Dashboard Jessica Egan che visualizza portafoglio e dati di rischio in tempo reale

Analisi del portafoglio pronta per la decisione in meno di 60 secondi

Jessica Egan si connette alle tue origini dati ed esegue un'analisi multivariata completa di rischio e rendimento nel momento in cui confermi la configurazione. Nessun foglio di calcolo, nessuna modellazione manuale: l'intelligenza artificiale fa il lavoro pesante e tu rivedi il risultato.

Progettato per i professionisti che desiderano prendere decisioni basate sui dati senza avere esperienza nella scienza dei dati.

Precisione predittiva

Un motore, tre lavori: acquisire, modellare, consigliare

La maggior parte degli strumenti di portafoglio si limita al reporting. Il motore di Jessica Egan acquisisce dati operativi e di mercato in tempo reale, applica modelli statistici e di apprendimento automatico per identificare modelli che in genere non vengono rilevati dagli esseri umani e converte l'output in un breve elenco di azioni consigliate. Non configuri parametri né ottimizzi i modelli: il sistema gestisce quel livello automaticamente.

L'acquisizione in tempo reale mantiene l'analisi aggiornata anziché fare affidamento su snapshot di fine giornata. Il ribilanciamento automatizzato regola quindi le ponderazioni quando i dati sottostanti superano le soglie preimpostate, senza richiedere l'accesso e l'azione manuale.

Ingestione in tempo reale Riequilibrio automatizzato Modellazione multivariata Previsioni d'insieme
1
I dati arrivano I feed di prezzo, volume e operativi si sincronizzano automaticamente
2
I modelli corrono Regressione, clustering e componenti neurali assegnano un punteggio a ciascuna posizione
3
Uscita consegnata I consigli classificati vengono visualizzati in un linguaggio semplice
Come funziona

Tre passaggi, nessuna configurazione manuale

L'installazione è volutamente breve. La maggior parte del tempo risparmiato deriva dall'eliminazione dei passaggi manuali ancora richiesti da altre piattaforme: connessione manuale dei feed, scelta dei parametri del modello o interpretazione autonoma dell'output non elaborato.

PASSO 1

Connetti i tuoi dati

Collega conti di intermediazione, feed di mercato o dati aziendali interni in un unico passaggio. Il sistema mappa i campi automaticamente, quindi non è necessaria alcuna codifica o formattazione manuale prima che l'analisi possa iniziare.

PASSO 2

L'intelligenza artificiale esegue l'analisi

Un modello multivariato valuta le correlazioni, la volatilità e i modelli storici di prelievo sull'intero set di dati in pochi secondi, non in ore.

PASSO 3

Esaminare la raccomandazione

Riceverai un riepilogo pronto per la decisione con allocazioni o azioni suggerite, ciascuna con un livello di confidenza dichiarato, in modo da poter accettare, modificare o rifiutare.

Disciplina del rischio

Basato su metodi riconosciuti di controllo del rischio e non su congetture

Passivo non significa non monitorato. Jessica Egan applica tecniche quantitative consolidate per segnalare l'esposizione prima che diventi un problema e documenta il motivo per cui è stata formulata una determinata raccomandazione in modo che il ragionamento non ti venga mai nascosto.

Ogni raccomandazione comporta un punteggio di rischio insieme al rendimento atteso, quindi il rialzo non viene mai presentato senza il corrispondente contesto di ribasso.

Applicazioni

Una piattaforma, diversi usi

Lo stesso motore sottostante si adatta a obiettivi diversi a seconda dei dati forniti e del risultato per cui stai ottimizzando.

Ottimizzazione del portafoglio degli investitori

Collega conti di intermediazione o di scambio e ricevi suggerimenti di ribilanciamento volti a migliorare il rendimento corretto per il rischio rispetto alla tua allocazione attuale.

Metrica del risultato: delta del rendimento corretto per il rischio rispetto al valore di base

Intelligenza operativa aziendale

Inserisci dati su vendite, inventario o costi per far emergere modelli predittivi che supportino le decisioni sul personale, sui livelli delle scorte o sui prezzi prima che emergano problemi.

Metrica dei risultati: riduzione della varianza prevista

Analisi del sentimento di mercato

I commenti e le notizie aggregate sul mercato pubblico confluiscono in un punteggio di sentiment che contestualizza il movimento dei prezzi insieme ai modelli quantitativi.

Metrica dei risultati: punteggio di correlazione tra sentimento e prezzo
Il team Jessica Egan esamina sullo schermo l'analisi del portafoglio generata dall'intelligenza artificiale
Informazioni su Jessica Egan

Costruito per chi vuole rigore senza il lavoro manuale

Jessica Egan è stato costruito sulla premessa che l'analisi di livello istituzionale non dovrebbe richiedere un team di dimensioni istituzionali. La piattaforma racchiude metodi statistici e di apprendimento automatico che in precedenza erano limitati a scrivanie specializzate in un processo di configurazione che richiede meno di un minuto.

Non affermiamo che i modelli rimuovano completamente il rischio: nessuna analisi può farlo. Ciò che fanno è rendere i compromessi visibili, coerenti e basati sui dati piuttosto che sull’istinto, in modo che le tue decisioni abbiano una motivazione documentata dietro di loro.

Trasparenza

Come funziona effettivamente il modello

Jessica Egan non è un singolo algoritmo opaco. Si tratta di un insieme di metodi statistici consolidati, ciascuno scelto per una parte specifica dell'analisi e ciascuno spiegabile in termini semplici.

Da dove provengono i dati?

I dati di mercato vengono estratti dai feed di prezzi e volumi concessi in licenza. Quando colleghi un sistema di intermediazione o aziendale, i dati vengono letti direttamente da quell'account tramite un accesso sicuro e di sola lettura: la piattaforma non acquisisce mai l'autorità per spostare fondi o alterare i tuoi record.

Ogni origine dati è contrassegnata da data e ora e registrata, quindi qualsiasi raccomandazione può essere ricondotta agli input che l'hanno prodotta.

Cosa significano realmente qui "reti neurali" e "analisi di regressione"?

L'analisi di regressione misura la forza con cui una variabile (ad esempio i tassi di interesse) tende a muoversi con un'altra (ad esempio i rendimenti di un settore), producendo una relazione statistica che possiamo quantificare e testare.

Le reti neurali vengono utilizzate per il riconoscimento di modelli su set di dati più grandi e meno lineari, ad esempio per individuare un modello di volatilità che non verrebbe visualizzato in una semplice tabella di correlazione. Entrambi i metodi vengono convalidati rispetto ai dati storici prima di essere utilizzati su raccomandazioni in tempo reale.

Come vengono convalidati i modelli prima della messa in funzione?

Ogni modello viene sottoposto a test retrospettivi rispetto a periodi storici su cui non è stato addestrato, per verificare che la sua logica sia valida al di fuori dei dati da cui ha originariamente appreso. I modelli che sottoperformano un benchmark definito durante i test non vengono promossi a raccomandazioni in tempo reale.

Quali standard di sicurezza proteggono i miei dati?

Le connessioni ad account esterni utilizzano protocolli crittografati di sola lettura. I dati in transito sono crittografati e le credenziali dell'account non vengono mai archiviate in testo normale. L'accesso ai dati del tuo account è limitato a quanto necessario per eseguire l'analisi che hai richiesto.

Smetti di analizzare. Inizia a decidere.

Collega i tuoi dati e ricevi la tua prima analisi pronta per la decisione in meno di 60 secondi. Nessuna configurazione manuale, nessuna messa a punto del modello richiesta da parte tua.

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