Anteilwart Group analitičari podataka pregledavaju algoritamske modele tržišta na ekranu

Provjerena tržišna inteligencija za profesionalce koji diverzificiraju svoj kapital

Anteilwart Group primjenjuje algoritamsku analizu na velike količine tržišnih podataka i proizvodi preporuke prilagođene riziku koje su testirane u odnosu na povijesne uvjete prije nego što stignu do vaše nadzorne ploče. Cilj je ukloniti predrasude o nedavnosti i ručno nagađanje iz vašeg donošenja odluka.

Zatraži pristup Pogledaj metodologiju

Izlaz ilustrativnog modela

Uzorak vizualizacije retrotestiranog pojasa prinosa prilagođenog riziku kroz povijesno razdoblje uzorka. Prikazano samo kao ilustracija; ne investicijski savjet.

Anteilwart Group tim ispituje modele podataka na stolu

Problem

Trošak ručne analize na tržištu koje se brzo kreće

Modeli temeljeni na proračunskim tablicama koji se ne mogu dovoljno brzo prilagoditi unutardnevnoj volatilnosti.
Odluke oblikovane nedavnim naslovima, a ne dugoročnim povijesnim obrascima.
Strategije kruže online bez ikakvog otkrivenog testiranja unatrag ili izvora podataka.
Ograničeni kapacitet za jednu osobu za praćenje nekoliko klasa imovine odjednom.

Anteilwart Group je napravljen kako bi riješio ovaj nedostatak. Naša platforma kontinuirano obrađuje strukturirane i nestrukturirane tržišne podatke, primjenjuje prediktivne modele kalibrirane prema definiranim povijesnim razdobljima i predstavlja rezultat kao sažetak strategije prilagođen riziku, a ne neobrađene podatke. Svaki izlaz može se pratiti do podataka i vremenskog horizonta prema kojem je testiran.

Temeljna sposobnost

Podatkovna inteligencija i prediktivno modeliranje vođeno umjetnom inteligencijom

Tri komponente rade zajedno kako bi veliku količinu tržišnih podataka pretvorile u odluke na temelju kojih možete djelovati na dokumentiranoj osnovi.

Prediktivna analitika

Naši modeli obrađuju velike količine strukturiranih i nestrukturiranih podataka kako bi generirali projekcije usmjerene prema budućnosti, prilagođene riziku. Svaka projekcija je popraćena pretpostavkama i vremenskim horizontom korištenim za izradu, tako da možete procijeniti njenu relevantnost za vašu poziciju.

Motor za smanjenje rizika

Modeliranje scenarija identificira rizik koncentracije i označava lošu izloženost u portfelju ili bilanci. Motor predlaže prilagodbe diversifikacije na temelju podataka o povijesnoj korelaciji, a ne statičkih pravila.

Uvidi u stvarnom vremenu

Sažeci podataka unose se kontinuirano, a nadzorna ploča se ažurira kako nove informacije postanu dostupne. Upozorenja se izdaju kada se nadzirani položaj pomakne izvan parametara koje ste postavili, a ne u fiksnom ciklusu izvješćivanja.

Metodologija

Kako se svaka strategija provjerava prije nego što stigne do vas

Transparentnost oko testiranja ključna je za rad Anteilwart Group. U nastavku je tijek rada primijenjen na svaku strategiju prije nego što se prikaže klijentu.

Korak 1

Gutanje podataka

Strukturirani i nestrukturirani tržišni podaci prikupljaju se iz licenciranih izvora i normaliziraju u zajednički format za analizu.

Korak 2

Primjena modela

Prediktivni modeli primjenjuju se na skup podataka, kalibrirani prema definiranom povijesnom razdoblju, a ne prema jednoj nedavnoj snimci.

3. korak

Povijesna verifikacija

Rezultirajuća strategija uspoređuje se s povijesnim podacima kako bi se procijenilo kakav bi bio učinak u prošlim tržišnim uvjetima.

Korak 4

Isporuka strategije

Sažetak strategije prilagođen riziku, uključujući njezino razdoblje testiranja i ključne pretpostavke, isporučuje se na vašu nadzornu ploču.

Što ovdje znači testiranje unatrag

Testiranje unatrag primjenjuje logiku strategije na povijesne tržišne podatke kako bi se vidjelo kako bi se ponašala u definiranom prošlom razdoblju. Govori nam kako je model funkcionirao pod uvjetima koji su se stvarno dogodili; ne jamči da će se budući uvjeti ponoviti. Prozor za testiranje objavljujemo uz svaku strategiju kako biste sami mogli procijeniti njezinu relevantnost za trenutne uvjete.

Logika ishoda

Preporuke se ne generiraju kao jedan neproziran rezultat. Svaki se rezultat raščlanjuje na temeljne ulazne podatke, primijenjene pretpostavke modela i referentno povijesno razdoblje, tako da se obrazloženje preporuke može pregledati, a ne uzeti na povjerenje.

Slučajevi upotrebe

Gdje se platforma primjenjuje u praksi

Tri uobičajena scenarija među profesionalcima i financijskim timovima koji koriste Anteilwart Group kao dio svog procesa odlučivanja.

Diverzifikacija portfelja

Smanjenje koncentracije u jednoj dioničkoj poziciji

Stručnjak sa značajnom izloženošću kapitalu jednog poslodavca ili uskom sektoru koristi platformu za identificiranje klasa imovine s niskom povijesnom korelacijom s tom pozicijom. Preporuka je popraćena korištenim razdobljem testiranja unatrag, što omogućuje rebalans izloženosti s obzirom na prošle tržišne cikluse, a ne nagađanja.

Korporativna procjena rizika

Izloženost druge strane u testiranju otpornosti na stres

Financijski tim koji procjenjuje novog dobavljača ili drugu ugovornu stranu koristi rezultate modela za pokretanje scenarija stresa u odnosu na povijesne padove prije angažiranja kapitala. Ovo podupire interni odbor za rizike s dokumentiranom referentnom točkom temeljenom na podacima, a ne prosudbom jednog analitičara.

Optimizacija ulaska na tržište

Određivanje vremena i veličine nove pozicije

Profesionalac koji razmišlja o ulasku u novu klasu imovine ili geografsko područje koristi analizu povijesnih obrazaca za procjenu tipičnog vremena ulaska i veličine pozicije promatrane u usporedivim prošlim razdobljima, smanjujući oslanjanje na vremenske odluke na temelju raspoloženja.

Pouzdanost i standardi

Tehnička pouzdanost umjesto izjava

Više volimo da nas se procjenjuje na temelju toga kako je platforma izgrađena i provjerena nego na temelju preporuka.

Sigurnost podataka

Podaci o klijentima i tržištu šifrirani su u prijenosu i mirovanju. Pristup temeljnim skupovima podataka i konfiguracijama modela ograničen je ulogom, a aktivnost na računima klijenata bilježi se u svrhu revizije.

Točnost modela

Rezultati modela uspoređuju se s ostvarenim tržišnim ishodima na tekućoj osnovi. Svaka se preporuka izdaje s priloženim razdobljem testiranja unazad i ključnim pretpostavkama, tako da se pouzdanost može procijeniti prije nego što postupite prema njoj.

Regulatorno usklađivanje

Naše prakse rukovanja podacima osmišljene su imajući na umu britanske zahtjeve zaštite podataka. Anteilwart Group pruža analitičke alate za podršku donošenju odluka i ne nudi regulirane investicijske savjete; rezultate treba uzeti u obzir uz vašu vlastitu dužnu pažnju.