Structured Market Intelligence Engine

Un colpo d'occhio, non una giornata sul terminale.

CATA genera una scheda tecnica strutturata per i tuoi asset: trend, forza, livelli e target. Ogni giorno, alla stessa ora, in modo replicabile e auditabile.

Baseline Automatica

Stessa ora, stesso processo. Dataset coerente e confrontabile.

Consenso Multi-Engine

Motori indipendenti. Un verdetto pesato e cross-validato.

Memoria Verificata

Apprende solo da outcome reali. Mai da ipotesi non validate.

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Guarda CATA in azione

Un walkthrough completo: dalla watchlist alla scheda finale, passando per i moduli di analisi e il confronto con gli esiti reali.

Non manca l'informazione.
Manca la sintesi.

Trader e analisti passano ore su terminali — Bloomberg, TradingView, feed multipli — per leggere il trend, valutare forza e regime, stimare probabilità di rottura livelli, sintetizzare segnali divergenti.

Il processo è dispendioso, non standardizzato, influenzato da bias emotivi e difficilmente replicabile. Un'analisi fatta lunedì alle 9:00 e la stessa fatta alle 11:00 producono conclusioni diverse — non perché il mercato è cambiato, ma perché l'analista è cambiato.

Tempo cognitivo

30-90 minuti per asset per produrre un'analisi strutturata. Insostenibile su portafogli multi-asset.

Bias sistematico

L'analista tende a confermare la sua view. Senza baseline automatica, ogni analisi parte da un punto diverso.

Non replicabilità

Due analisti che guardano lo stesso grafico producono conclusioni diverse. Nessun framework condiviso, nessun audit trail.

Nessuna verifica

Le analisi vengono prodotte e dimenticate. Raramente confrontate con gli esiti reali. Nessun feedback loop strutturato.

Un decision support engine
disciplinato

CATA è un motore di analisi tecnica strutturata che genera automaticamente una scheda giornaliera per asset selezionati. Non è un trading bot. Non esegue ordini. Non imposta stop loss.

Cosa produce

  • Scheda giornaliera strutturata per ogni asset nella watchlist
  • Direzione trend, forza, probabilità di rottura livelli
  • Target di prezzo con livello di confidenza
  • Spiegazione sintetica del ragionamento — non solo il numero, il perché
  • Flag di rischio quando le condizioni di mercato sono ostili o i dati inaffidabili

Come funziona

  • Moduli indipendenti analizzano lo stesso asset da angolature diverse (quantitativa, macro, sentiment, dipendenze di mercato)
  • Un sistema di consenso pesato e cross-validato produce un verdetto unico
  • Il confronto a fine giornata misura l'accuratezza contro gli esiti reali
  • Una memoria persistente per asset accumula evidenze verificate nel tempo

📋 Perimetro

Cosa fa

  • Genera analisi strutturate e replicabili
  • Traccia la propria accuratezza nel tempo
  • Segnala quando la qualità dei dati è scarsa
  • Diagnosi formula-based esplicite e verificabili

Cosa non fa

  • Non piazza ordini né esegue trade
  • Non garantisce profitti o rendimenti
  • Non sostituisce consulenza finanziaria
  • Non nasconde le predizioni sbagliate

Difendibile, non copiabile
con una API call

A. Baseline automatica

Ogni asset viene analizzato alla stessa ora, con lo stesso processo. Questo genera un dataset coerente: riduce il bias, abilita la confrontabilità nel tempo e crea una base per la validazione statistica.

B. Memoria esperienziale verificata

Il sistema apprende solo dopo confronto con outcome reali. Nessun reinforcement su ipotesi non validate. La memoria cresce da fatti, non da speculazioni. Questo è il moat che si allarga nel tempo.

C. Architettura deterministica

Provider configurabili con ruoli espliciti. Moduli critici con controllo fallback (hard-block, non degradazione silenziosa). Log completo per auditabilità. Sai sempre cosa ha girato, cosa ha fallito, cosa ha prodotto ogni output.

