Abstrakt

MaxData.app planuje ekosystem AI, który skraca drogę od celu inwestycyjnego do wykonania zlecenia. Rdzeniem jest Agent AI (autopilot), pracujący 24/7, który automatyzuje cały proces: Cel → Dane → Trening → Sygnał → Wykonanie (1-klik).

Agent tłumaczy oczekiwania użytkownika (horyzont, minimalny zysk, maks. obsunięcie) na setki kontrolowanych eksperymentów, dobiera cechy z wielu strumieni danych (cena/zmienność, funding kontraktów perpetual, BSP/OFI — Buy/Sell Pressure/Order-Flow Imbalance, płynność księgi zleceń, DXY/SPX — indeks dolara/S&P 500, newsy i sentiment), trenuje modele (Auto-HPO — automatyczne strojenie hiperparametrów; walidacja walk-forward) i dostarcza wyjaśnione sygnały gotowe do podłączenia pod bota. Wykonanie standaryzujemy jednym kliknięciem: TIF (czas ważności zlecenia), limit poślizgu, tryby post-only / reduce-only oraz Stop Loss 2.0 — zabezpieczenie oparte nie tylko na cenie, ale także na płynności, fundingu, OFI i impulsach news/makro.

Ekosystem obejmuje Marketplace modeli, w którym twórcy monetyzują sieci (subskrypcje, licencje, success-fee), a użytkownicy wynajmują zweryfikowane strategie z pełną telemetrią (Sharpe, hit-rate, RR — stosunek zysku do ryzyka, max DD — maks. obsunięcie, poślizg, „Live-vs-Backtest Gap”). Kuracja jakości, limity jednoczesności i anty-herding ograniczają efekt tłumu, a polityka edge containment chroni przewagę: Tier 3 = 3000 miejsc, a Tier 3 Lifetime ~300 otrzyma dostęp do najwyższych modeli trenowanych przez MaxData na skumulowanej wiedzy społeczności.

Projektowe cele produktu to m.in. latencja sygnał→zlecenie 2–5 s, redukcja poślizgu o 10–30 bps oraz uptime ≥99,9%. Architektura zawiera drift-monitoring, mechanizm champion–challenger i tryb self-healing, aby modele utrzymywały formę w zmieniających się reżimach rynku, a także approve-to-deploy, wersjonowanie i pełny audit-log dla kontroli i zgodności. Dla użytkownika oznacza to szybszą reakcję, niższe koszty transakcyjne i mniej błędów behawioralnych; dla całego rynku — sprawniejsze price-discovery (informacje szybciej trafiają do cen) i bardziej przewidywalne wykonanie.

Poniższa dokumentacja nie jest ofertą handlową i stanowi jedynie przykład tego, jak mogą (ale nie muszą) wyglądać opisywane funkcje. Naszym celem jest stworzenie narzędzi, które dadzą użytkownikom MaxData.app maksymalną przewagę w spekulacji. Konkurencja nie śpi i obserwuje, by kopiować rozwiązania, dlatego — aby nie rozcieńczać przewagi planowanej dla naszej społeczności — opisy działania systemu w niektórych miejscach mogły zostać celowo zapisane nieprecyzyjnie, a nawet błędnie, by uniemożliwić proste naśladowanie.

1) Streszczenie

Po co i dla kogo

MaxData.app planuje ekosystem, w którym trenujesz własne sieci neuronowe (modele AI), a Agent AI (nasz „autopilot”) pracuje 24/7: testuje, poprawia i wysyła sygnały do wykonania.

Idea. Zamiast ręcznie „klikać” wskaźniki, automatyzujemy cały proces decyzji: od celu → przez dane → do gotowego sygnału i do zlecenia.

• Trader: szybciej przechodzisz od informacji do zlecenia, masz mniejszy poślizg (różnica między ceną „chciałem” a „dostałem”) i Stop Loss 2.0 (zabezpieczenie oparte nie tylko na cenie, ale też na danych o rynku: płynność, nastroje w newsach, stawki finansowania kontraktów).
• Społeczność MaxData: Marketplace modeli (rynek strategii), wspólne standardy ryzyka, rankingi skuteczności i efekt „uczenia się od najlepszych”.
• Gospodarka: szybsze odkrywanie ceny (price-discovery = jak szybko nowe info trafia do cen), niższe koszty obrotu, mniej strat przez decyzje „na emocjach”.

Badania: gdy większa część obrotu jest algorytmiczna, spready (różnica ceny kupna/sprzedaży) się zawężają, a ceny szybciej reagują na wiadomości. W praktyce: tańsze wejścia/wyjścia i mniejsze ryzyko „spóźnienia”.

Skala i momentum rynku

• Łączna kapitalizacja krypto: ~4,0 bln USD.
• Liczba posiadaczy krypto: ~659 mln (koniec 2024, ok. +13% r/r).

W praktyce: rosnący rynek = więcej danych i szansa na większy zasięg dobrze działających modeli.

Problem do rozwiązania

1) „Public tools = public signals”. Gdy wszyscy używają tych samych wskaźników, alfa (ponadprzeciętny zysk vs rynek) znika przez zatłoczenie: zbyt wielu gra to samo.

Badanie: po upublicznieniu strategii średnia zyskowność spada nawet o ~58%. W praktyce: ogólnodostępne sygnały szybko się „wyczerpują”.

2) Za dużo danych, za mało czasu. Trzeba łączyć: cenę/zmienność, fundingi (stawki finansowania kontraktów perpetual — „perp”), BSP (Buy/Sell Pressure = przewaga kupujących/sprzedających), płynność (głębokość księgi zleceń), DXY/SPX (indeks dolara / S&P 500 — wpływ makro) i newsy/nastroje.

W praktyce: ręcznie się nie da — decydują sekundy.

3) Koszt wykonania (implementation shortfall). To różnica między ceną decyzji a ceną realizacji + opłaty/poślizg.

W praktyce: nawet dobra strategia może tracić na złym wykonaniu; automatyzacja tnie poślizg.

Nasze wyróżniki

• Agent AI (autopilot). Zamienia Twój cel (np. min. zysk, maks. obsunięcie) na setki testów, dobiera cechy (fundingi, BSP, płynność, DXY/SPX, newsy), stroi parametry (Auto-HPO = automatyczne strojenie), pilnuje driftu (czy rynek zmienił „reżim”). W praktyce: mniej klikania, więcej czasu, model sam się „doucza”.
• Edge containment (kontrola przewagi). Tier 3 = 3000 miejsc, a Tier 3 Lifetime ~300 ma dostęp do najwyższych modeli MaxData (trening na skumulowanej wiedzy społeczności). W praktyce: ograniczamy „rozlewanie” sygnałów, więc alfa żyje dłużej.
• Marketplace modeli. Twórcy zarabiają (subskrypcje/licencje), użytkownicy wynajmują najlepsze sieci z pełnymi metrykami: Sharpe (zysk/ryzyko), hit-rate (odsetek trafionych), RR (risk-reward = stosunek zysku do ryzyka), max DD (maks. obsunięcie), poślizg. W praktyce: nie musisz być quanta-programistą, by korzystać z top strategii.
• 1-klik do botów i giełd. Zlecenia z TIF (czas ważności), limit poślizgu, post-only/reduce-only (warunki wykonania), dobór wielkości pozycji z budżetu ryzyka, Stop Loss 2.0. W praktyce: szybkie i spójne wykonanie na wielu giełdach.
• Prywatność i kontrola. Prywatne przestrzenie modeli, wersjonowanie, audit-log (kto/co/kiedy), tryb autopilota lub approve-to-deploy (Ty zatwierdzasz wdrożenie). W praktyce: pełna kontrola i łatwy powrót do poprzedniej wersji.

