Az Jessica Egan csatlakozik az adatforrásokhoz, és teljes, többváltozós kockázat- és hozamelemzést hajt végre a beállítás megerősítésének pillanatában. Nincsenek táblázatok, nincs kézi modellezés – a mesterséges intelligencia elvégzi a nehézségeket, Ön pedig felülvizsgálja a kimenetet.
Olyan szakemberek számára készült, akik adatvezérelt döntésekre vágynak adattudományi háttér nélkül.
A legtöbb portfólióeszköz megáll a jelentéskészítésnél. Az Jessica Egan motorja feldolgozza az élő piaci és működési adatokat, statisztikai és gépi tanulási modelleket alkalmaz, hogy azonosítsa azokat a mintákat, amelyeket az emberek általában hiányolnak, és a kimenetet az ajánlott műveletek rövid listájává alakítja. Nem konfigurálhat paramétereket vagy hangolhat modelleket – a rendszer automatikusan kezeli ezt a réteget.
A valós idejű adatfeldolgozás naprakészen tartja az elemzést, nem pedig a nap végi pillanatképekre hagyatkozik. Az automatikus újraegyensúlyozás ezután módosítja a súlyozást, ha az alapul szolgáló adatok túllépnek az előre beállított küszöbértékeken, anélkül, hogy be kellene jelentkeznie és manuálisan kellene cselekednie.
A beállítás szándékosan rövid. A legtöbb megtakarított idő abból adódik, hogy eltávolítja azokat a manuális lépéseket, amelyeket más platformok továbbra is igényelnek – a feedek kézi csatlakoztatása, a modellparaméterek kiválasztása vagy a nyers kimenet saját értelmezése.
Egyetlen lépésben kapcsolhatja össze a közvetítői számlákat, a piaci hírcsatornákat vagy a belső üzleti adatokat. A rendszer automatikusan leképezi a mezőket, így nincs szükség kézi címkézésre vagy formázásra az elemzés megkezdése előtt.
A többváltozós modell másodperceken belül, nem órákon belül értékeli a korrelációkat, a volatilitást és a korábbi lehívási mintákat a teljes adatkészletben.
Döntésre kész összefoglalót kap a javasolt kiosztásokkal vagy műveletekkel, mindegyik meghatározott megbízhatósági szinttel, így elfogadhatja, módosíthatja vagy elutasíthatja.
A passzív nem azt jelenti, hogy ellenőrizetlen. Az Jessica Egan bevett kvantitatív technikákat alkalmaz az expozíció megjelölésére, mielőtt az problémává válna, és dokumentálja, hogy miért készült egy adott ajánlás, így az indoklás soha nem marad el az Ön előtt.
Minden ajánlás kockázati pontszámmal jár a várható hozam mellett, így a felfelé mutatót soha nem mutatják be a megfelelő negatív kontextus nélkül.
Azonosítja azokat az időszakokat, amikor az áringadozások általában csoportosulnak, segítve a modellt, hogy előre jelezze a turbulenciát, és ne utólag reagáljon rá.
Dinamikus küszöbértékeket állít be, amelyek felülvizsgálatot vagy újraegyensúlyozást indítanak el, ha egy pozíció csökkenése meghaladja az eszközosztályra vonatkozó korábbi normákat.
Nyomon követi, hogy az eszközök hogyan mozognak egymáshoz képest, csökkentve a portfólió nem szándékos koncentrációjának esélyét.
Lefuttatja az ajánlott allokációkat a korábbi stressz-időszakok alapján, mielőtt azok megjelennének, így a kimenet nem csak egyetlen piaci rendszert tükröz.
Ugyanaz a mögöttes motor a megadott adatoktól és az optimalizált eredménytől függően különböző célokhoz alkalmazkodik.
Csatlakoztasson közvetítői vagy tőzsdei számlákat, és kapjon újraegyensúlyozási javaslatokat, amelyek célja a kockázattal kiigazított hozam javítása a jelenlegi allokációhoz képest.
Adja meg az értékesítési, készlet- vagy költségadatokat, hogy olyan előrejelző mintákat jelenítsen meg, amelyek támogatják a személyzettel, a készletszinttel vagy az árakkal kapcsolatos döntéseket, mielőtt problémák merülnének fel.
Az összesített nyilvános piaci kommentárok és hírek egy hangulatpontszámba áramlanak, amely kontextusba helyezi az árak mozgását a kvantitatív modellek mellett.
Az Jessica Egan arra a feltevésre épült, hogy az intézményi szintű elemzéshez nem szükséges intézményi méretű csapat. A platform a korábban speciális asztalokra korlátozódó statisztikai és gépi tanulási módszereket egy kevesebb mint egy percet igénybe vevő beállítási folyamatba csomagolja.
Nem állítjuk, hogy a modellek teljesen eltávolítják a kockázatot – egyetlen elemzés sem képes erre. Amit tesznek, az az, hogy láthatóvá, konzisztenssé és adatokon, nem pedig ösztönökön alapulnak a kompromisszumok, így döntései mögött dokumentált indoklás áll.
Az Jessica Egan nem egyetlen átláthatatlan algoritmus. Bevett statisztikai módszerek összessége, mindegyiket az elemzés egy meghatározott részéhez választják ki, és mindegyik világosan megmagyarázható.
A piaci adatok a licencelt ár- és mennyiségi hírcsatornákból származnak. Ahol közvetítői vagy üzleti rendszert csatlakoztat, az adatok közvetlenül a fiókból kerülnek kiolvasásra biztonságos, csak olvasható hozzáférésen keresztül – a platform soha nem kap felhatalmazást pénzeszközök mozgatására vagy nyilvántartásának módosítására.
Minden adatforrás időbélyeggel van ellátva és naplózva van, így minden ajánlás visszavezethető az azt létrehozó bemenetekre.
A regressziós elemzés azt méri, hogy az egyik változó (például a kamatlábak) milyen erősen mozog a másikkal (például egy szektor hozama), így számszerűsíthető és tesztelhető statisztikai összefüggést hoz létre.
A neurális hálózatokat nagyobb, kevésbé lineáris adatkészletek mintázatfelismerésére használják – például olyan volatilitási minta észlelésére, amely nem jelenik meg egy egyszerű korrelációs táblázatban. Mindkét módszert a korábbi adatokkal ellenőrzik, mielőtt élő ajánlásokon használnák.
Minden modellt utólag tesztelnek olyan történelmi időszakokkal, amelyekre nem képezték ki, annak ellenőrzésére, hogy logikája kívül esik-e az eredetileg tanult adatokon. Azok a modellek, amelyek a tesztelés során alulteljesítenek egy meghatározott referenciaértéket, nem jelennek meg élő ajánlásokká.
A külső fiókokhoz való csatlakozások titkosított, csak olvasható protokollokat használnak. A továbbított adatok titkosítva vannak, és a fiók hitelesítő adatait soha nem tárolják egyszerű szövegként. A fiókadatokhoz való hozzáférés a kért elemzés futtatásához szükséges mértékre korlátozódik.
Csatlakoztassa adatait, és 60 másodpercen belül megkapja az első döntéskész elemzést. Nincs szükség kézi beállításra, nincs szükség modellhangolásra.
Kezdje el most