyon yönetimi yoluyla yayılır.

01 / Tahmine Dayalı Analitik

Desen bazlı fiyat modelleme

Geçmiş ve canlı verilerle eğitilen zaman serisi modelleri, fiyat hareketine ilişkin kısa vadeli olasılık dağılımlarını tahmin eder ve sabit bir program yerine her yeni veri adımında güncellenir.

02 / Risk Azaltma Motoru

Kurallara dayalı bir sınır kapsamında konum boyutlandırma

Önerilen her giriş, uygulanmadan önce risk limitlerine ve oynaklık eşiklerine göre kontrol edilir, böylece tek bir sinyal, hesabın önceden belirlenmiş risk bütçesini aşamaz.

03 / Akıllı DCA Otomasyonu

Piyasaya uyum sağlayan ortalama

Sistem, sabit tarihlerde satın almak yerine, planlanan sermayeyi modelin istatistiksel olarak uygun olarak işaretlediği giriş noktalarına dağıtarak zaman içinde ortalama maliyet tabanını azaltır.

04 / Veri Kullanımı

Birleşik feed normalleştirmesi

Bağlantılı borsalardan ve komisyonculardan gelen fiyat, hacim ve sipariş defteri verileri, modele girmeden önce tek bir şemada normalleştirilir ve böylece feed'e özgü önyargılardan kaçınılır.

Metodoloji

Veri zekası hattı, adım adım.

Sürecin hiçbir kısmı kara kutu olarak sunulmuyor. Her aşamanın tanımlanmış bir girişi, tanımlanmış bir çıkışı ve veri kalitesi düşerse belgelenmiş bir arıza modu vardır.

Veri Toplama

Piyasa beslemeleri, sipariş akışı ve makro göstergeler sürekli olarak toplanır ve kaynaklar arasında tutarlılık sağlamak için zaman damgası eklenir.

Desen Tanıma

Eğitilmiş modeller, tarihsel olarak yön hareketlerinden önce gelen ve güven puanıyla işaretlenen volatilite ve hacimdeki yinelenen yapıları tanımlar.

Strateji Optimizasyonu

Risk motoru, işaretlenen her modeli, hesabın risk limitleriyle sınırlanan boyutlu bir pozisyon teklifine dönüştürür.

Yürütme Desteği

Onaylanan teklifler, otomatik DCA yürütmesi için kuyruğa alınır veya kullanıcının yapılandırılmış moduna bağlı olarak bir uyarı olarak yönlendirilir.

Motor Hakkında

Yalnızca çıktıyı değil mantığı da görmek isteyen yatırımcılar için tasarlandı.

GeldBot AI basit bir kısıtlama etrafında tasarlandı: Her öneri, onu üreten verilere göre izlenebilir olmalıdır. Bu, model girdilerinin, güven puanlarının ve risk parametrelerinin tek bir "al" veya "sat" sinyalinin arkasına gizlenmediği, kullanıcı tarafından görülebildiği anlamına gelir.

Platform, teknik analizi zaten anlayan ve bunu bir insan masasının tüm bir işlem seansı boyunca dayanabileceğinden daha tutarlı ve daha az manuel ek yük ile uygulayan bir sistem isteyen, DACH bölgesindeki günlük yatırımcılara ve finansal analistlere yöneliktir.

GeldBot AI veri analistleri bir ticaret iş istasyonunda tahmine dayalı model çıktısını inceliyor

Teknik Şartname

Gecikme, güvenlik ve entegrasyon ayrıntıları.

Aşağıdaki şekiller mevcut üretim konfigürasyonunu yansıtmaktadır ve entegrasyon öncesinde teknik değerlendirme için sağlanmıştır.

Metrik	Değer
Sinyal-karar gecikmesi	< 80 ms, medyan
Veri alma sıklığı	Sürekli, onay tabanlı
Model yenileme döngüsü	Her 15 dakikada bir
API yanıt süresi	< 200 ms, p95
Tarihsel eğitim penceresi	Çok yıllık veri kümesinin yuvarlanması
Desteklenen sipariş türleri	Piyasa, limit, aşamalı DCA

Güvenlik ve Uyumluluk

AB içinde barındırılan veriler, GDPR'nin veri ikamet gereksinimleriyle uyumludur.
Tüm hesap ve yürütme verileri için aktarım sırasında (TLS 1.2+) ve bekleme sırasında şifrelenir.
API erişimi, yapılandırılabilir hız sınırlarına sahip kapsamlı anahtarlar aracılığıyla kontrol edilir.
Her modele dayalı öneri ve yürütülen sipariş için denetim günlüğü tutulur.

REST API'si WebSocket Akışı DÜZELTME Ağ Geçidi CSV / Toplu Dışa Aktarma

Sıkça Sorulan Sorular

En çok duyduğumuz teknik ve mevzuatla ilgili sorular.

İşlem ve hesap verilerimiz nerede saklanıyor?

Tüm hesap, sipariş ve model etkileşim verileri AB içerisinde yer alan altyapıda depolanır. Bunun amacı, Almanya'daki ve daha geniş DACH bölgesindeki kullanıcılarla ilgili GDPR veri yerleşimi beklentilerine uyum sağlamaktır.

Temel model pratikte ne kadar şeffaf?

Her öneri, güven puanını ve onu tetikleyen risk parametrelerini içerir. GeldBot AI tam model ağırlıklarını yayınlamaz ancak girişler, eşikler ve sonuçta ortaya çıkan konum boyutlandırması kullanıcı kontrol panelinde ve API yanıt yükü aracılığıyla görülebilir.

Uygulama aslında neyi içeriyor?

Çoğu teknik kullanıcı REST veya WebSocket API aracılığıyla bağlanır ve otomatik DCA yürütmeyi etkinleştirmeden önce sistemi gözlem modunda (yalnızca uyarılar) çalıştırabilir. Tek bir hesap için risk parametresi yapılandırmasını da içeren tipik kurulum, bir çalışma oturumu sürer.

Otomatik DCA, pozisyonları izleme ihtiyacını ortadan kaldırıyor mu?

Hayır. Otomatik DCA, bireysel girişleri zamanlamaya yönelik manuel çabayı azaltır, ancak risk limitleri, model güven eşikleri ve genel hesap riski yine de kullanıcı tarafından periyodik olarak incelenmeyi gerektirir.