Kluczowe cele (KPI)

• Latencja sygnał → zlecenie: 2–5 s (intraday). W praktyce: szybciej reagujesz przy danych makro/newsach.
• Poślizg: mniej o 10–30 bps (punkty bazowe; 1 bps = 0,01%). W praktyce: tańsze wejścia i wyjścia.
• Stabilność modeli: ciągłe raporty Sharpe / hit-rate / RR / max DD (test walk-forward = test na przesuwającym się oknie czasu) + alert drift. W praktyce: widzisz, kiedy model „traci formę”.
• Uptime alert/wykonanie: ≥99,9%. W praktyce: sygnały dochodzą wtedy, kiedy są potrzebne.

Wpływ społeczny

• Mniej „catastrophic loss” (>50% obsunięcia).
• Lepsze price-discovery (szybszy powrót cen do „uczciwych” poziomów po newsach). W praktyce: spokojniejsze rynki i niższe koszty dla wszystkich.

Roadmap (6 kroków — prosto)

1. Alpha (zamknięta): rdzeń „cel → dane → trening → backtest”, pierwsze integracje alert/bot, podstawowe bezpieczniki ryzyka.
2. Beta (Tier 3): pełne strojenie (Auto-HPO), Stop Loss 2.0, wyjaśnialność (dlaczego sygnał), monitor driftu, 1-klik do botów.
3. GA: łączenie modeli (ensembling/stacking), bardzo szybkie wnioskowanie (inference), gotowe szablony strategii, prywatne przestrzenie.
4. Marketplace: listing, scoring, rozliczenia, rankingi, mechanizmy anty-herding (mniej „pędzenia za tłumem”).
5. NetworkHub (Lifetime ~300): dostęp do najwyższych modeli MaxData, regularna kuracja i retreningi.
6. Edge+ (Enterprise/API): priorytetowa moc obliczeniowa, kontrola dystrybucji przewagi w kohortach, standard wykonania na wielu giełdach.

2) Kontekst rynkowy i problem

Dlaczego „public tools = public signals”

Kiedy większość uczestników używa tych samych ogólnodostępnych narzędzi, powstają publiczne sygnały. Tłok na tych samych wejściach/wyjściach powoduje erozję alfy (ponadprzeciętnej przewagi).

Badanie McLean & Pontiff (Journal of Finance): po upublicznieniu strategii średnia zyskowność spada o ~58%, a część spadku wynika wprost z faktu publikacji (tzw. post-publication decay). W praktyce: im bardziej popularny sygnał, tym krócej działa i tym niższy RR (stosunek zysku do ryzyka). 

W praktyce:

• Publiczny wskaźnik = większa jednoczesność wejść = wyższy poślizg i gorszy fill.
• Sygnały rozchodzą się viralowo, ale wartość jednostkowa maleje z każdym nowym użytkownikiem.

Złożoność danych rośnie szybciej niż czas decyzyjny

Skuteczne decyzje wymagają dziś łączenia równoległych strumieni:

• Cena/zmienność,
• Fundingi (stawki finansowania na kontraktach perpetual – „perp”; mechanizm wyrównujący cenę perpa i spot),
• Order-flow / BSP (Buy/Sell Pressure — przewaga kupujących/sprzedających) i płynność (głębokość księgi zleceń),
• DXY/SPX (indeks dolara / indeks S&P 500 – most do makro),
• Newsy/sentiment (tempo i kierunek reakcji rynku).

Mikrostruktura: krótkookresowe zmiany cen dobrze tłumaczy order flow imbalance (OFI — nierównowaga popyt/podaż na najlepszych kwotach). W praktyce: sam wykres ceny nie wystarczy; trzeba czytać „oddech” księgi i przepływ zleceń. 

Makro-most: od 2020 r. korelacja BTC–S&P 500 wyraźnie wzrosła; banki centralne i dane makro częściej „u steru” ruchu kryptowalut. W praktyce: algorytm musi „widzieć” jednocześnie krypto i świat makro. 

Fundingi w perpach utrzymują zbieżność cen z rynkiem spot i bywają dodatnie przeciętnie (kupujący częściej dopłacają za dźwignię). W praktyce: funding jest sygnałem nastroju i przeciążenia strony long/short. W praktyce: ręczna analiza tylu strumieni w sekundach jest nierealna — potrzebny jest Agent AI, który 24/7 wybiera cechy, stroi okna i testuje hipotezy.

Koszt poślizgu i błędy behawioralne

Nawet dobra strategia może „wykrwawić się” na egzekucji i psychologii.

• Implementation shortfall (Perold, 1988): realny koszt między ceną decyzji a ceną realizacji (+ opłaty, opóźnienia). W praktyce: poślizg zjada RR; ogranicza się go automatyzacją wykonania. 
• AT/HFT a jakość rynku: liczne badania pokazują węższe spready i szybsze wchłanianie informacji tam, gdzie rośnie udział handlu algorytmicznego. W praktyce: właściwa automatyzacja pomaga płacić mniej „podatku od szybkości”. 
• Detaliści i nadaktywność: klasyka finansów behawioralnych — im częściej detalista handluje, tym gorsze wyniki (np. 11,4% vs 17,9% rynku w badaniu 66 tys. rachunków). W praktyce: dyscyplina zasad i automaty do wykonania ograniczają „klikanie z emocji”. 
• Krypto i detaliści: BIS pokazał, że większość użytkowników aplikacji krypto traciła na BTC w 2015–2022 (szczególnie w okresach spadków), mimo że handel… rósł. W praktyce: procykliczne zachowania (kupowanie szczytów) wymagają narzędzi, które temperują impulsy. 

Co dokładnie „boli” bez automatyzacji (w skrócie)

• Opóźnienie reakcji na news/makro → gorsza cena wejścia/wyjścia.
• Poślizg i niespójne wykonanie → rozjazd między backtestem a realem.
• Przebodźcowanie danymi → cherry-picking sygnałów i brak dyscypliny.
• Publiczne sygnały → tłok, erozja alfy, wyższa korelacja decyzji.

Jak to adresujemy (ramka problem→rozwiązanie)

• Edge containment (kontrola przewagi): limit Tier 3 = 3000 i Tier 3 Lifetime ~300 spowalnia kanibalizację sygnałów publicznych. W praktyce: mniejszy tłok = mniejszy poślizg i dłuższe „życie” edge’u.
• Agent AI 24/7: automatyczny dobór cech (funding, BSP, makro, newsy), strojenie (HPO), testy walk-forward, monitoring driftu. W praktyce: mniej ręcznej „suwakologii”, więcej powtarzalności.
• Execution layer: 1-klik do botów, TIF (czas ważności), limity poślizgu, Stop Loss 2.0 (progi na danych niecenowych), audit-log. W praktyce: mniejszy implementation shortfall.
• Marketplace modeli: ranking Sharpe/hit-rate/RR/max DD/poślizg; kuracja i anty-herding. W praktyce: szybki dostęp do sprawdzonych strategii bez budowy od zera.

Proponowane wykresy/diagramy do rozdziału

1. Mapa danych rynku: strumienie (cena/zmienność, funding, BSP/orderbook, DXY/SPX, news/sentiment) → feature store → modele → sygnał → wykonanie.
2. „Znikająca alfa”: słupek zyskowności in-sample vs out-of-sample vs post-publication (ilustracja ~58% spadku po publikacji). 
3. Poślizg vs automatyzacja: porównanie mediany poślizgu (bps) dla wejść manualnych vs wejść z guardrailami (limit poślizgu, TIF).
4. BTC–SPX korelacja w czasie: 30/90-dniowe rolling correlations (makro-most). 
5. OFI→∆P: schemat zależności order flow imbalance → zmiana ceny w krótkim horyzoncie. 

Krótkie definicje (dla laików)

• BSP/OFI (Buy/Sell Pressure / Order Flow Imbalance): miara przewagi kupujących nad sprzedającymi w arkuszu zleceń; silny krótkoterminowy driver ceny. 
• Funding (perp): okresowa opłata między long/short, utrzymująca cenę kontraktu perpetual blisko spot; często dodatnia w krypto. 
• Implementation shortfall: różnica między ceną decyzji a ceną realizacji (z kosztami); realnie zjada RR. 

