Jessica Egan se connecte à vos sources de données et exécute une analyse complète des risques et des rendements multivariés dès que vous confirmez la configuration. Pas de feuilles de calcul, pas de modélisation manuelle : l'IA fait le gros du travail et vous examinez le résultat.
Conçu pour les professionnels qui souhaitent prendre des décisions basées sur les données sans aucune formation en science des données.
La plupart des outils de portefeuille s'arrêtent au reporting. Le moteur de Jessica Egan ingère des données de marché et opérationnelles en direct, applique des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier les modèles qui échappent généralement aux humains et convertit le résultat en une courte liste d'actions recommandées. Vous ne configurez pas de paramètres ni n'ajustez les modèles : le système gère cette couche automatiquement.
L'ingestion en temps réel maintient l'analyse à jour plutôt que de s'appuyer sur des instantanés de fin de journée. Le rééquilibrage automatisé ajuste ensuite les pondérations lorsque les données sous-jacentes dépassent les seuils prédéfinis, sans que vous ayez à vous connecter et à agir manuellement.
La configuration est volontairement courte. La plupart du temps économisé provient de la suppression des étapes manuelles encore requises par d'autres plates-formes : connexion manuelle des flux, choix des paramètres du modèle ou interprétation vous-même du résultat brut.
Reliez les comptes de courtage, les flux de marché ou les données commerciales internes en un seul passage. Le système mappe automatiquement les champs, de sorte qu'aucun balisage ou formatage manuel n'est requis avant que l'analyse puisse commencer.
Un modèle multivarié évalue les corrélations, la volatilité et les modèles historiques de prélèvement sur l'ensemble de votre ensemble de données en quelques secondes, et non en quelques heures.
Vous recevez un résumé prêt à prendre une décision avec des allocations ou des actions suggérées, chacune avec un niveau de confiance indiqué, afin que vous puissiez accepter, ajuster ou refuser.
Passif ne signifie pas non surveillé. Jessica Egan applique des techniques quantitatives établies pour signaler l'exposition avant qu'elle ne devienne un problème et documente pourquoi une recommandation donnée a été faite afin que le raisonnement ne vous soit jamais caché.
Chaque recommandation comporte un score de risque parallèlement au rendement attendu, de sorte que la hausse n'est jamais présentée sans le contexte baissier correspondant.
Identifie les périodes où les fluctuations de prix ont tendance à se regrouper, aidant le modèle à anticiper les turbulences plutôt que d'y réagir après coup.
Définit des seuils dynamiques qui déclenchent une révision ou un rééquilibrage lorsque la baisse d'une position dépasse les normes historiques pour sa classe d'actifs.
Suit la manière dont les actifs évoluent les uns par rapport aux autres, réduisant ainsi le risque de concentration involontaire dans un portefeuille.
Analyse les allocations recommandées par rapport aux périodes de tensions historiques avant qu'elles ne soient présentées, de sorte que les résultats reflètent plus qu'un seul régime de marché.
Le même moteur sous-jacent s'adapte à différents objectifs en fonction des données fournies et du résultat que vous optimisez.
Connectez des comptes de courtage ou d'échange et recevez des suggestions de rééquilibrage visant à améliorer le rendement ajusté au risque par rapport à votre allocation actuelle.
Introduisez des données sur les ventes, les stocks ou les coûts pour faire apparaître des modèles prédictifs qui soutiennent les décisions concernant le personnel, les niveaux de stocks ou les prix avant que des problèmes n'apparaissent.
L’ensemble des commentaires et des actualités du marché public aboutit à un score de sentiment qui contextualise l’évolution des prix aux côtés des modèles quantitatifs.
Jessica Egan a été construit sur le principe selon lequel une analyse de niveau institutionnel ne devrait pas nécessiter une équipe de taille institutionnelle. La plateforme regroupe des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique qui étaient auparavant confinées aux bureaux spécialisés dans un processus de configuration qui prend moins d'une minute.
Nous ne prétendons pas que les modèles suppriment entièrement le risque – aucune analyse ne le peut. Ce qu'ils font, c'est rendre les compromis visibles, cohérents et basés sur des données plutôt que sur l'instinct, de sorte que vos décisions soient fondées sur une justification documentée.
Jessica Egan n'est pas un seul algorithme opaque. Il s'agit d'un ensemble de méthodes statistiques établies, chacune choisie pour une partie spécifique de l'analyse et chacune explicable en termes simples.
Les données de marché sont extraites des flux de prix et de volume sous licence. Lorsque vous connectez un système de courtage ou d'entreprise, les données sont lues directement à partir de ce compte via un accès sécurisé en lecture seule – la plateforme n'obtient jamais l'autorité nécessaire pour déplacer des fonds ou modifier vos dossiers.
Chaque source de données est horodatée et enregistrée, de sorte que toute recommandation peut être retracée jusqu'aux entrées qui l'ont produite.
L'analyse de régression mesure dans quelle mesure une variable (par exemple, les taux d'intérêt) a tendance à évoluer avec une autre (par exemple, les rendements d'un secteur), produisant ainsi une relation statistique que nous pouvons quantifier et tester.
Les réseaux de neurones sont utilisés pour la reconnaissance de formes sur des ensembles de données plus grands et moins linéaires, par exemple pour détecter un modèle de volatilité qui n'apparaîtrait pas dans un simple tableau de corrélation. Les deux méthodes sont validées par rapport aux données historiques avant d'être utilisées sur des recommandations en direct.
Chaque modèle est testé rétrospectivement sur des périodes historiques sur lesquelles il n'a pas été formé, afin de vérifier que sa logique tient en dehors des données à partir desquelles il a initialement appris. Les modèles dont les performances sont inférieures à un benchmark défini lors des tests ne sont pas promus aux recommandations en direct.
Les connexions aux comptes externes utilisent des protocoles cryptés en lecture seule. Les données en transit sont cryptées et les informations d'identification du compte ne sont jamais stockées en texte brut. L'accès aux données de votre compte est limité à ce qui est nécessaire pour exécuter l'analyse que vous avez demandée.
Connectez vos données et recevez votre première analyse prête à prendre une décision en moins de 60 secondes. Aucune configuration manuelle, aucun réglage de modèle requis de votre côté.
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