Αναλυτές δεδομένων Anteilwart Group που εξετάζουν αλγοριθμικά μοντέλα αγοράς στην οθόνη

Δοκιμασμένη ευφυΐα αγοράς για επαγγελματίες που διαφοροποιούν τα κεφάλαιά τους

Το Anteilwart Group εφαρμόζει αλγοριθμική ανάλυση σε δεδομένα αγοράς μεγάλου όγκου και παράγει συστάσεις προσαρμοσμένες στον κίνδυνο που έχουν δοκιμαστεί σε σχέση με ιστορικές συνθήκες πριν φτάσουν στον πίνακα ελέγχου σας. Ο στόχος είναι να αφαιρέσετε από τη λήψη των αποφάσεών σας την προκατάληψη της πρόσφατης και τις μη αυτόματες εικασίες.

Αίτημα πρόσβασης Προβολή Μεθοδολογίας

Έξοδος εικονογραφικού μοντέλου

Οπτικοποίηση δείγματος μιας ζώνης απόδοσης προσαρμοσμένης βάσει κινδύνου που έχει ελεγχθεί εκ των υστέρων κατά τη διάρκεια μιας ιστορικής περιόδου δείγματος. Εμφανίζεται μόνο για απεικόνιση. όχι επενδυτικές συμβουλές.

Η ομάδα Anteilwart Group εξετάζει μοντέλα δεδομένων σε μια εγκατάσταση γραφείου

Το Πρόβλημα

Το κόστος της χειροκίνητης ανάλυσης σε μια ταχέως κινούμενη αγορά

Μοντέλα που βασίζονται σε υπολογιστικά φύλλα που δεν μπορούν να προσαρμοστούν αρκετά γρήγορα στην ενδοημερήσια αστάθεια.
Αποφάσεις που διαμορφώνονται από πρόσφατους τίτλους και όχι από μακροπρόθεσμο ιστορικό πρότυπο.
Οι στρατηγικές κυκλοφόρησαν στο Διαδίκτυο χωρίς καμία αποκάλυψη εκ των υστέρων δοκιμής ή δεδομένων πηγής.
Περιορισμένη ικανότητα για ένα άτομο να παρακολουθεί πολλές κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων ταυτόχρονα.

Το Anteilwart Group κατασκευάστηκε για να αντιμετωπίσει αυτό το κενό. Η πλατφόρμα μας επεξεργάζεται συνεχώς δομημένα και μη δομημένα δεδομένα αγοράς, εφαρμόζει μοντέλα πρόβλεψης βαθμονομημένα με βάση καθορισμένες ιστορικές περιόδους και παρουσιάζει το αποτέλεσμα ως σύνοψη στρατηγικής προσαρμοσμένης βάσει κινδύνου και όχι ως απόρριψη ανεπεξέργαστων δεδομένων. Κάθε έξοδος μπορεί να ανιχνευθεί στα δεδομένα και τον χρονικό ορίζοντα στον οποίο δοκιμάστηκε.

Βασική ικανότητα

Νοημοσύνη δεδομένων με γνώμονα το AI και προγνωστική μοντελοποίηση

Τρία στοιχεία συνεργάζονται για να μετατρέψουν τα δεδομένα αγοράς μεγάλου όγκου σε αποφάσεις στις οποίες μπορείτε να ενεργήσετε με τεκμηριωμένη βάση.

Predictive Analytics

Τα μοντέλα μας επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δομημένων και μη δομημένων δεδομένων για να δημιουργήσουν μελλοντικές προβολές προσαρμοσμένες στον κίνδυνο. Κάθε προβολή συνοδεύεται από τις υποθέσεις και τον χρονικό ορίζοντα που χρησιμοποιήθηκε για την παραγωγή της, ώστε να μπορείτε να κρίνετε τη συνάφειά της με τη δική σας θέση.