W praktyce (esencja rozdziału): przewaga znika w tłumie, dane są zbyt złożone na ręczne decyzje w sekundach, a poślizg + emocje skutecznie „pożerają” wynik. Dlatego potrzebna jest kontrolowana dystrybucja edge’u, automatyzacja modelowania i wykonania oraz standardy ryzyka — dokładnie to, co planujemy dostarczyć w MaxData.app.

3) Wizja i zasady projektowe

Rama działania: „Cel → Dane → Trening → Sygnał → Wykonanie (1-klik)”

• Cel. Użytkownik ustala horyzont, minimalny zysk, maks. obsunięcie (DD — drawdown) i tolerancję poślizgu.
• Dane. Strumienie: cena/zmienność, fundingi (stawki finansowania kontraktów perpetual „perp”), BSP/OFI (Buy/Sell Pressure / Order-Flow Imbalance — przewaga kupujących/sprzedających w arkuszu), płynność księgi zleceń, DXY/SPX (indeks dolara / S&P 500 — „most” makro), newsy/sentiment.
• Trening. Agent AI buduje cechy, stroi hiperparametry (HPO — Hyperparameter Optimization), prowadzi walidację walk-forward (test w przesuwającym oknie czasu) i pilnuje stabilności.
• Sygnał. Wynik z metrykami (Sharpe, hit-rate, RR — risk-reward, max DD, poślizg) i krótkim „dlaczego teraz?”.
• Wykonanie (1-klik). Zlecenia ze standaryzacją: TIF (Time-in-Force), limit poślizgu, post-only/reduce-only, dobór wielkości pozycji z budżetu ryzyka i Stop Loss 2.0 (progi oparte także na danych niecenowych: funding, płynność, OFI, newsy).
• W praktyce: mniej „suwakologii”, szybsze przejście od pomysłu do zlecenia, mniejszy rozjazd między backtestem a live.

Edge containment (kontrola przewagi) + „public good”

• Po co kontrola dystrybucji? Gdy te same narzędzia i sygnały staną się masowo dostępne, alfa (ponadprzeciętna przewaga) eroduje wskutek tłoku. Ograniczenie dystrybucji spowalnia kanibalizację sygnałów i obniża jednoczesność wejść.
• Jak to robimy? Limit dostępu Tier 3 = 3000 oraz Tier 3 Lifetime ~300 z dostępem do najwyższych modeli trenowanych przez MaxData na skumulowanej wiedzy społeczności. Dodatkowo kohorty/limity jednoczesności i kuracja modeli.
• „Public good”. Literatura pokazuje, że wzrost automatyzacji handlu zwykle zawęża spready i przyspiesza wchłanianie informacji w ceny (lepsza efektywność), co obniża koszty transakcyjne dla wszystkich uczestników rynku. W praktyce: mniejszy poślizg i bardziej „uczciwe” kwotowania — także poza naszą społecznością. 

Zasady projektowe (security, transparentność, prywatność, etyka)

1) Security-by-default i zarządzanie ryzykiem AI

Stosujemy ramy NIST AI RMF (funkcje: Govern, Map, Measure, Manage) do identyfikacji, pomiaru i redukcji ryzyk technicznych i społecznych. To praktyczny standard dobrowolny, przyjęty przez przemysł do budowy „trustworthy AI”. W praktyce: jasne role, procesy testów/monitoringu, audyty i mierniki jakości modeli. 

2) Transparentność modeli i danych

Dla każdego modelu i zbioru danych publikujemy skrótowe karty:

• Model Cards (zastosowanie, metryki in/out-of-sample, ograniczenia),
• Datasheets for Datasets (pochodzenie, licencje, jakość, ograniczenia użycia).

W praktyce: użytkownik rozumie, „do czego model jest, a do czego nie”, a autorzy dostają standard raportowania jakości. 

3) Prywatność: privacy-by-design/by-default (GDPR art. 25)

Projektujemy przetwarzanie danych zgodnie z GDPR (RODO) — „ochrona danych w fazie projektowania i domyślnie”. Wymagają tego zarówno sam art. 25 RODO, jak i wytyczne EDPB (Europejskiej Rady Ochrony Danych), kładące nacisk na skuteczność środków i regularne przeglądy. W praktyce: minimalizacja danych, izolacja przestrzeni modeli, kontrola retencji, szyfrowanie, dzienniki dostępu. 

4) Etyka i zgodność regulacyjna (EU AI Act)

Dostosowujemy governance do EU AI Act (podejście risk-based: im wyższe ryzyko systemu, tym twardsze wymogi dokumentacji, testów, nadzoru). W praktyce: gotowość na europejskie wymogi wobec systemów AI i przewidywalny proces zgodności. 

Co to daje użytkownikowi — w skrócie

• Stabilna jakość sygnałów: monitoring driftu i bezpieczne podmiany modeli (champion-challenger).
• Spójne wykonanie: 1-klik, TIF, limity poślizgu, Stop Loss 2.0, audit-log/rollback.
• Mniejsze koszty transakcyjne rynku: automatyzacja sprzyja węższym spreadom i szybszemu price-discovery. 

4) Przegląd produktu (warstwa użytkowa)

Co robi 

MaxData.app Agent AI

 24/7

• Tłumaczy cel na eksperymenty. Użytkownik podaje horyzont, minimalny zysk, maks. obsunięcie (DD — drawdown), tolerancję poślizgu. Agent dobiera zestaw testów modeli i cech (fundingi, BSP/OFI — Buy/Sell Pressure / Order Flow Imbalance, płynność księgi, DXY/SPX – indeks dolara/S&P 500, newsy/sentiment).
• Trenuje i stroi. Automatyczne strojenie hiperparametrów (Auto-HPO — Hyperparameter Optimization) i walidacja walk-forward (test w przesuwającym się oknie czasu). Badania podkreślają przewagę walk-forward nad klasycznym k-fold w szeregach czasowych. W praktyce: mniejszy rozjazd między backtestem a rynkiem. 
• Pilnuje „reżimu” rynku (drift). Równolegle utrzymuje champion–challenger (model produkcyjny vs. pretendent). Gdy challenger wygrywa seriami w zdefiniowanych oknach i spełnia ograniczenia ryzyka — proponuje bezpieczną podmianę. W praktyce: model sam „doucza się” bez ręcznego grzebania.
• Generuje sygnały i tłumaczy decyzje. Do każdego sygnału dołączamy metryki (Sharpe, hit-rate, RR — risk-reward, max DD, poślizg) i krótkie „dlaczego teraz?”. Karty modeli (Model Cards) i karty danych (Datasheets for Datasets) jasno opisują zakres użycia i ograniczenia. W praktyce: wiesz, kiedy ufać modelowi i gdzie są jego granice. 
• Przekłada sygnał na zlecenie (1-klik). Standaryzacja: TIF (Time in Force — czas ważności), limit poślizgu, post-only / reduce-only, dobór wielkości pozycji z budżetu ryzyka i Stop Loss 2.0 (progi oparte również na danych niecenowych: funding, płynność, OFI, newsy). W praktyce: spójne wykonanie na różnych giełdach i mniejszy implementation shortfall. 

Flow użytkownika: 

cel → dane → trening → backtest → alert → bot (1-klik)

1. Cel. Ustal horyzont (np. 15m/4h/1D), minimalny zysk na ruch, maks. DD, tolerancję poślizgu, styl wejść/wyjść.
2. Dane. Wybierz źródła: cena/zmienność, fundingi (perp), BSP/księga zleceń, płynność, DXY/SPX, newsy/sentiment.
3. Trening. Agent buduje cechy, wybiera architekturę (LSTM/TCN/Transformer/ensemble), stroi (Auto-HPO), waliduje walk-forward.
4. Backtest. Otrzymujesz metryki (Sharpe, hit-rate, RR, max DD, poślizg) + komentarz „dlaczego działa” oraz domyślne progi Stop Loss 2.0.
5. Alert. Definiujesz warunek (np. „funding flip + impuls po CPI”); alert jest gotowy do odpalenia bota.
6. Bot (1-klik). System mapuje alert → zlecenie: TIF, limit poślizgu, post-only/reduce-only, sizing, SL 2.0; wszystko z pełnym audit-logiem i wersjonowaniem.

