Analitycy danych Anteilwart Group przeglądający algorytmiczne modele rynku na ekranie

Sprawdzona analiza rynku dla profesjonalistów dywersyfikujących swój kapitał

Anteilwart Group stosuje analizę algorytmiczną do dużych ilości danych rynkowych i generuje rekomendacje skorygowane o ryzyko, które zostały przetestowane w oparciu o warunki historyczne, zanim trafią na Twój pulpit nawigacyjny. Celem jest wyeliminowanie z procesu decyzyjnego stronniczości związanej z nieaktualnością i ręcznym domysłem.

Poproś o dostęp Zobacz Metodologię

Przykładowe wyniki modelu

Przykładowa wizualizacja sprawdzonego historycznie pasma zwrotu skorygowanego o ryzyko w historycznym okresie próbki. Pokazane wyłącznie w celach ilustracyjnych; nie porady inwestycyjne.

Zespół Anteilwart Group badający modele danych w konfiguracji biurkowej

Problem

Koszt analizy ręcznej na szybko zmieniającym się rynku

Modele oparte na arkuszach kalkulacyjnych, które nie mogą wystarczająco szybko dostosować się do zmienności w ciągu dnia.
Decyzje kształtowane na podstawie najnowszych nagłówków gazet, a nie długoterminowych wzorców historycznych.
Strategie rozpowszechniane w Internecie bez żadnych ujawnionych testów historycznych ani danych źródłowych.
Ograniczona zdolność jednej osoby do jednoczesnego monitorowania kilku klas aktywów.

Anteilwart Group został zbudowany, aby wypełnić tę lukę. Nasza platforma w sposób ciągły przetwarza ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane rynkowe, stosuje modele predykcyjne skalibrowane względem określonych okresów historycznych i prezentuje wyniki w postaci podsumowania strategii skorygowanego o ryzyko, a nie zrzutu surowych danych. Każdy wynik można powiązać z danymi i horyzontem czasowym, według którego był testowany.

Podstawowe możliwości

Inteligencja danych oparta na sztucznej inteligencji i modelowanie predykcyjne

Trzy elementy współpracują ze sobą, aby przekształcić obszerne dane rynkowe w decyzje, na podstawie których można podjąć działania w oparciu o udokumentowaną podstawę.

Analityka predykcyjna

Nasze modele przetwarzają duże ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w celu generowania wybiegających w przyszłość prognoz skorygowanych o ryzyko. Do każdej projekcji dołączone są założenia i horyzont czasowy zastosowany do jej sporządzenia, dzięki czemu możesz ocenić jej związek z własnym stanowiskiem.

Silnik ograniczania ryzyka

Modelowanie scenariuszy identyfikuje ryzyko koncentracji i sygnalizuje ryzyko spadku w całym portfelu lub bilansie. Silnik sugeruje korekty dywersyfikacji w oparciu o historyczne dane korelacyjne, a nie statyczne zasady praktyczne.

Wgląd w czasie rzeczywistym

Kanały danych są pobierane w sposób ciągły, a pulpit nawigacyjny jest aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji. Alerty są generowane, gdy monitorowana pozycja wykracza poza ustawione parametry, a nie w ustalonym cyklu raportowania.

Metodologia

Jak każda strategia jest weryfikowana, zanim dotrze do Ciebie

Przejrzystość wokół testowania ma kluczowe znaczenie dla działania Anteilwart Group. Poniżej znajduje się przepływ pracy stosowany w przypadku każdej strategii, zanim zostanie ona przedstawiona klientowi.

Krok 1

Pozyskiwanie danych

Ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane rynkowe są zbierane z licencjonowanych źródeł i normalizowane do wspólnego formatu na potrzeby analizy.

Krok 2

Aplikacja modelowa

Do zbioru danych stosowane są modele predykcyjne, kalibrowane względem określonego okresu historycznego, a nie pojedynczej, niedawnej migawki.

Krok 3

Weryfikacja historyczna

Powstała strategia opiera się na danych historycznych, aby ocenić, jak radziłaby sobie w przeszłych warunkach rynkowych.

