EOS a développé au fil du temps un certain nombre de logiciels spécifiques pour l'analyse technique et prévisionnelle des marchés financiers, tous faisant partie d'une même "famille" appelée Up-Down: ces produits offrent de nombreux outils pour gérer et analyser les données relatives aux marchés financiers, ils permettent entre autres de faire des élaborations graphiques, numériques et statistiques. Ces outils ont joué un rôle clé dans la recherche qui a conduit au développement du système expert Up-Down Forecast.
Up-Down Forecast est un produit très avancé pour l'analyse prévisionnelle des marchés financiers. Il se classe parmi les applications les plus innovantes de l'intelligence artificielle.
Up-Down Forecast a été l'un des premiers exemples de decision computing, une discipline dont les méthodologies visent à piloter avec un degré d'autonomie notable le processus de pensée qui détermine les décisions.
Dès le premier modèle jusqu'à aujourd'hui, l'histoire de Up-Down Forecast a été un exercice continu d'abstraction pour arriver à une représentation formelle de plus en plus proche de la réalité complexe des marchés financiers.
La première version du logiciel, sortie en 1990, était fondée sur la mise en œuvre d'un réseau de neurones qui utilisait des indicateurs d'analyse technique en appliquant un critère méritocratique. Le réseau de neurones attribuait dynamiquement des poids différenciés aux différents indicateurs sur la base des résultats antérieurs obtenus par chacun d'eux, en substance récompensant ceux qui avaient obtenu les meilleurs résultats. Toutefois, la puissance de traitement limitée des ressources technologiques disponibles à cette époque, a ralenti le développement des modèles, en orientant la recherche sur des modèles alternatifs.
La deuxième version, développée en 1997, était encore basée sur des critères d'analyse technique, mais appliquait un modèle mathématique décisionnel tout à fait nouveau, orienté vers une gestion sage et prudente, cherchant à minimiser les pertes et à protéger les investissements. Cependant, afin d'obtenir des rendements importants avec ce modèle, il était nécessaire de le faire fonctionner également à la baisse et d'effectuer un grand nombre d'opérations.
La vraie révolution a eu lieu en 2013, quand il a été décidé d'abandonner l'analyse technique traditionnelle en faveur d'une approche inspirée par la théorie des catégories et en particulier par la théorie des ponts topos-théoriques d'Olivia Caramello.
L'application dans ce système des principes fondateurs de cette théorie a permis de résoudre tous les problèmes apparus dans les versions précédentes: le nouveau modèle mis en œuvre dans cette dernière version a réussi à réaliser, avec une opérabilité réduite sur un nombre très limité de titres, l'objectif d'obtenir un rendement élevé en limitant le risque, qui ne diffère pas de celui du marché de référence.