W praktyce: od „co chcę osiągnąć” do działającego bota bez „suwakologii”.

Jak szybko to działa? (latencja i poślizg — kontekst rynkowy)

• Strumienie danych. Publiczne źródła rzadko raportują koniec-do-końca opóźnienia alternatywnych narzędzi, ale niezależne pomiary WebSocket na giełdach pokazywały mediany zdarzeń rzędu ~60–120 ms (np. Gemini/Binance w badaniu laboratoryjnym). W praktyce: dane rzędu dziesiątek–setek ms to standard; reszta zależy od Twojej strategii i wykonania. 
• Częstotliwość aktualizacji. Na części giełd większość strumieni aktualizuje się ~1 Hz, a księga zleceń depth potrafi 10 Hz — to wpływa na „świeżość” informacji. W praktyce: lepsza „granulacja” orderbooka = precyzyjniejszy SL 2.0 i wejścia. 
• Poślizg i implementation shortfall. Poślizg to różnica między ceną oczekiwaną a uzyskaną; implementation shortfall dodatkowo obejmuje koszty i niedowykonanie. Automatyzacja i guardraile (limity poślizgu, TIF) ograniczają te koszty. W praktyce: realne wyniki bliższe backtestom. 

Nasze cele techniczne (z rozdz. 1): latencja sygnał→zlecenie 2–5 s (intraday) i redukcja poślizgu o 10–30 bps — liczby projektowe dla stabilności i spójności wykonania (pełny audit, kontrola ryzyka), a nie „wyścig na mikrosekundy”.

Funkcje, które widzisz w produkcie

• Stop Loss 2.0. Zamiast sztywnego % — progi wyznaczane m.in. przez funding, płynność, OFI i reakcję na newsy. W praktyce: mniej „wybiło i wróciło”, dłuższy czas w zysku.
• Explainability (wyjaśnialność). Krótkie „dlaczego teraz?”, Model Cards i telemetria wykonania (poślizg vs. plan). W praktyce: decyzje, którym możesz zaufać. 
• Self-healing (samoleczenie). Champion–challenger + monitor driftu; automatyczna propozycja podmiany z guardrailami. W praktyce: model „trzyma formę” w zmiennych warunkach.
• Approve-to-deploy. Domyślnie Twoja zgoda przed wdrożeniem do bota; rollback jednym kliknięciem. W praktyce: pełna kontrola nad ryzykiem.

Co to zmienia dla użytkownika

• Mniej ręcznej pracy, więcej dyscypliny. Agent prowadzi od celu do wykonania, a Ty decydujesz o ryzyku.
• Spójność vs. emocje. Standard wykonania i SL 2.0 ograniczają błędy behawioralne.
• Przenośność. Te same zasady działania na wielu giełdach (TIF, post-only, limit poślizgu).
• Świadome decyzje. Karty modeli/danych i telemetria dają przejrzystość.

5) Warstwa danych i integracje

Co zbieramy i po co (źródła danych)

• Cena / zmienność (tick, OHLCV). Rdzeń wszystkich cech.

W praktyce: baza do feature’ów momentum/mean-reversion i kontroli ryzyka.

• Funding (perp) — stawki finansowania kontraktów perpetual (bez terminu wygaśnięcia). Na wielu giełdach rozliczenie co 8 h (np. 00:00/08:00/16:00 UTC na Bybit), kierunek płatności zależny od znaku funding (long→short lub odwrotnie). W praktyce: proxy nastroju i przeciążenia dźwigni; sygnał do SL 2.0 i „de-risku”. 
• Order-book / BSP/OFI — Buy/Sell Pressure / Order Flow Imbalance (przewaga kupujących/sprzedających). Binance Futures udostępnia depth stream z częstotliwością 250/500/100 ms. W praktyce: krótkoterminowy driver ruchu; używamy do wejść/wyjść i do SL 2.0. 
• Płynność — głębokość księgi, fill-rate, spready. W praktyce: kontrola poślizgu, sizing pozycji i dobór trybu zleceń (post-only/reduce-only).
• Most makro: DXY/SPX — indeks dolara (DXY) i S&P 500 (SPX). DXY publikowany z wysoką częstotliwością (sekundową) wg ICE; metodologia SPX: S&P DJI. W praktyce: łączenie krypto z tłem makro (risk-on/off). 
• Newsy / sentiment. Strumienie nagłówków i/lub zewnętrzne NLP (np. RavenPack). Dla otwartych źródeł: GDELT (globalny „firehose” newsów). W praktyce: „impulsy” po CPI/Fed/ETF i filtr hałasu. 

Jak je pobieramy (ingest) i synchronizujemy w czasie

• Łącza: WebSocket (rzeczywisty strumień; np. Binance wymaga reconnectu co 24 h) + REST (braki/rekonstrukcje). W praktyce: WS do sygnałów, REST do sanity-checków i backfillu. 
• Znaczniki czasu: event-time (czas zdarzenia na giełdzie) i ingest-time (czas przyjęcia).
• Synchronizacja zegarów: NTPv4 (RFC 5905) na wszystkich węzłach; tolerancje dryfu; monitor „clock-skew”. W praktyce: spójne okna cech i wiarygodny backtest. 
• As-of join (łączenie „do najbliższego wstecz”): scalanie strumieni o różnej częstotliwości (np. order-book 100 ms z fundingiem 8 h) — implementacja typu merge_asof. W praktyce: brak „dziur” i przesunięć w cechach. 
• Odgórne reguły: deduplikacja (ID zdarzeń), kolejność zdarzeń, exactly-once w kolejkach, retry z backoffem.

Diagram (proponowany): „Ingest & Time Sync” — konektory WS/REST → kolejki → stemplowanie czasu (event/ingest) → as-of join → feature store.

Feature store: jak powstają cechy

• Transformacje okienne: rolling (np. 30s/5m/1h), EMA/WMA, wolumen skumulowany, OFI, głębokość po stronach.
• Normalizacja i winsoryzacja: ograniczenie wpływu anomalii.
• Labeling bez „wycieku” (leakage): as-of etykiety przesunięte w czasie, tylko dane dostępne w chwili decyzji.
• Wersjonowanie: dataset@ver, feature@ver, feature-lineage (pochodzenie).
• Trening vs. produkcja: identyczne ścieżki przetwarzania (unikanie training-serving skew).

W praktyce: powtarzalne modele i uczciwe backtesty, które odtwarzają realne warunki.

Jakość danych (SLA, opóźnienia, sanity-checks)

• SLA dostawców: przykładowo NewsAPI w planie Advanced deklaruje SLA 99,95%; plany bez SLA istnieją. W praktyce: dla krytycznych alertów dobieramy plany ze SLA lub dublujemy źródła. 
• Częstotliwości publikacji:

– Binance depth: 100–250–500 ms;

– DXY: publikacja nawet co 1 s wg ICE. W praktyce: dobieramy „granulację” cech do horyzontu strategii. 

• Sanity-checks (przykłady): monotoniczny czas, wolumen ≥ 0, spójność sum bid/ask, brak skoków out-of-range, zgodność funding vs. premium/interest (per dokumentację giełdy). W praktyce: sygnały nie „psują się” od pojedynczego glitchedatu.

Tabela (proponowana): źródło → średnie opóźnienie → % braków → reguły walidacji → strategia backfillu → SLA/licencja.

Licencje i zgodność użycia

• Giełdy: różne polityki redystrybucji market-data; WS/REST mają limity i wymagania reconnectu; należy przestrzegać ToS każdej giełdy. W praktyce: cache lokalny, brak masowej redystrybucji bez zgody. (Dok. Binance dot. użycia WS i reconnect/limity.) 
• Serwisy newsów: warunki różnią się (np. NewsAPI: osobne plany, zapisy dot. SLA/wykorzystania). W praktyce: dla marketplace’u przechowujemy metadane i wskaźniki, a pełne treści tylko zgodnie z licencją. 
• Otwarte dane: GDELT pozwala na szerokie badania, ale wymaga zachowania zasad cytowania i limitów technicznych. W praktyce: świetne do wczesnych prototypów sentymentu. 