Krok 4

Dostawa strategii

Podsumowanie strategii skorygowanej o ryzyko, w tym okres analizy historycznej i kluczowe założenia, jest dostarczane do Twojego pulpitu nawigacyjnego.

Co oznacza tutaj weryfikacja historyczna

Testowanie historyczne polega na zastosowaniu logiki strategii do historycznych danych rynkowych, aby zobaczyć, jak zachowałaby się ona w określonym przeszłym okresie. Mówi nam, jak model zachowywał się w faktycznie występujących warunkach; nie gwarantuje, że przyszłe warunki się powtórzą. Przy każdej strategii publikujemy okno testu historycznego, dzięki czemu możesz samodzielnie ocenić jej znaczenie dla bieżących warunków.

Logika wyniku

Zalecenia nie są generowane jako pojedyncza, nieprzejrzysta punktacja. Każdy wynik jest podzielony na podstawowe dane wejściowe, zastosowane założenia modelu i okres historyczny, do którego się odnosi, dzięki czemu można dokonać przeglądu uzasadnienia zalecenia, a nie przyjmować go na wiarę.

Przypadki użycia

Gdzie platforma ma zastosowanie w praktyce

Trzy typowe scenariusze wśród profesjonalistów i zespołów finansowych korzystających z Anteilwart Group w procesie decyzyjnym.

Dywersyfikacja portfela

Zmniejszenie koncentracji na pojedynczej pozycji kapitałowej

Profesjonalista posiadający znaczną ekspozycję na akcje pojedynczego pracodawcy lub wąski sektor korzysta z platformy w celu identyfikacji klas aktywów o niskiej historycznej korelacji z tą pozycją. Zaleceniu towarzyszy zastosowany okres analizy historycznej, co pozwala na ponowne zrównoważenie ekspozycji w oparciu o przeszłe cykle rynkowe, a nie domysły.

Ocena ryzyka korporacyjnego

Test warunków skrajnych narażenia kontrahenta

Zespół finansowy oceniający nowego dostawcę lub kontrahenta wykorzystuje wyniki modelu do przeprowadzenia scenariuszy warunków skrajnych w oparciu o historyczne pogorszenie koniunktury przed zaciągnięciem kapitału. Wspiera to wewnętrzną komisję ds. ryzyka dysponującą udokumentowanym punktem odniesienia opartym na danych, a nie oceną pojedynczego analityka.

Optymalizacja wejścia na rynek

Harmonogram i wielkość nowej pozycji

Profesjonalista rozważający wejście do nowej klasy aktywów lub obszaru geograficznego korzysta z analizy wzorców historycznych w celu oceny typowego momentu wejścia na rynek i wielkości pozycji obserwowanej w porównywalnych okresach w przeszłości, zmniejszając w ten sposób zależność od decyzji dotyczących momentu wejścia na rynek pod wpływem nastrojów.

Niezawodność i standardy

Niezawodność techniczna zamiast referencji

Wolimy być oceniani na podstawie sposobu zbudowania i weryfikacji platformy, a nie na podstawie rekomendacji.

Bezpieczeństwo danych

Dane klientów i rynku są szyfrowane podczas przesyłania i przechowywania. Dostęp do bazowych zbiorów danych i konfiguracji modelu jest ograniczony przez rolę, a aktywność na kontach klientów jest rejestrowana w celach kontrolnych.

Dokładność modelu

Wyniki modelu są na bieżąco porównywane z osiągniętymi wynikami rynkowymi. Każde zalecenie jest wydawane z okresem weryfikacji historycznej i dołączonymi kluczowymi założeniami, dzięki czemu można ocenić wiarygodność przed podjęciem działań.

Dopasowanie regulacyjne

Nasze praktyki postępowania z danymi zostały opracowane z myślą o brytyjskich wymaganiach dotyczących ochrony danych. Anteilwart Group udostępnia narzędzia analityczne wspierające podejmowanie decyzji i nie oferuje regulowanego doradztwa inwestycyjnego; wyniki należy rozpatrywać równolegle z zachowaniem należytej staranności.