Models that reason, inside the mandate.
The intelligence layer turns market structure, filings and language into proposals, and shows its work. Models propose; the kernel, the mandate compiled, decides what is permitted; every signal carries its reasoning to the ledger.
Intelligence the mandate governs.
Models propose inside limits you authored. The mandate compiles to policy the kernel enforces before any order exists, so a model can never widen its own envelope.
- Generate and rank signalsAUTO
- Retrain a model in shadowAUTO
- Flag low-confidence language outputNOTIFY
- Promote a challenger modelAPPROVAL-GATED
- Change the mandate a model runs underAPPROVAL-GATED
Mandate Studio · Illustrative sample data
Three model families, designed to work as one.
No single method captures every market. Gradient-boosted and deep models for cross-sectional structure, language models for filings and transcripts, statistical time-series models for regime and volatility: their outputs are combined and weighted by the conditions each handles best, not averaged blindly.
- Modelle für maschinelles LernenGradientenverstärkte Bäume sowie tiefe und rekurrente Netze, konzipiert, um Querschnitts- und Sequenzstruktur zu lernen, mit kontinuierlichem Feature-Engineering und Neutraining.
- SprachmodelleLLM-Pipelines, konzipiert, um Einreichungen, Earnings-Transkripte, Kommentare des Managements und Nachrichten zu lesen — unstrukturierte Sprache in strukturierte, durchdachte Eingaben verwandelnd.
- ZeitreihenmodelleZustandsraum-, regimewechselnde und Volatilitätsmodelle (ARIMA/GARCH-Familie, Kalman-Filterung), konzipiert, um strukturellen Wandel nachzuverfolgen und Risiko zu prognostizieren.
- Ensemble-SyntheseBayessche Modellmittelung und gewichtete Abstimmung, konzipiert, um Vorhersagen zu kombinieren, Modelluneinigkeit sichtbar zu machen und ein einzelnes, mit einem Konfidenzwert versehenes Signal zu kalibrieren.
Jedes Signal ist das Ende einer dokumentierten Pipeline.
A signal is not a single model call. It passes through ingestion, feature construction and ensemble synthesis, then reaches the kernel as a proposal. Only what the mandate permits can become an order, and the reasoning travels with it.
- Ingestion & FeaturesMarkt-, Fundamental-, alternative und Makrodaten speisen eine Feature-Schicht aus technischen, Mikrostruktur-, Sentiment- und anlageklassenübergreifenden Signalen.
- Ensemble & SyntheseModellvorhersagen werden aggregiert, widersprüchliche Signale über Zeithorizonte hinweg in Einklang gebracht und die Signalstärke gegen einen Risiko-Ertrags-Wert kalibriert.
- The kernel decidesEach candidate is checked against position, concentration, liquidity and policy limits before it can become an order. Allowed or blocked, the outcome is written to the decision ledger with the clause that decided it.
- Geordnete AuslieferungVerbleibende Signale sind so konzipiert, dass sie geordnet eintreffen, mit Konfidenz- und Risikokennzahlen, vorgeschlagener Positionsgröße sowie angefügten Ein- und Ausstiegsparametern.
Jede Entscheidung ist darauf ausgelegt, erklärt zu werden.
Institutional trust requires knowing why. Each signal is designed to carry attribution, plain-language reasoning, a confidence profile and, for any language-model output, a validation record, all written to the ledger and answerable in the Observatory. Opacity is treated as a defect.
- Feature-AttributionAttribution im Stil von SHAP und LIME, konzipiert, um zu zeigen, welche Eingaben jede Vorhersage getrieben haben, mit aufgeschlüsselten positiven und negativen Beiträgen.
- Begründung in KlartextJedes Signal ist so konzipiert, dass es eine Begründung in natürlicher Sprache mit sich trägt: zentrale Treiber, stützende und widersprechende Belege sowie der historische Kontext dahinter.
- Konfidenz & UnsicherheitModellübereinstimmungswerte und Unsicherheitsquantifizierung sind so konzipiert, dass sie mit dem Signal mitlaufen, nicht nur eine Punktschätzung.
- LLM-Begründungs-FirewallDie Ausgabe eines Sprachmodells ist so konzipiert, dass sie gegen strukturierte Daten auf Halluzination und logische Konsistenz geprüft wird, mit nachverfolgten Quellen und bei niedriger Konfidenz ausgelöster menschlicher Prüfung.
Ein Modell wird vor, während und nach der Produktion gesteuert.
Models are designed to clear validation, run in shadow against the incumbent, and stay under monitoring once promoted. The explanation that helps a portfolio manager is the same record an examiner reads.
- Validiert vor der BereitstellungWalk-Forward- und bereinigte Kreuzvalidierung, Leakage-Kontrollen, Overfitting-Prüfungen und unabhängige Begutachtung sind in die Modellentwicklung eingeplant, bevor irgendetwas die Produktion erreicht.
- Champion and challengerA new model runs in shadow beside the incumbent. Promotion waits for a named approver to sign it, and the decision is recorded.
- Monitored for driftModel behaviour, assumption drift and degradation are designed to be tracked continuously, with recalibration and rollback triggers.
- Prompt & version controlLLM prompts, model versions, and data are versioned so results are reconstructable.
- A record an examiner can readA model inventory, documented limitations and every explanation are kept on the decision ledger, written once and never edited.
See the intelligence layer in the full system.
It does not run alone: it is one part of an operating system Adaptic runs live on its own capital. Evaluate it on your own mandate in a six-week shadow pilot, with no capital at risk.
Product imagery shows illustrative sample data, not a track record. Adaptic holds no licence in any jurisdiction yet; its proprietary fund trades only its own capital, and it will not manage outside capital until it is authorized. Capability descriptions state what the system is designed to do.