Retencja i wolumeny (przykład planistyczny)

• Order-book L2 (szacunek): 10 Hz × 86 400 s ≈ 864k zdarzeń/dobę/symbol. Gdy 1 kB/zdarzenie → ~0,86 GB/dobę/symbol (przed kompresją). Dla 20 symboli: ~17 GB/dobę; kompresja 3–5× → ~3–6 GB/dobę.

W praktyce: trzymamy ticki krótko (np. 30–90 dni), a agregaty/featury długo (lata).

• Funding/news/indeksy: niski wolumen; trzymamy pełną historię (z wersjonowaniem) — potrzebne do audytu modeli.

Integracje „1-klik”

• Giełdy: klucze API per konto (read-only / trading), standaryzacja zleceń (TIF, post-only/reduce-only, limit poślizgu). W praktyce: ta sama logika wykonania na wielu venue.
• Newsy/sentiment: możliwość wyboru dostawcy (GDELT / komercyjny), fallback i dublowanie kanałów krytycznych.
• Kalendarz makro: publiczne/komercyjne feedy; tagi „istotności” eventu do ważenia w modelu.

Co to daje użytkownikowi (esencja)

• Spójne, zsynchronizowane dane → mniej błędów i „fałszywych” backtestów.
• Feature store z wersjonowaniem → szybsze iteracje i powtarzalność.
• SLA + sanity-checks + fallback → mniejsze ryzyko utraty sygnału w krytycznym momencie.

6) Modelowanie i Agent AI

Architektury: kiedy LSTM/TCN/Transformers i po co ensembling

• LSTM/GRU — dobre do krótkich, gęstych sekwencji z pamięcią stanu.
• TCN (Temporal Convolutional Networks) — konwolucje przyczynowe z dylatacją; często stabilniejsze i szybsze niż RNN-y przy długich zależnościach. W praktyce: ta sama lub lepsza jakość przy mniejszej latencji treningu/inferencji. 
• Transformers — chwytają długie zależności i interakcje wielu zmiennych; warianty „efektywne” (np. Informer) obniżają koszt atencji. W praktyce: lepsze łączenie sygnałów (makro + mikrostruktura), przy kontroli kosztu obliczeń. 
• Ensembling/stacking — łączenie modeli (np. TCN + Transformer + model makro) zmniejsza wariancję i poprawia stabilność. W praktyce: łagodniejsza krzywa kapitału, mniejsze obsunięcia (DD).

Cechy (features), które „niosą” sygnał

• BSP/OFI (Buy/Sell Pressure / Order Flow Imbalance) — nierównowaga popyt/podaż w arkuszu zleceń silnie tłumaczy krótkoterminowe zmiany cen. W praktyce: lepsze wejścia/wyjścia i precyzyjniejszy Stop Loss 2.0. 
• Funding (perp) — okresowe opłaty long↔short wyrównujące cenę kontraktu i proxy nastroju/pozycjonowania; często dodatnie w krypto. W praktyce: wykrywanie przeciążenia long/short i automatyczny „de-risk”. 
• Most makro (DXY/SPX) — łączenie krypto z tłem risk-on/off. W praktyce: sygnały reagują na CPI/Fed/ETF nie tylko z „opóźnioną ceną”, ale też z kontekstem makro. (Przykłady i metody w rozdz. 5).
• Newsy/sentiment — nagłe zmiany po publikacjach; przydatne jako warunek (trigger) wejścia/wyjścia. W praktyce: mniej fałszywych startów w „płaskim” rynku.

Walidacja: walk-forward / rolling origin (bez „wycieku” informacji)

• Używamy walk-forward (okna trening→test przesuwane w czasie), a nie zwykłego k-fold. W praktyce: test odtwarza realny handel, bez patrzenia „w przyszłość”. 
• Dodatkowo kontrola leakage (etykiety as-of, te same transformacje w treningu i w produkcji). W praktyce: wyniki backtestu bliższe live.

Auto-HPO: strojenie hiperparametrów pod cel i budżet

• BOHB (Bayesian Optimization + Hyperband) — łączy szybkie odrzucanie słabych prób z „inteligentnym” przeszukiwaniem. W praktyce: szybciej znajduje sensowne ustawienia przy tym samym budżecie GPU. 
• Optuna — framework ze „sprytnym” przycinaniem prób (pruning) i wygodnym API. W praktyce: automatyzujemy setki iteracji pod KPI (Sharpe, hit-rate, max DD, poślizg). 
• Tryb wielokryterialny (np. maksymalizuj Sharpe i minimalizuj DD/poślizg) oraz budżety czasu/compute. W praktyce: modele zdatne do realnego handlu, nie tylko „ładnego” equity w backteście. 

Drift monitor + champion–challenger = „self-healing”

• Drift (zmiana „reżimu” rynku): monitorujemy degradację metryk (Sharpe/hit-rate/DD), rozkłady cech (funding/BSP/zmienność), a także testy ADWIN / Page-Hinkley / KSWIN tam, gdzie etykiety są opóźnione/niepewne. W praktyce: szybciej wykrywamy, że „model się postarzał”. 
• Champion–challenger: produkcyjny model (champion) ma „cienie” (challengers) trenowane równolegle; gdy challenger wygrywa stale i przechodzi guardraile ryzyka, system proponuje bezpieczną podmianę (z opcją approve-to-deploy). W praktyce: automatyczne „doładowanie” jakości bez przerwy w działaniu. 
• W miejscach, gdzie etykiety są rzadkie, stosujemy unsupervised drift (zmiana rozkładów/entropii/niepewności). W praktyce: alarm nawet wtedy, gdy jeszcze nie mamy pełnego wyniku transakcji. 

Jak Agent AI składa to w całość (pętla)

1. Eksperymenty: wybór architektur (TCN/Transformer/LSTM, solo vs ensemble), dobór cech (BSP, funding, makro, newsy).
2. Auto-HPO: BOHB/Optuna pod KPI (Sharpe, hit-rate, RR, max DD, poślizg).
3. Walidacja: walk-forward, sanity-checks, test anty-leakage.
4. Wdrożenie: champion do produkcji, challengers w shadow mode.
5. Monitoring: drift + telemetria wykonania (poślizg, fill-rate); Stop Loss 2.0 korygowany danymi niecenowymi.
6. Self-healing: kontrolowana podmiana modelu + pełny audit-log (i rollback).

W praktyce: mniej ręcznego „klikania”, mniej erozji jakości, spójniejsze wykonanie.

Co mierzymy vs baseline (przykładowo)

• Sharpe ↑, hit-rate ↑, max DD ↓, poślizg ↓ względem modelu bazowego (np. sama cena/EMA).
• Stabilność w horyzontach intraday (np. 15m/1h) i swing (1D+), testowana walk-forward.

(Metodyka porównań i progi akceptacji opisane w rozdz. 7 i 10).

Krótkie definicje (dla laików)

• TCN — sieć konwolucyjna do sekwencji; „widzi” daleki kontekst bez rekurencji.
• Transformer (Informer) — architektura z mechanizmem uwagi; warianty „efektywne” tną koszty przy długich sekwencjach.
• Auto-HPO — automatyczne strojenie hiperparametrów (np. BOHB/Optuna).
• Drift — rynek zmienił zachowanie; stary model traci formę.
• Champion–challenger — bezpieczna „liga”, w której pretendent może zastąpić model produkcyjny, jeśli trwale wygrywa.

7) Wykonanie i ryzyko (Execution Layer)

Od sygnału do zlecenia — 1-klik

Mapowanie: sygnał → warunki zlecenia → wysyłka → fill → kontrola ryzyka → audit-log

• Parametry zleceń:

TIF (Time-in-Force – czas ważności; np. IOC = immediate-or-cancel, FOK = fill-or-kill, GTC = good-till-cancel), limit poślizgu (maks. różnica ceny), post-only (zlecenie nie uderza w rynek), reduce-only (tylko zmniejsza pozycję), sizing (wielkość pozycji z budżetu ryzyka).

