Fundara Neural monitoruje rynki, modeluje ryzyko i ponownie równoważy pozycje, gdy jesteś w samolocie, w nowej strefie czasowej lub po prostu offline. Stworzony z myślą o mobilnym stylu życia, zarządzany przez zarządzanie ryzykiem oparte na sztucznej inteligencji.
Rynki ciągłe, skończona uwaga
Akcja cenowa nie wstrzymuje się w przypadku lotów przesiadkowych lub harmonogramów snu. Większość narzędzi portfolio zakłada, że patrzysz na ekran; Fundara Neural zakłada, że nie. Wypełnia lukę między surowymi danymi rynkowymi a decyzją, którą faktycznie podejmiesz, niezależnie od tego, czy jesteś osiągalny, czy nie.
Pozyskiwanie danych, modelowanie scenariuszy i dostosowywanie pozycji są kontynuowane bez bezpośredniego połączenia z Tobą. Przeglądasz dziennik, a nie zaległości w zakresie błędnych decyzji.
Metodologia
Żadnych obietnic typu „czarna skrzynka” — trzy odrębne etapy, każdy ze zdefiniowanymi danymi wejściowymi i wyjściowymi.
System pobiera dane dotyczące cen, głębokość księgi zamówień, publikacje makroekonomiczne i źródła nastrojów społecznych, odświeżane w sposób ciągły, a nie według ustalonego harmonogramu.
Warstwowy model prognozowania porównuje napływające dane z historyczną tolerancją ryzyka, tworząc zestaw wyników uporządkowany według prawdopodobieństwa, a nie pojedynczą prognozę.
W granicach zdefiniowanych z góry, system ponownie równoważy pozycje lub zaznacza transakcje do zatwierdzenia, rejestrując każdą decyzję wraz z danymi, które ją wywołały.
Każdy cykl przebiega niezależnie: przetwarzanie nigdy nie czeka na syntezę, a synteza nigdy nie czeka na Twoją dostępność.
O silniku
Fundara Neural nie twierdzi, że wie, dokąd zmierzają rynki. Zamiast tego zawęża szeroki zestaw możliwych wyników do tych zgodnych z określoną tolerancją ryzyka i zaleca – lub realizuje – w ramach tej granicy.
Parametry modelu są przeglądane i ponownie szkolone w ustalonym cyklu, przy jednoczesnym wykorzystaniu danych historycznych i bieżących, dzięki czemu zachowanie systemu można sprawdzić, a nie brać na wiarę.
Stosowane do portfeli rzeczywistych
Model identyfikuje skorelowaną ekspozycję pomiędzy klasami aktywów, zanim stanie się ona ryzykiem skoncentrowanym. Alokacje zmieniają się stopniowo, a nie w ramach pojedynczego ruchu reaktywnego.
Pozycje są dostosowywane w oparciu o wcześniej ustawione progi, bez konieczności przebywania przy ekranie. Każda korekta jest rejestrowana wraz z warunkiem wyzwalania w celu późniejszego przeglądu.
Dane na temat nastrojów społecznych i wolumenów są porównywane z działaniami cenowymi, aby wychwycić wczesne zmiany dynamiki. Sygnały są uszeregowane według pewności, a nie przedstawiane jako pewność.
Integralność modelu
Warstwa prognozowania generuje rozkład prawdopodobnych wyników, a nie pojedynczą liczbę. Przed wdrożeniem każda wersja modelu jest sprawdzana wstecznie na podstawie wieloletnich danych historycznych, a wydajność jest stale monitorowana po uruchomieniu, więc odchylenia można wykryć wcześnie, a nie po fakcie.
Raz ustal granice ryzyka. Pozwól systemowi zająć się monitorowaniem, modelowaniem i przywracaniem równowagi pomiędzy nimi.
Zautomatyzowana analiza i przywracanie równowagi niosą ze sobą ryzyko finansowe; dotychczasowe wyniki i wyniki zweryfikowane historycznie nie gwarantują przyszłych wyników. Przetwarzanie danych odbywa się zgodnie z wymogami RODO dla użytkowników w Niemczech i całej UE.