日间交易奖励一致性，但一致性很难在数百个酌情决策中维持。疲劳、新近偏差以及对短期价格变动的反应悄然累积，并且与既定策略的偏差随着每个交易日而扩大。
Oxelbarrow 的构建是为了通过将进入标准编码到固定的、可审核的规则集中来消除这种偏差，该规则集在会话 100 上执行与在会话 1 上执行相同。
该模型不会尝试预测方向。它试图根据定义的条件结构调整入市规模和时间，以便根据所测得的风险按比例部署资本：如果实现的波动性超过滚动阈值，则该模型会减少分档规模；如果它收缩到该阈值以下，该模型会在上限范围内增加它。
该平台围绕三个运营问题构建：数据处理速度、条件变化时如何控制风险以及随着仪器数量增加系统如何表现。
市场提要是在流式传输的基础上进行的，具有亚秒级的内部处理延迟，因此规模决策反映的是当前状况，而不是之前时间间隔的陈旧快照。
分档规模、工具暴露和每日部署的硬性上限位于预测层之下，因此模型误读不能转化为无限的头寸规模。
摄取层和决策层是分离的，这允许添加额外的工具或数据源，而无需重新设计核心输入逻辑。
价格、交易量和订单簿数据是从连接的源中提取的，并在针对它们进行任何计算之前将其规范化为一致的模式。
波动性和深度输入通过进入模型传递以产生批次推荐，加盖时间戳并存储以供以后审核，无论结果如何。
该建议会根据帐户级别的限制进行检查，然后当且仅当每个限制都清除时才作为订单提交。
连接使用您从自己的经纪账户生成和撤销的读取/交易范围的 API 密钥。 Oxelbarrow 从不存储原始登录凭据，并且密钥在静态时进行加密。
在正常馈送条件下，从数据接收到批次建议的内部处理在亚秒范围内运行。订单提交时间取决于连接的经纪商自身的执行速度，这不在我们的控制范围内。
是的。每个工具的滚动波动窗口、最大份额百分比和每日部署上限均可在平台公布的安全范围内进行配置。
不会。该模型根据测得的波动性来管理资本部署的规模和时间；它不预测价格方向，也不保证利润。
如果摄取层在超出配置的超时后丢失源，则该工具的待处理分批指令将被保留，而不是在不完整的数据上执行。
安全说明：所有帐户数据在传输过程中均使用 TLS 1.2 或更高版本进行加密。保留访问日志用于审计目的，并且可以根据要求通过您的帐户仪表板进行审查。
审核完文档后，帐户设置和 API 密钥链接通常需要不到 15 分钟的时间。