W praktyce: mniej przypadkowych filli, kontrola kosztu wykonania i spójność na różnych giełdach.

• Kolejność decyzji: pre-trade checks (budżet/ekspozycja), wybór venue, zlecenie warunkowe z limitem poślizgu, obsługa częściowych filli, retry/cancel wg TIF, aktualizacja budżetu ryzyka.

W praktyce: bliżej do wyników z backtestu, mniej „zjedzonej” przewagi na egzekucji.

Klasyka badań pokazuje, że automatyzacja wykonania łączy się z węższymi spreadami i szybszym wchłanianiem informacji w ceny (lepsza efektywność). To z reguły obniża koszt wejścia/wyjścia dla użytkownika. 

Stop Loss 2.0 — na danych „niecenowych”

Zamiast sztywnego % na cenie, SL 2.0 używa progów wyliczanych z kontekstu:

• BSP/OFI (Buy/Sell Pressure / Order-Flow Imbalance) — gdy rośnie przewaga podaży przy płytkiej księdze, podnosimy czujność.
• Płynność — brak głębokości na poziomach = większy ryzyko-premium na wyjście.
• Funding (perp) — przeciążenie long/short sygnalizuje wymuszone ruchy.
• Impulsy news/makro — okna po CPI/Fed/ETF; skoki realizowanej zmienności.
• De-risk etapowy: zamiast od razu zamknąć całość, najpierw redukujemy pozycję (reduce-only), a dopiero przy kolejnych progach zamykamy trade.

W praktyce: mniej „wybiło i wróciło”, krótszy czas w stracie, dłuższy w zysku.

Literatura o klasycznych stop-lossach jest mieszana (część prac znajduje korzyści, część ryzyka „wybicia” po złych poziomach). Dlatego dokładamy dane mikro/makro i płynność, aby warunek wyjścia był kontekstowy, a nie tylko procentowy.   

Limity poślizgu / TIF / sizing — „guardraile” wykonania

• Limit poślizgu: maksymalny odchył ceny od sygnału; gdy przekroczony — cancel lub mniejszy sizing.
• TIF: IOC/FOK/GTC dobierane do warunku (np. news-impuls → IOC, swing → GTC).
• Sizing z budżetu ryzyka: stały risk per trade (np. VAR/kelly-capped), auto-de-risk przy skoku zmienności.

W praktyce: kontrola implementation shortfall (różnicy między ceną decyzji a realizacją), mniejszy rozjazd live vs. backtest. 

Audit-log, wersjonowanie, rollback

• Audit-log: pełny dziennik „kto/co/kiedy”: sygnał, parametry, fill, re-try, cancel, SL/TP, modyfikacje.
• Wersjonowanie: model@wersja, reguły@wersja, dane@wersja (Model Cards / Datasheets).
• Rollback i approve-to-deploy: każda zmiana modeli/reguł wymaga zatwierdzenia (domyślnie) i jest odwracalna jednym kliknięciem.

W praktyce: zgodność, rozliczalność i szybkie „odklejenie” ewentualnej regresji.

A/B test: 

SL 2.0 vs. procentowy SL

 — jak mierzymy

Cel: sprawdzić, czy SL 2.0 poprawia wynik bez zwiększania ryzyka tail.

Projekt (per para/horyzont/reżim):

• Losowe parowanie sygnałów do dwóch ramion: Control (np. 1.5–2.0% SL na cenie) vs. Treatment (SL 2.0).
• Metryki: RR (zysk/ryzyko), hit-rate, max DD, time-in-loss, odsetek „fałszywych wybić” (wyjście→ szybki powrót), średni poślizg i implementation shortfall.
• Statystyka: okna walk-forward, bootstrap CI, testy nieparametryczne (różnice median).

W praktyce: decyzja „zostajemy przy SL 2.0?” oparta o twarde liczby, a nie anegdoty.

Co zyskuje użytkownik (esencja)

• Spójne wykonanie 1-klik z guardrailami (TIF, limit poślizgu, sizing).
• Mniej strat „z emocji” dzięki regułom i automatycznym de-risk.
• Bliżej realu do backtestu – mniejszy implementation shortfall.
• Kontrola i bezpieczeństwo – pełny audit, approve-to-deploy, rollback.

Krótkie definicje (dla laików)

• Poślizg — różnica między ceną, którą chciałeś, a którą faktycznie dostałeś.
• Implementation shortfall — poślizg + koszty/odchylenia realizacji; realnie „zjada” przewagę. 
• IOC/FOK/GTC (TIF) — zasady ważności zlecenia: natychmiast albo anuluj / w całości albo anuluj / aż do odwołania.
• Post-only / Reduce-only — nie uderzaj w rynek / nie zwiększaj pozycji, tylko ją zmniejszaj.
• BSP/OFI — nierównowaga kupno/sprzedaż w księdze; krótko-terminowy driver ceny.

Podsumowanie: automatyzacja wykonania + SL 2.0 = niższe koszty wejścia/wyjścia i mniejszy wpływ emocji. Badania nad automatycznym handlem wskazują na węższe spready i lepszą efektywność cen, a klasyka (Perold) uczy, że to execution decyduje, czy przewaga z modelu trafi na Twój rachunek.   

Marketplace modeli i efekt społeczności

Czym jest Marketplace MaxData.app

Rynek, na którym autorzy publikują i monetyzują swoje sieci (modele AI), a użytkownicy wynajmują najlepsze strategie i łączą je 1-klikiem z alertami/botami. Całość działa w reżimie edge containment (kontrola przewagi): limit miejsc Tier 3 = 3000, Tier 3 Lifetime ~300 z dostępem do najwyższych modeli trenowanych przez MaxData.

W praktyce: nie musisz być quant-programistą, by korzystać z topowych strategii; jeśli umiesz je tworzyć — możesz na nich zarabiać.

Monetyzacja dla twórców (proste opcje)

• Subskrypcja (mies./rok) — stała opłata za dostęp do modelu.

W praktyce: przewidywalny przychód, rosnąca baza klientów.

• Licencja „seat/AUM” — stawka zależna od liczby miejsc (seatów) lub widełek aktywów pod zarządzaniem (AUM — assets under management).

W praktyce: większy klient płaci więcej, bez dzielenia się szczegółami portfela.

• Success-fee (opcjonalnie) — % od zweryfikowanego PnL (zysk/strata, po podłączeniu konta giełdowego przez API).

W praktyce: autor zarabia wtedy, gdy klient zarabia; pamiętaj o lokalnych przepisach podatkowo-regulacyjnych.

• Pakiety/Bundles — zestawy modeli (np. momentum+hedge+makro-filtr).

W praktyce: proste „boxy” dla mniej technicznych użytkowników.

• Enterprise White-Label — stała opłata + SLA dla desków/firm.

W praktyce: większe kontrakty, wymogi zgodności, raporty audytowe.

Słowniczek:
GMV (Gross Merchandise Value) — wartość transakcji w marketplace.
Take-rate — prowizja marketplace (procent z GMV).
W praktyce: typowe rynkowe widełki take-rate to 10–30% (zależnie od kosztów obsługi, płatności, wsparcia i compute).

Jak użytkownicy „wynajmują” modele

1. Przegląd rankingu (Sharpe, hit-rate, RR, max DD, Live-vs-Backtest Gap, mediana poślizgu).
2. Podgląd Model Card (do czego model jest/nie jest), test na koncie paper-trading.
3. 1-klik: subskrypcja/licencja → podłączenie bota → ustawienia ryzyka (TIF, limit poślizgu, Stop Loss 2.0, sizing).

W praktyce: od wyboru do działającego bota w kilka minut.

Scoring i kuracja jakości (co widzisz w rankingu)

• Sharpe (zysk/ryzyko) i hit-rate (trafność), RR (stosunek zysku do ryzyka), max DD (maks. obsunięcie).
• Stabilność in/out-of-sample (walk-forward), Live-vs-Backtest Gap (różnica wyników live vs test), Implementation Shortfall (koszt wykonania).
• Capacity Score (pojemność: płynność instrumentu, ryzyko „zadeptania” sygnału), Poślizg (bps).
• Ryzyko epizodów makro (jak model reaguje na CPI/Fed/ETF), Czas w stracie vs czas w zysku.

