DETERMINING IMPLIED INTEREST RATES BASED ON CRYPTOASSET DERIVATIVE TRADE DATA

An example method of determining implied interest rates based on cryptoasset derivative trade data includes the operations of: receiving, by a processing device, input data comprising at least one of: transaction data characterizing a trade in a derivative of a specified cryptoasset or a quote for t...

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Hauptverfasser: RADU, Marius Adrian, SEBERSON, Troy Andrew
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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creator RADU, Marius Adrian
SEBERSON, Troy Andrew
description An example method of determining implied interest rates based on cryptoasset derivative trade data includes the operations of: receiving, by a processing device, input data comprising at least one of: transaction data characterizing a trade in a derivative of a specified cryptoasset or a quote for the derivative of the specified cryptoasset; determining, based on the input data, a set of trade-level raw interest rates; generating, using the set of trade level interest rates, a set of interest rate vectors; aggregating the set of interest rate vectors to obtain a set of aggregated interest rate vectors; generating a non-fitted term structure associated with the set of aggregated interest rate vectors; generating a fitted yield curve model based on the non-fitted term structure; applying a signal-to-noise extraction filter to the fitted yield curve model; and generating, based on the filtered fitted yield curve model, an aggregated term structure model representing computed implied interest rates. La présente invention porte sur un procédé donné à titre d'exemple de détermination de taux d'intérêt implicites sur la base de données commerciales dérivées de cryptoactifs qui comprend les opérations consistant à : recevoir, par un dispositif de traitement, des données d'entrée comprenant au moins l'un des éléments suivants : des données de transaction caractérisant une transaction dans une dérivée d'un cryptoactif spécifié ou un devis pour la dérivée du cryptoactif spécifié ; déterminer, sur la base des données d'entrée, un ensemble de taux d'intérêt bruts de niveau commercial ; générer, à l'aide de l'ensemble de taux d'intérêt de niveau commercial, un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt ; agréger l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt pour obtenir un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer une structure de terme non ajustée associée à l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer un modèle de courbe de rendement ajusté sur la base de la structure de terme non ajustée ; appliquer un filtre d'extraction signal sur bruit au modèle de courbe de rendement ajusté ; et générer, sur la base du modèle de courbe de rendement ajusté filtré, un modèle de structure de terme agrégé représentant des taux d'intérêt implicites calculés.
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La présente invention porte sur un procédé donné à titre d'exemple de détermination de taux d'intérêt implicites sur la base de données commerciales dérivées de cryptoactifs qui comprend les opérations consistant à : recevoir, par un dispositif de traitement, des données d'entrée comprenant au moins l'un des éléments suivants : des données de transaction caractérisant une transaction dans une dérivée d'un cryptoactif spécifié ou un devis pour la dérivée du cryptoactif spécifié ; déterminer, sur la base des données d'entrée, un ensemble de taux d'intérêt bruts de niveau commercial ; générer, à l'aide de l'ensemble de taux d'intérêt de niveau commercial, un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt ; agréger l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt pour obtenir un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer une structure de terme non ajustée associée à l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer un modèle de courbe de rendement ajusté sur la base de la structure de terme non ajustée ; appliquer un filtre d'extraction signal sur bruit au modèle de courbe de rendement ajusté ; et générer, sur la base du modèle de courbe de rendement ajusté filtré, un modèle de structure de terme agrégé représentant des taux d'intérêt implicites calculés.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ; ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE ; ELECTRICITY ; PHYSICS ; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR ; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION</subject><creationdate>2024</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240704&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2024144831A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25542,76289</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20240704&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2024144831A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>RADU, Marius Adrian</creatorcontrib><creatorcontrib>SEBERSON, Troy Andrew</creatorcontrib><title>DETERMINING IMPLIED INTEREST RATES BASED ON CRYPTOASSET DERIVATIVE TRADE DATA</title><description>An example method of determining implied interest rates based on cryptoasset derivative trade data includes the operations of: receiving, by a processing device, input data comprising at least one of: transaction data characterizing a trade in a derivative of a specified cryptoasset or a quote for the derivative of the specified cryptoasset; determining, based on the input data, a set of trade-level raw interest rates; generating, using the set of trade level interest rates, a set of interest rate vectors; aggregating the set of interest rate vectors to obtain a set of aggregated interest rate