Satisfaga las elevadas exigencias del trading cuantitativo
Para transformar las ideas en conocimientos se necesitan datos. Para hacerlo con la suficiente rapidez con la que generar alfa, se necesita la combinación perfecta de estrategias de entrenamiento, prueba e implementación, antes de que dejen de aportar una ventaja. Las soluciones innovadoras de Pure Storage® impulsan los modelos para reaccionar más rápidamente a las condiciones del mercado.
Satisfaga las elevadas exigencias del trading cuantitativo
Ingesta, análisis y backtest de todos los datos, con las mejores soluciones all-flash de su clase diseñadas para soportar cargas de trabajo de gran volumen de datos, proporcionando una densidad, capacidad y rendimiento inigualables y un alto rendimiento para el análisis en tiempo real.
Trabaje de una forma más rápida e inteligente. Para generar información a partir de los datos, se necesita el elevado rendimiento y la baja latencia que son fundamentales para las operaciones de IA y Machine Learning, además de un stack ágil para iterar rápidamente y capturar el fugaz alfa.
Acabe con los complejos silos y escale fácilmente a medida que los datos crecen y deje más tiempo para ejecutar las estrategias y dedicarse a la ciencia de datos. Adopte unas soluciones que se instalan, se actualizan y se usan fácilmente.
Reduzca el coste total de propiedad con un hardware, software y servicio integrados, incluida Evergreen® para mantenerse siempre a la última. Y, gracias a una densidad de almacenamiento de datos hasta 10 veces mayor, ahorrará hasta un 85 % en consumo energético y hasta el 96 % del espacio de rack.
Escale la capacidad y el rendimiento de manera independiente, mientras va mejorando continuamente, para satisfacer las elevadas exigencias de almacenamiento y E/S de las cargas de trabajo del trading cuantitativo, a medida que evolucionan.
Sin hardware, sin configuraciones, sin costes —sin problemas—. Realice un Test Drive gratuito y descubra lo fácil que es escalar cada herramienta desde la ingesta a la visualización.
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