Jessica Egan loob ühenduse teie andmeallikatega ning käivitab täieliku mitme muutujaga riski- ja tootlusanalüüsi kohe, kui häälestuse kinnitate. Ei mingeid arvutustabeleid ega käsitsi modelleerimist – tehisintellekt tõstab raskusi ja teie vaatate väljundi üle.
Loodud professionaalidele, kes soovivad teha andmepõhiseid otsuseid ilma andmeteaduse taustata.
Enamik portfelli tööriistu peatub aruandluses. Jessica Egan-i mootor neelab reaalajas turu- ja tegevusandmeid, rakendab statistilisi ja masinõppemudeleid, et tuvastada mustrid, millest inimesed tavaliselt puudust tunnevad, ja teisendab väljundi soovitatavate toimingute lühikeseks loendiks. Te ei konfigureeri parameetreid ega häälesta mudeleid – süsteem käsitleb seda kihti automaatselt.
Reaalajas sisestamine hoiab analüüsi ajakohasena, mitte ei tugine päevalõpu hetktõmmistele. Seejärel kohandab automaatne tasakaalustamine kaalusid, kui aluseks olevad andmed nihkuvad üle eelseadistatud läve, ilma et peaksite sisse logima ja käsitsi tegutsema.
Seadistamine on tahtlikult lühike. Suurem osa säästetud ajast pärineb käsitsi tehtud sammude eemaldamisest, mida teised platvormid endiselt nõuavad – voogude käsitsi ühendamine, mudeliparameetrite valimine või töötlemata väljundi ise tõlgendamine.
Linkige maaklerikontod, turukanalid või ettevõttesisesed andmed ühe liigutusega. Süsteem kaardistab väljad automaatselt, nii et enne analüüsi alustamist pole vaja käsitsi sildistada ega vormindada.
Mitme muutujaga mudel hindab korrelatsioone, volatiilsust ja ajaloolisi kasutusmustreid kogu teie kogu andmekogus sekundite, mitte tundide jooksul.
Saate otsustusvalmis kokkuvõtte soovitatud jaotuste või toimingutega, millest igaühel on kindlaksmääratud usaldusnivoo, nii et saate nõustuda, kohandada või tagasi lükata.
Passiivne ei tähenda järelevalveta. Jessica Egan rakendab väljakujunenud kvantitatiivseid tehnikaid kokkupuute märgistamiseks enne, kui see probleemiks muutub, ja dokumenteerib, miks antud soovitus tehti, nii et arutluskäiku ei varjata teie eest kunagi.
Iga soovitusega kaasneb oodatava tootluse kõrval ka riskiskoor, nii et tõusu ei esitata kunagi ilma selle vastava negatiivse kontekstita.
Tuvastab perioodid, mil hinnakõikumised kipuvad rühmitama, aidates mudelil turbulentsi ennetada, mitte sellele tagantjärele reageerida.
Määrab dünaamilised läved, mis käivitavad ülevaatuse või tasakaalustamise, kui positsiooni langus ületab selle varaklassi ajaloolisi norme.
Jälgib, kuidas varad liiguvad üksteise suhtes, vähendades portfelli tahtmatu koondumise võimalust.
Käivitab soovitatavad jaotused ajalooliste pingeperioodide alusel enne nende esitamist, nii et väljund kajastab rohkem kui ühtse turu režiimi.
Sama aluseks olev mootor kohandub erinevate eesmärkidega, olenevalt talle antud andmetest ja tulemusest, mille jaoks optimeerite.
Ühendage maakleri- või vahetuskontod ja saate tasakaalustussoovitusi, mille eesmärk on parandada riskiga kohandatud tulu võrreldes teie praeguse jaotusega.
Sisestage müügi-, laoseisu- või kuluandmeid, et tuua esile ennustavad mustrid, mis toetavad enne probleemide ilmnemist otsuseid personali, laoseisu või hinna kohta.
Avaliku turu koondkommentaarid ja uudised voolavad sentiment-skooriks, mis kontekstualiseerib hinnaliikumise kvantitatiivsete mudelite kõrval.
Jessica Egan rajati eeldusele, et institutsionaalse taseme analüüs ei peaks nõudma institutsioonilise suurusega meeskonda. Platvorm koondab statistilised ja masinõppe meetodid, mis varem piirdusid spetsialistide töölaudadega, seadistusprotsessi, mis võtab vähem kui minuti.
Me ei väida, et mudelid eemaldavad riski täielikult – ükski analüüs ei saa seda teha. Nad teevad kompromissid nähtavaks, järjepidevaks ja põhinevad pigem andmetel kui instinktil, nii et teie otsustel on dokumenteeritud põhjendus.
Jessica Egan ei ole üks läbipaistmatu algoritm. See on väljakujunenud statistiliste meetodite kogum, millest igaüks on valitud analüüsi konkreetse osa jaoks ja millest igaüks on lihtsalt seletatav.
Turuandmed võetakse litsentsitud hinna- ja mahuvoogudest. Kui ühendate vahendus- või ärisüsteemi, loetakse andmeid otse sellelt kontolt turvalise, kirjutuskaitstud juurdepääsu kaudu – platvorm ei saa kunagi volitusi raha teisaldada või teie kirjeid muuta.
Iga andmeallikas on ajatempliga ja logitud, nii et iga soovituse saab jälgida selle koostanud sisenditeni.
Regressioonanalüüs mõõdab, kui tugevalt üks muutuja (näiteks intressimäärad) kipub liikuma koos teisega (näiteks sektori tootlus), luues statistilise seose, mida saame kvantifitseerida ja testida.
Närvivõrke kasutatakse mustrite tuvastamiseks suuremates ja vähem lineaarsetes andmekogumites – näiteks volatiilsusmustri tuvastamiseks, mida lihtsas korrelatsioonitabelis ei kuvata. Enne reaalajas soovituste kasutamist kontrollitakse mõlemat meetodit ajalooliste andmete põhjal.
Iga mudelit testitakse tagasi nende ajalooliste perioodide suhtes, mille kohta seda pole koolitatud, et kontrollida, kas selle loogika ei kehti andmetest, millest see algselt õppis. Mudeleid, mis testimise ajal määratletud võrdlusalusest kehvemini toimivad, ei kuulu reaalajas soovituste hulka.
Ühendused väliste kontodega kasutavad krüptitud kirjutuskaitstud protokolle. Edastatavad andmed on krüptitud ja konto mandaate ei salvestata kunagi lihttekstina. Juurdepääs teie konto andmetele on piiratud sellega, mis on vajalik teie taotletud analüüsi tegemiseks.
Ühendage oma andmed ja saate oma esimese otsustusvalmis analüüsi vähem kui 60 sekundiga. Pole vaja käsitsi seadistada ega mudelit häälestada.
Alustage kohe