Μηχανή μετριασμού κινδύνου

Η μοντελοποίηση σεναρίων προσδιορίζει τον κίνδυνο συγκέντρωσης και επισημαίνει την καθοδική έκθεση σε ένα χαρτοφυλάκιο ή έναν ισολογισμό. Ο κινητήρας προτείνει προσαρμογές διαφοροποίησης βάσει ιστορικών δεδομένων συσχέτισης και όχι εμπειρικών στατικών κανόνων.

Insights σε πραγματικό χρόνο

Οι ροές δεδομένων απορροφώνται συνεχώς και ο πίνακας εργαλείων ενημερώνεται καθώς γίνονται διαθέσιμες νέες πληροφορίες. Οι ειδοποιήσεις εκδίδονται όταν μια παρακολουθούμενη θέση κινείται εκτός των παραμέτρων που έχετε ορίσει και όχι σε έναν σταθερό κύκλο αναφοράς.

Μεθοδολογία

Πώς επαληθεύεται κάθε στρατηγική πριν φτάσει σε εσάς

Η διαφάνεια γύρω από τις δοκιμές είναι κεντρική στον τρόπο λειτουργίας του Anteilwart Group. Παρακάτω είναι η ροή εργασίας που εφαρμόζεται σε κάθε στρατηγική πριν εμφανιστεί σε έναν πελάτη.

Βήμα 1

Απορρόφηση δεδομένων

Τα δομημένα και μη δομημένα δεδομένα αγοράς συλλέγονται από αδειοδοτημένες πηγές και κανονικοποιούνται σε μια κοινή μορφή για ανάλυση.

Βήμα 2

Μοντέλο Εφαρμογή

Τα μοντέλα πρόβλεψης εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων, βαθμονομημένα με βάση μια καθορισμένη ιστορική περίοδο αντί για ένα πρόσφατο στιγμιότυπο.

Βήμα 3

Ιστορική επαλήθευση

Η στρατηγική που προκύπτει εκτελείται με βάση τα ιστορικά δεδομένα για να αξιολογηθεί η απόδοση της υπό παρελθούσες συνθήκες αγοράς.

Βήμα 4

Παράδοση στρατηγικής

Μια σύνοψη στρατηγικής προσαρμοσμένης στον κίνδυνο, συμπεριλαμβανομένης της περιόδου ελέγχου και των βασικών παραδοχών, παραδίδεται στον πίνακα ελέγχου σας.

Τι σημαίνει το Backtesting εδώ

Ο εκ των υστέρων έλεγχος εφαρμόζει τη λογική μιας στρατηγικής σε ιστορικά δεδομένα αγοράς για να δει πώς θα συμπεριφερόταν σε μια καθορισμένη προηγούμενη περίοδο. Μας λέει πώς απέδωσε ένα μοντέλο υπό συνθήκες που συνέβησαν στην πραγματικότητα. δεν εγγυάται ότι οι μελλοντικές συνθήκες θα επαναληφθούν. Δημοσιεύουμε το παράθυρο backtest μαζί με κάθε στρατηγική, ώστε να κρίνετε μόνοι σας τη συνάφειά του με τις τρέχουσες συνθήκες.

Λογική Αποτελεσμάτων

Οι συστάσεις δεν δημιουργούνται ως ενιαία αδιαφανής βαθμολογία. Κάθε έξοδος αναλύεται στις υποκείμενες εισροές δεδομένων, στις υποθέσεις του μοντέλου που εφαρμόστηκαν και στην ιστορική περίοδο που αναφέρεται, έτσι ώστε η συλλογιστική πίσω από μια σύσταση να μπορεί να αναθεωρηθεί αντί να ληφθεί ως εμπιστοσύνη.

Περιπτώσεις χρήσης

Όπου η πλατφόρμα εφαρμόζεται στην πράξη

Τρία κοινά σενάρια μεταξύ των επαγγελματιών και των οικονομικών ομάδων που χρησιμοποιούν το Anteilwart Group ως μέρος της διαδικασίας λήψης αποφάσεων.