W praktyce: ranking nagradza modele, które nie tylko „ładnie wyglądają” w backteście, ale też dobrze wykonują się live.

Anty-herding i ochrona przewagi (edge containment)

• Seat-cap per model — limit równoczesnych licencji na dany horyzont/rynek.
• Cohorty i throttling — kontrola jednoczesności sygnałów (mikro-opóźnienia, losowe „jittery” w oknach sekundowych).
• Capacity-aware pricing — im większe ryzyko zatłoczenia, tym wyższa cena/niższy cap.
• Segmentacja horyzontów i venue — ten sam pomysł, ale różne rynki/cykle.

W praktyce: mniej tłoku na wejściu = mniejszy poślizg i dłuższe „życie” alfy.

Proces publikacji: 

autor → listing → weryfikacja → klient → billing

1. Pre-flight (statyczna analiza): brak wycieków danych, uczciwy backtest (walk-forward), komplet Model Card.
2. Sandbox (paper-trading): min. okres testu + metryki wykonania (poślizg, fill-rate).
3. Listing i limity: seat-cap/segmentacja/horyzonty, etykiety ryzyka i pojemności.
4. Billing & payout: subskrypcja, licencja seat/AUM, success-fee (jeśli włączone).
5. Monitoring: drift i zgodność z deklarowanym zakresem; automatyczne ostrzeżenia i „freeze” w razie regresji.

W praktyce: klient kupuje zweryfikowany produkt, a autor buduje reputację na jasnych zasadach.

Reputacja autorów i ochrona IP

• Reputation Score: ciągłość aktualizacji, czas reakcji na drift, stabilność live, oceny klientów.
• Wersjonowanie i audyt: każdy release modelu z hashami danych/cech.
• Wykonywanie „po stronie serwera”: domyślnie bez udostępniania wag (chroni IP).
• Wodoodporne licencje: zakaz redystrybucji, śledzenie nadużyć, sygnatury wykonywania.

W praktyce: możesz zarabiać na know-how bez ujawniania „przepisu”.

Programy społeczności i flywheel

• Bounties & Challenges: tematy tygodnia (np. „Stop Loss 2.0 vs % SL”), nagrody dla najlepszych.
• Wspólne walidacje: publiczne zestawy sprawdzające (bez ujawniania edge’u), standard raportów.
• Feedback-loops: dane o wykonaniu wracają do Agenta AI, który lepiej stroi HPO/cechy.

Flywheel (koło zamachowe):

więcej autorów → lepsze modele → więcej użytkowników → większy GMV → większy budżet na compute/kurację → jeszcze lepsze modele → przyciąganie enterprise → nowe przychody dla autorów → …

W praktyce: społeczność realnie poprawia jakość i skraca czas „od pomysłu do wyniku”.

Bezpieczeństwo, zgodność, fair-use

• Approve-to-deploy u klienta, rollback 1-klik, pełny audit-log.
• Paper-trading trial i ochrona kupującego (np. zwrot, jeśli w okresie próbnym nie padnie żaden sygnał).
• Zgodność z ToS dostawców danych i giełd; brak redystrybucji feedów, poszanowanie licencji.
• Etyka: zakaz strategii podnoszących ryzyko manipulacji rynku; kontrola capacity.

Co zyskujesz — skrót

• Autor: szybka monetyzacja, ochrona IP, reputacja i stały przychód.
• Użytkownik: dostęp do zweryfikowanych modeli + 1-klik do botów i standard wykonania.
• Rynek: mniej efektu stadnego, lepsze price-discovery, niższe koszty transakcyjne.

Nota: Marketplace działa w ramach edge containment (limity licencji, cohorty, throttling), aby realnie utrzymać przewagę użytkowników Tier 3. Tier 3 Lifetime (~300) uzyskuje dodatkowo dostęp do najwyższych modeli MaxData trenowanych na skumulowanej wiedzy społeczności.

9) Infrastruktura i skala (Compute & DevOps)

Architektura mocy obliczeniowej: trening vs. inferencja

• Warstwa treningowa (GPU-klastry)

Kolejki priorytetowe, rozproszone uczenie (DDP), szybka sieć (InfiniBand/400–3200 Gbps), współdzielony storage (checkpointy, featury). Zadania długie, throughput-first.

W praktyce: maksymalna zajętość GPU i przewidywalne okna treningowe = niższy koszt/eksperyment.

• Warstwa inferencji i sygnałów (low-latency)

Lekka orkiestracja, autoscaling „w sekundach”, latency-first (SLO dla alert→zlecenie 2–5 s), izolacja od zadań treningowych.

W praktyce: sygnały i wykonanie zawsze mają pierwszeństwo; trening „odstaje do kolejki”.

• Kolejki priorytetowe (scheduler)

Priorytet 1: sygnały/alerty/boty → Priorytet 2: krótkie fine-tune’y → Priorytet 3: pełne retreningi/Auto-HPO.

W praktyce: brak „czkawki” w produkcji, nawet gdy trwa ciężki retrening.

Koszt GPU-h: orientacyjne widełki 2025

• H100 (AWS p5.48xlarge, 8×H100): ok. $60.54/h za instancję (≈ $7.57/GPU-h). Ceny zależne od regionu i zniżek. 
• A100 (AWS p4d.24xlarge, 8×A100): od ~$24.15/h za instancję (≈ $3.02/GPU-h). 
• Dostawcy alternatywni (H100): rynek pokazywał stawki ~$2.85–$3.50/GPU-h (nie-hiperskalowi), ale zmienne w czasie i jakości sieci. 
• Przykładowe porównania per-GPU (H100): kompilacje rynkowe wskazują ~$6–$11/GPU-h u hiperskali i $2–$6/GPU-h u wyspecjalizowanych chmur. 

W praktyce: dla długich, przewidywalnych zadań opłaca się hybryda (on-prem + chmura na „szczyty”), a dla burstów i Proof-of-Concept — chmura „na godziny”.

On-prem vs. chmura: kiedy co ma sens

• On-prem (CapEx): H100 80 GB ~$25k–$30k/szt.; serwer 8×H100 to rząd $250k–$400k (+ zasilanie/chłodzenie). TCO 3-letni bywa niższy niż ciągły wynajem chmury, jeśli mamy stałe obciążenie. 
• Chmura (OpEx): elastyczność i czas-do-działania, ale przy długotrwałych treningach koszt rośnie szybciej (publikacje branżowe pokazują przewagę modelu hybrydowego). 
• Case’y rynkowe (skala): klastry rzędu 100k H100 kosztują mld USD (przykłady medialne dot. xAI/Colossus). W praktyce: my nie „gonimy hiperskali”, tylko alokujemy budżet dokładnie pod nasze KPI (latencja, poślizg, stabilność). 

Niezawodność: SLI/SLO/SLA, budżet błędów i „golden signals”

• SLI/SLO (co mierzymy i do ilu):

– alert→zlecenie: P99 = 2–5 s,

– uptime warstwy alert/wykonanie: ≥99.9%,

– utrata sygnału < budżet błędów miesięczny (SLO-driven).

W praktyce: jeśli zużywamy budżet błędów zbyt szybko (wysoki burn rate), zamrażamy rollouty i priorytetyzujemy stabilność. 

• Golden signals (SRE): latency, traffic, errors, saturation jako jednolity kokpit prod/inferencja.

W praktyce: szybkie wykrywanie przeciążenia (np. skok P99) i automatyczny shed load. 

• SLA (kontraktowe): warstwa enterprise/API — zdefiniowane progi (np. uptime, czas reakcji wsparcia) i kredyty SLA.

W praktyce: przewidywalność dla desków i integracji instytucjonalnych.

Carbon-aware compute (niższy ślad bez utraty jakości)

• Przesuwanie zadań w czasie i regionach w oparciu o dostępność godzinową energii bezemisyjnej (wzorce „carbon-intelligent computing”).