D. Diagnosi formula-based

Le condizioni strutturali — volatilità, trend, risk:reward, divergenze — sono esplicite e verificabili. Non c'è un "modello che decide": ci sono condizioni misurabili che producono output tracciabili.

Dove siamo oggi

Non vendiamo una slide. Vendiamo codice che gira.

App Android funzionante

Pipeline completa: moduli integrati e sequenziali, UI operativa, analisi end-to-end.

Sistema confronto EOD

Ogni predizione confrontata con la chiusura reale. Feedback loop automatico operativo.

Fase alpha — validazione

Dataset operativo in accumulo. Target: 90 giorni di dati per validazione statistica significativa.

Copertura

6 classi di asset supportate: azioni, crypto, forex, materie prime, ETF, indici. Ogni asset passa dalla stessa pipeline — nessuna scorciatoia, nessuna analisi degradata.

Infrastruttura AI

8 provider AI supportati (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, Mistral, DeepSeek, OpenRouter, Ollama locale). Architettura BYOK: l'utente porta le proprie chiavi, controlla il budget, sceglie i modelli. Nessun dato transita sui nostri server.

Il valore si dimostra,
non si dichiara

Se CATA dimostra che:

  • Riduce gli errori sistematici di fase (entrare tardi, uscire presto, confermare bias)
  • Migliora la stabilità decisionale sotto pressione
  • Comprime il tempo cognitivo necessario per analisi multi-asset

Allora diventa:

  • Strumento B2B per desk di trading indipendenti
  • Motore white-label per fintech
  • Layer cognitivo per piattaforme di trading esistenti
  • API analytics per integrazioni third-party

Chi ha questo problema

Target iniziale

  • Trader retail avanzati
  • Prop trader indipendenti
  • Family office small-mid
  • Fintech early-stage

Estensione possibile

  • API analytics per piattaforme
  • Dashboard web enterprise
  • Integrazione con broker
  • White-label per software house

Piano di validazione

Fase 1 Mesi 1-3 validazione

90 giorni validazione dataset

Accumulare analisi comparabili su asset diversi in regimi di mercato differenti. Obiettivo: base statistica sufficiente per misurare l'edge.

Fase 2 Mese 2-3 engineering

Hard-block provider critici + audit UI

Completare l'enforcement deterministico: nessuna degradazione silenziosa su moduli critici. UI audit per trasparenza completa.

Fase 3 Mese 3-4 distribuzione

1000+ analisi comparabili

Milestone quantitativa: dataset sufficiente per report di performance strutturale credibile.

Fase 4 Mese 4-5 risultati

Primo report di performance strutturale

Pubblicazione dati: accuracy per asset class, per regime di mercato, per timeframe. Dati reali, non cherry-picked.

Fase 5 Mese 5-6 beta

Beta chiusa con utenti selezionati

Primi utenti esterni. Feedback su UX, accuratezza percepita, valore rispetto ai workflow esistenti.

Ipotesi, non promesse

B2C

Abbonamento Pro: baseline automatica + multi-asset + memoria. Early supporter pricing durante la beta. Modello BYOK: l'utente porta le chiavi AI, paga i provider direttamente.

B2B

API analytics per piattaforme terze. White-label per software house fintech. Revenue share con prop desk che integrano il motore nei loro workflow.

Questo pitch non vale
200 milioni oggi.

Vale se tra 6 mesi possiamo dire: 1000 analisi, edge misurabile, stabilità in 3 regimi di mercato.

Investitori seri non comprano entusiasmo. Comprano varianza ridotta e edge replicabile.

📋 Stato attuale

Oggi

  • Bootstrapped
  • In fase di validazione metrica
  • App funzionante, pipeline completa
  • Dataset in accumulo

Interesse verso

  • Seed tecnico (non hype-driven)
  • Partnership fintech
  • Advisory strategico
  • Beta tester qualificati

Vuoi i dati, non gli slogan?

Scrivici. Condividiamo metodologia, roadmap e stato di validazione con chi è seriamente interessato.

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