vectors; generating a non-fitted term structure associated with the set of aggregated interest rate vectors; generating a fitted yield curve model based on the non-fitted term structure; applying a signal-to-noise extraction filter to the fitted yield curve model; and generating, based on the filtered fitted yield curve model, an aggregated term structure model representing computed implied interest rates. La présente invention porte sur un procédé donné à titre d'exemple de détermination de taux d'intérêt implicites sur la base de données commerciales dérivées de cryptoactifs qui comprend les opérations consistant à : recevoir, par un dispositif de traitement, des données d'entrée comprenant au moins l'un des éléments suivants : des données de transaction caractérisant une transaction dans une dérivée d'un cryptoactif spécifié ou un devis pour la dérivée du cryptoactif spécifié ; déterminer, sur la base des données d'entrée, un ensemble de taux d'intérêt bruts de niveau commercial ; générer, à l'aide de l'ensemble de taux d'intérêt de niveau commercial, un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt ; agréger l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt pour obtenir un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer une structure de terme non ajustée associée à l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer un modèle de courbe de rendement ajusté sur la base de la structure de terme non ajustée ; appliquer un filtre d'extraction signal sur bruit au modèle de courbe de rendement ajusté ; et générer, sur la base du modèle de courbe de rendement ajusté filtré, un modèle de structure de terme agrégé représentant des taux d'intérêt implicites calculés.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</subject><subject>ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE</subject><subject>ELECTRICITY</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><subject>TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2024</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNyrEKwjAQgOEsDqK-w0FnwbQZXM_m1AOTlORocSqlxEm0UN8fO_gATj98_GvlLAlFx579Bdg1NyYL7BejJBBRKMEJ04LBQx3vjQRMiQQsRW5RuCWQiJbAouBWrR7Dc867XzeqOJPU132e3n2ep2HMr_zpu1AeSqONOVYadfXf9QW2wC8_</recordid><startdate>20240704</startdate><enddate>20240704</enddate><creator>RADU, Marius Adrian</creator><creator>SEBERSON, Troy Andrew</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20240704</creationdate><title>DETERMINING IMPLIED INTEREST RATES BASED ON CRYPTOASSET DERIVATIVE TRADE DATA</title><author>RADU, Marius Adrian ; SEBERSON, Troy Andrew</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2024144831A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2024</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</topic><topic>ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE</topic><topic>ELECTRICITY</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</topic><topic>TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>RADU, Marius Adrian</creatorcontrib><creatorcontrib>SEBERSON, Troy Andrew</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>RADU, Marius Adrian</au><au>SEBERSON, Troy Andrew</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>DETERMINING IMPLIED INTEREST RATES BASED ON CRYPTOASSET DERIVATIVE TRADE DATA</title><date>2024-07-04</date><risdate>2024</risdate><abstract>An example method of determining implied interest rates based on cryptoasset derivative trade data includes the operations of: receiving, by a processing device, input data comprising at least one of: transaction data characterizing a trade in a derivative of a specified cryptoasset or a quote for the derivative of the specified cryptoasset; determining, based on the input data, a set of trade-level raw interest rates; generating, using the set of trade level interest rates, a set of interest rate vectors; aggregating the set of interest rate vectors to obtain a set of aggregated interest rate vectors; generating a non-fitted term structure associated with the set of aggregated interest rate vectors; generating a fitted yield curve model based on the non-fitted term structure; applying a signal-to-noise extraction filter to the fitted yield curve model; and generating, based on the filtered fitted yield curve model, an aggregated term structure model representing computed implied interest rates. La présente invention porte sur un procédé donné à titre d'exemple de détermination de taux d'intérêt implicites sur la base de données commerciales dérivées de cryptoactifs qui comprend les opérations consistant à : recevoir, par un dispositif de traitement, des données d'entrée comprenant au moins l'un des éléments suivants : des données de transaction caractérisant une transaction dans une dérivée d'un cryptoactif spécifié ou un devis pour la dérivée du cryptoactif spécifié ; déterminer, sur la base des données d'entrée, un ensemble de taux d'intérêt bruts de niveau commercial ; générer, à l'aide de l'ensemble de taux d'intérêt de niveau commercial, un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt ; agréger l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt pour obtenir un ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer une structure de terme non ajustée associée à l'ensemble de vecteurs de taux d'intérêt agrégés ; générer un modèle de courbe de rendement ajusté sur la base de la structure de terme non ajustée ; appliquer un filtre d'extraction signal sur bruit au modèle de courbe de rendement ajusté ; et générer, sur la base du modèle de courbe de rendement ajusté filtré, un modèle de structure de terme agrégé représentant des taux d'intérêt implicites calculés.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
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