W praktyce: treningi/Auto-HPO przenosimy na „zielone okna”; inferencja i sygnały zostają blisko giełd/klientów. 

Operacje: zasady schedulera i budżety

• Kolejki z wagami: inference > short-train > HPO > long-train.
• Budżet GPU-h per tydzień: limity na użytkownika/projekt (robimy „finops” na eksperymenty).
• Caching/kompilacja: reuse featurów i warm weights (oszczędność GPU-h).
• Preemption: tańsze „okna preemptible/spot” tylko dla jobów tolerujących przerwanie.

W praktyce: więcej eksperymentów na ten sam budżet i zero ryzyka dla sygnałów live.

Orientacyjny kalkulator „koszt/sygnał”

• Koszt = (GPU-h treningu × cena/GPU-h ÷ #okien WF) + (koszt inferencji/alert × #alertów) + (narzut danych i storage).

Przykład: 40 GPU-h H100 po $7.6/GPU-h, walidacja 20 okien → ~$15/okno; inferencja intraday rzędu groszy/alert przy P99 ≤ 5 s.

W praktyce: pokazujemy w UI „koszt modelu per tydzień” i cost-breakdown dla marketplace’u.

Co użytkownik realnie z tego ma

• Sygnały zawsze na czas: produkcja ma pierwszeństwo (SLO, budżet błędów).
• Niższy koszt / więcej iteracji: finops + hybrydowe GPU = więcej testów za ten sam budżet.
• Mniejszy ślad węglowy: przesuwamy tylko to, co elastyczne; sygnały pozostają niskolatencyjne.

Uwaga: ceny i praktyki operacyjne zmieniają się dynamicznie — w white-paperze podajemy je jako orientacyjne widełki z odwołaniami do publicznych źródeł i zastrzeżeniem regionu/terminu.   

10) Model biznesowy, rzadkość i wpływ

Dostęp i pricing

• Rzadkość = przewaga: Tier 3 = 3000 miejsc. Tier 3 Lifetime ~300 z dostępem do najwyższych modeli trenowanych przez MaxData na bazie skumulowanej wiedzy społeczności.

W praktyce: mniejszy tłok = mniejsza erozja sygnałów i poślizgu.

• Ceny w 2025: rosną co miesiąc (mechanizm „edge containment przez cenę”). Po 3 odnowieniach rocznych ścieżka do Lifetime.

W praktyce: wcześniejsze wejście = niższy koszt całkowity + zabezpieczenie miejsca.

Strumienie przychodów (zarys)

1. Subskrypcje Tier 3 (roczne) + Lifetime (limitowana pula).
2. Marketplace modeli: subskrypcje/licencje/success-fee; platforma pobiera take-rate (rynkowo: kilkanaście–kilkadziesiąt procent).
3. Enterprise/API: plan z SLA (umowna dostępność i czas reakcji), seat/AUM, white-label.
4. Compute kredyty (opcjonalnie): dodatkowe budżety GPU-h dla intensywnego treningu.

W praktyce: zdywersyfikowane źródła przychodu, rosnący udział marżowego marketplace’u.

Unit economics (ramy)

Przychód jednostkowy (np. użytkownik/msc)

= opłata subskrypcyjna + udział w marketplace (take-rate × GMV przypisany) + ewentualne opłaty enterprise/API

Koszt zmienny

= compute (GPU-h: trening + inferencja) + dane/licencje + płatności/obsługa + udział dla autorów (rev-share)

Marża brutto = Przychód – Koszt zmienny

W praktyce: kontrolę marży zapewniają: kolejki priorytetowe (sygnały > trening), carbon-aware/spot dla zadań elastycznych, cache featurów i warm weights.

Przykład (orientacyjny, nie obietnica):

• Model intraday z walidacją walk-forward: koszt treningu rozłożony na okna → $ per okno; inferencja na alert minimalna.
• Marketplace: model o GMV X i take-rate Y% → przychód platformy = X×Y%; część wraca do autora (rev-share).

W praktyce: w UI pokażemy użytkownikowi „koszt modelu/tydzień” i cost-breakdown.

CAC / LTV / Payback (prosto)

• CAC (cost of acquisition) — koszt pozyskania użytkownika.
• LTV (lifetime value) — suma marży brutto przypisana do użytkownika do momentu rezygnacji.
• Payback — ile miesięcy potrzeba, by marża skumulowana = CAC.

W praktyce: marketplace skraca payback (dodatkowy przychód przy stałych kosztach), a rzadkość (Tier 3) podbija retencję → wyższy LTV.

Dźwignie retencji: wyniki (Sharpe/hit-rate), mniejszy Live-vs-Backtest Gap, czas do pierwszego sygnału, jakość wykonania (poślizg, uptime).

W praktyce: gdy użytkownik widzi stabilne sygnały i mniejszy poślizg, rzadziej odchodzi.

Kokpit KPI (produkt/rynek/impact)

Adopcja i użycie

• Wypełnienie puli Tier 3 (3000), odnowienia roczne, aktywność DAU/WAU w Agentach, czas do pierwszego sygnału, GMV marketplace, #aktywnych modeli.

Jakość i wykonanie

• Mediany Sharpe / hit-rate / RR / max DD, Live-vs-Backtest Gap, poślizg (bps), latencja P95/P99 sygnał→zlecenie, czas naprawy po drifcie (self-healing).

Wpływ (społeczny)

• Spadek średniego poślizgu (bps) u użytkowników, mniej catastrophic loss (>50% DD), godziny zaoszczędzone (automatyzacja vs ręczne strojenie), wskaźniki price-discovery (szybsza reakcja cen po publikacjach).

W praktyce: tańsza egzekucja i bardziej „uczciwe” ceny → korzyści także poza naszą społecznością.

Roadmap 12–18 m-cy (kamienie milowe)

1. Alpha (Q1–Q2): E2E „cel→dane→trening→backtest”, 1-klik alert→bot, guardraile ryzyka.

Kryterium: pierwsze modele live, P99 latencja ≤5 s.

2. Beta Tier 3 (Q2–Q3): Auto-HPO, Stop Loss 2.0, explainability, drift-monitor, wersjonowanie.

Kryterium: redukcja poślizgu o 10–30 bps vs baseline.

3. GA (Q3–Q4): ensembling/stacking, niski koszt inferencji, prywatne przestrzenie.

Kryterium: odnowienia ≥80%.

4. Marketplace (Q4–Q1): listing, scoring, capy anty-herding, billing/payout.

Kryterium: GMV miesięczny, udział modeli z Live-vs-Backtest Gap ≤ ustalony próg.

5. NetworkHub (Lifetime ~300) (Q1): dostęp do najwyższych modeli MaxData, cykliczna kuracja i retreningi.

Kryterium: przewaga metryk vs mediany marketplace’u.

6. Edge+ Enterprise/API (Q1–Q2): priorytetowy compute, SLO/SLA, multi-venue execution.

Kryterium: pierwsze wdrożenia desków, uptime ≥99,9%.

Polityka edge containment (w skrócie)

• Limity miejsc (Tier 3 / Lifetime), seat-cap per model, cohorty i throttling (mikro-jitter czasowy), capacity-aware pricing.

W praktyce: mniej jednoczesności na wejściu → dłuższe „życie” alfy i niższy poślizg dla członków.

Ryzyka i osłony

• Koszt GPU/danych (wahania): hybryda on-prem/chmura, spot/preemptible dla zadań elastycznych, cache featurów.
• Dostawcy danych/venue: multi-źródła, SLA/fallback, sanity-checks.
• Regulacje AI/rynków: NIST AI RMF, EU AI Act, privacy-by-design; audit-log i approve-to-deploy.
• Model drift/herding: champion–challenger, capy/segmentacja, anty-herding.

Disclaimer: opis ma charakter informacyjny, nie jest poradą inwestycyjną ani ofertą; liczby i scenariusze mają charakter orientacyjny i mogą ulec zmianie. Rynek i koszty są zmienne; użytkownik zachowuje kontrolę nad wdrożeniem i ryzykiem.

Aktualizowane na: 08/09/2025