Διαφοροποίηση χαρτοφυλακίου

Μείωση της συγκέντρωσης σε μια ενιαία θέση

Ένας επαγγελματίας με σημαντική έκθεση σε ίδια κεφάλαια ενός μόνο εργοδότη ή σε έναν στενό τομέα χρησιμοποιεί την πλατφόρμα για να προσδιορίσει κατηγορίες περιουσιακών στοιχείων με χαμηλή ιστορική συσχέτιση με αυτήν τη θέση. Η σύσταση συνοδεύεται από την περίοδο backtest που χρησιμοποιήθηκε, επιτρέποντας την εξισορρόπηση της έκθεσης με αναφορά σε προηγούμενους κύκλους της αγοράς αντί για εικασίες.

Εκτίμηση εταιρικού κινδύνου

Έκθεση αντισυμβαλλομένου σε τεστ άγχους

Μια οικονομική ομάδα που αξιολογεί έναν νέο προμηθευτή ή αντισυμβαλλόμενο χρησιμοποιεί αποτελέσματα μοντέλων για να εκτελέσει σενάρια πίεσης έναντι ιστορικών πτώσεων πριν δεσμεύσει κεφάλαια. Αυτό υποστηρίζει μια εσωτερική επιτροπή κινδύνου με ένα τεκμηριωμένο σημείο αναφοράς που βασίζεται σε δεδομένα και όχι την κρίση ενός αναλυτή.

Βελτιστοποίηση εισόδου στην αγορά

Χρονομέτρηση και ρύθμιση μεγέθους μιας νέας θέσης

Ένας επαγγελματίας που σκέφτεται να εισέλθει σε μια νέα κατηγορία περιουσιακών στοιχείων ή γεωγραφία χρησιμοποιεί ανάλυση ιστορικού προτύπου για να αξιολογήσει τον τυπικό χρόνο εισόδου και το μέγεθος της θέσης που παρατηρήθηκε σε συγκρίσιμες προηγούμενες περιόδους, μειώνοντας την εξάρτηση από αποφάσεις χρονισμού που βασίζονται στο συναίσθημα.

Αξιοπιστία & Πρότυπα

Τεχνική αξιοπιστία στη θέση των μαρτυριών

Προτιμούμε να αξιολογούμαστε με βάση τον τρόπο κατασκευής και επαλήθευσης της πλατφόρμας αντί για εγκρίσεις.

Ασφάλεια Δεδομένων

Τα δεδομένα πελατών και αγοράς είναι κρυπτογραφημένα κατά τη μεταφορά και την ηρεμία. Η πρόσβαση σε υποκείμενα σύνολα δεδομένων και διαμορφώσεις μοντέλων περιορίζεται από ρόλους και η δραστηριότητα σε λογαριασμούς πελατών καταγράφεται για σκοπούς ελέγχου.

Ακρίβεια μοντέλου

Οι εκροές του μοντέλου συγκρίνονται με τα πραγματοποιηθέντα αποτελέσματα της αγοράς σε κυλιόμενη βάση. Κάθε σύσταση εκδίδεται με την περίοδο του backtest και τις βασικές παραδοχές που επισυνάπτονται, επομένως η αξιοπιστία μπορεί να αξιολογηθεί πριν ενεργήσετε σε αυτήν.

Ρυθμιστική ευθυγράμμιση

Οι πρακτικές χειρισμού δεδομένων μας έχουν σχεδιαστεί με γνώμονα τις απαιτήσεις προστασίας δεδομένων του Ηνωμένου Βασιλείου. Το Anteilwart Group παρέχει αναλυτικά εργαλεία για την υποστήριξη της λήψης αποφάσεων και δεν προσφέρει ρυθμιζόμενες επενδυτικές συμβουλές. Τα αποτελέσματα θα πρέπει να λαμβάνονται υπόψη παράλληλα με τη δική σας δέουσα επιμέλεια.