Kurun Palerosa abstrakta vienkrāsaina tīkla datu mezglu vizualizācija
Prognozējošā analītika ārštata darbiniekiem

Lēmumi, kas balstīti uz datiem – nevis vēdera sajūta

Kurun Palerosa apvieno prognozējošo analīzi ar reāllaika datu plūsmām, tāpēc ārštata darbinieki izmanto savas rezerves starp projektiem strukturētā veidā, nevis intuitīvi. Katru ieteikumu var izsekot līdz pamatrādītājiem.

Sākotnējā situācija

Neregulāri ienākumi prasa skaidru lēmumu pieņemšanas pamatu

Ārštata ienākumi svārstās atkarībā no projekta situācijas. Starp diviem rīkojumiem bieži vien ir likvīds kapitāls, kam nevajadzētu beigties neizmantots un nevērīgi ieguldīts.

  • Informācijas pārslodze

    Tirgus dati, lēmumi par procentu likmēm un nozares pārskati tiek rādīti katru stundu. Visu attiecīgo avotu manuāla pārbaude aizņem vairāk laika, nekā vairums ārštata darbinieku var veltīt saviem projektiem.

  • Tirgus nepastāvība

    Projekta ieņēmumi jau svārstās paši no sevis. Bez strukturētas analīzes katra papildu tirgus kustība kļūst par turpmāku nenoteiktību aprēķināma daudzuma vietā.

Kurun Palerosa apstrādā pastāvīgu novērtēšanu un nodrošina saspiestus, izmantojamus novērtējumus — katru dienu, nevis reizi ceturksnī.

Metodoloģija

Kā datu plūsmas kļūst par konkrētiem ieteikumiem

01Prognozējošā analītika

Simulācijas minējumu vietā

Sistēma aprēķina vairākus tūkstošus iespējamo tirgus tendenču, pamatojoties uz vēsturiskajām un pašreizējām datu plūsmām - process, kas finanšu matemātikā pazīstams kā Montekarlo simulācija. Tā rezultātā netiek iegūta viena prognoze, bet gan iespējamu notikumu virkne, no kuras var iegūt ar risku koriģētu peļņu.

02Riska vadība

Svērums, pamatojoties uz pašreizējo tirgus situāciju

Balstoties uz Black Litterman principu, modelis nesadala kapitālu pēc stingrām kvotām, bet gan pastāvīgi pārsver aktīvu klases – atkarībā no tirgus situācijas un individuālās riska tolerances. Tas samazina iespējamību, ka viens notikums ietekmēs visu portfeli.

03Ikdienas atskaites

Dažos teikumos izskaidroti sarežģīti dati

Katru rītu saņemsi kompaktu vērtējumu: kas ir mainījies, kāpēc tas ir aktuāli un kādām korekcijām būtu jēga. Galvenās figūras ir sakārtotas divos līdz trīs teikumos, nevis paslēptas duci diagrammu.

Process

No konta savienojuma līdz pirmajam ieteikumam

Darba sākšanai ir trīs saprotami soļi. Nevienam no tiem nav nepieciešamas iepriekšējas tehniskās zināšanas.

01

Datu savienojums

Jūs savienojat savu depo vai kontu, izmantojot drošu API saskarni. Tiek pārsūtīti tikai darījumu un cenu dati, nav piekļuves datu.

02

AI modeļa atpazīšana

Sistēma salīdzina jūsu pašreizējo pozicionēšanu ar vēsturiskajiem modeļiem un notiekošajām tirgus kustībām, lai noteiktu novirzes un iespējas.

03

Līdzsvara atjaunošanas ieteikums

Jūs saņemsiet konkrētu ieteikumu līdzsvara atjaunošanai, tostarp galvenos skaitļus, uz kuriem tas ir balstīts.

fons

Metodoloģija mārketinga vietā

Kurun Palerosa tika izstrādāts ārštata darbiniekiem, kuri vēlas ieguldīt kapitālu strukturētā veidā starp projektiem, bez nepieciešamības katru dienu konsultēties ar finanšu forumiem. Modeļi ir balstīti uz kvantitatīvām metodēm no institucionālo aktīvu pārvaldīšanas, reducējot uz to, kas attiecas uz atsevišķu portfeli.

Katru ieteikumu var izsekot līdz pamatdatu punktiem. Nav melnās kastes bez paskaidrojumiem – ja vēlaties uzzināt, kāpēc tiek piedāvāta korekcija, pamatojumu atradīsiet tajā pašā ziņojumā.

Kurun Palerosa Prognožu modeļu analītiskās metodoloģijas vizualizācija
Caurspīdīgums

Kas ir teikts pārskatā un kā tiek aizsargāti jūsu dati

Nav informācijas paneļa bez pamatā esošās loģikas skaidrojuma. Tālāk sniegtā informācija apraksta sistēmas struktūru un drošības sistēmu.

Novērtējuma struktūra

Dienas pārskats ir sadalīts trīs līmeņos: pašreizējais portfeļa sadalījums, prognozes koridors nākamajām 30 dienām un faktori, kas šobrīd visvairāk ietekmē šo koridoru.

Centrālās atslēgas skaitļi

  • Nepastāvības indekssPortfeļa svārstību diapazons
  • Sharpe attiecībaRiska koriģētā atdeve
  • Korelācijas matricaAtkarība starp pozīcijām
  • Likviditātes koeficientsPieejamais, nepiesaistītais kapitāls

Datu drošība

Visi dati tiek apstrādāti šifrēti saskaņā ar GDPR prasībām un tiek glabāti tikai serveros ES.

Piekļuves kontrole

Trešo personu piekļuve portfeļa kustībām ir tehniski neiespējama. API savienojums nodrošina tikai lasīšanas piekļuvi kursa datiem.

Bieži uzdotie jautājumi

Tehniski un praktiski jautājumi

Kā sistēma tiek galā ar smagām tirgus svārstībām vai avārijām?

Ja nepastāvība strauji palielinās, modelis automātiski samazina riskantu pozīciju svērumu un ierosina vairāk aizsardzības sadalījumu. Pilnīgas aizsardzības pret zaudējumiem nav – tas pārvērtētu jebkuru nopietnu prognozi.

Kādu loģiku AI izmanto, lai veiktu savus novērtējumus?

Novērtējumi ir balstīti uz vēsturisko un pašreizējo tirgus datu statistiskām simulācijām, nevis atsevišķu ziņu vērtējumu. Katrs ieteikums ir pamatots ar pamatā esošajiem galvenajiem skaitļiem, lai varētu izsekot tā izcelsmei.

Kā es varu palikt likvīds, ja daļa no mana kapitāla ir ieguldīta?

Katram ieteikumam sistēma ņem vērā jūsu noteikto likviditātes rezervi kārtējiem izdevumiem. Ieguldījumu priekšlikumi attiecas tikai uz kapitālu, kas pārsniedz šo rezervi.

Nākamais solis

Sāciet uz datiem balstītu paplašināšanu

Savienojiet savu pirmo kontu dažu minūšu laikā un saņemiet pirmo pārskatu nākamajā rītā.