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.
- Modelos de aprendizaje automáticoÁrboles de gradient boosting y redes profundas y recurrentes concebidos para aprender la estructura transversal y secuencial, con ingeniería de características y reentrenamiento continuos.
- Modelos de lenguajeCadenas de LLM concebidas para leer presentaciones regulatorias, transcripciones de resultados, comentarios de la dirección y noticias — convirtiendo el lenguaje no estructurado en entrada estructurada y razonada.
- Modelos de series temporalesModelos de espacio de estados, de cambio de régimen y de volatilidad (familia ARIMA/GARCH, filtrado de Kalman) concebidos para seguir el cambio estructural y pronosticar el riesgo.
- Síntesis de ensamblajeEl promedio bayesiano de modelos y la votación ponderada están concebidos para combinar predicciones, revelar el desacuerdo entre modelos y calibrar una única señal con puntuación de confianza.
Toda señal es el final de una cadena documentada.
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.
- Ingesta y característicasDatos de mercado, fundamentales, alternativos y macroeconómicos alimentan una capa de características de señales técnicas, de microestructura, de sentimiento y entre activos.
- Ensamblaje y síntesisLas predicciones de los modelos se agregan, las señales en conflicto se reconcilian entre horizontes temporales y la fuerza de la señal se calibra frente a una puntuación de riesgo-recompensa.
- 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.
- Entrega clasificadaLas señales supervivientes están concebidas para llegar clasificadas, con métricas de confianza y riesgo, dimensionamiento sugerido y parámetros de entrada y salida adjuntos.
Toda decisión está concebida para ser explicada.
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.
- Atribución de característicasAtribución de tipo SHAP y LIME concebida para mostrar qué entradas impulsaron cada predicción, con las contribuciones positivas y negativas desglosadas.
- Razonamiento en lenguaje naturalCada señal está concebida para llevar consigo una justificación en lenguaje natural: factores clave, evidencia favorable y contraria, y el contexto histórico que la respalda.
- Confianza e incertidumbreLas puntuaciones de concordancia entre modelos y la cuantificación de la incertidumbre están concebidas para acompañar a la señal, no solo una estimación puntual.
- Cortafuegos de razonamiento de LLMLa salida de los modelos de lenguaje está concebida para contrastarse con datos estructurados en busca de alucinaciones e inconsistencias lógicas, con seguimiento de las fuentes y revisión humana activada ante baja confianza.
Un modelo se gobierna antes, durante y después de la producción.
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.
- Validado antes del despliegueLa validación walk-forward y cruzada purgada, los controles de fuga, las comprobaciones de sobreajuste y la revisión independiente se diseñan en el desarrollo del modelo antes de que nada llegue a producción.
- 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.