Az Sovrena prediktív modelleket futtat két évtizedes piaci adatok alapján, hogy utólag tesztelt stratégiákat állítson elő azon befektetők számára, akik aktív kereskedés nélkül szeretnének hozamot elérni.
Az Sovrena egyetlen csővezetéken keresztül dolgozza fel a strukturált és strukturálatlan piaci adatokat, csökkentve a jelfelismerés és a döntés közötti késést.
A piaci adatok feldolgozása folyamatosan történik, és másodperceken belül pontozásra kerül az előzményminta-könyvtárak alapján, nem pedig a nap végi kötegekkel. A késleltetést mérik, nem feltételezik.
Minden ajánlás egy olyan stratégiára vezethető vissza, amelyet több piaci cikluson átívelő múltbeli hozamok alapján érvényesítettek, nem pedig egyetlen kedvező időszakot.
A pozícióméretezés és a lehívási küszöbértékek algoritmikusan vannak beállítva, amelyek a koncentrációs kockázat csökkentését célozzák a tőke lekötése előtt.
Egyetlen stratégia sem éri el a felhasználót három egymást követő ellenőrzőpont áthaladása nélkül. A folyamat dokumentált, megismételhető, és kérésre áttekinthető.
A jelölt stratégiákat legalább tíz éves piaci adatok alapján futtatják, ideértve a recessziókat és a helyreállítási időszakokat is, hogy feltárják, hogyan viselkednek stresszhelyzetben.
Az adatok egy szegmense teljes egészében vissza van vonva a képzésből. A modelleket ellenőrzik, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a teljesítmény nem a túlszerelés eredménye.
Az aktiválás előtt egy stratégia párhuzamosan fut az élő adatokkal anélkül, hogy ügyleteket hajtana végre, összehasonlítva az előre jelzett és a tényleges eredményeket egy meghatározott időszakra vonatkozóan.
Minden közzétett stratégiát egy diagram kísér, amely a becsült hozamsávokat ábrázolja a realizált eredmények függvényében a gördülő 12 hónapos ablakokban. A megadott tűréshatáron túli eltérések újrakalibrálási felülvizsgálatot indítanak el, és a stratégia a megoldásig inaktívként van megjelölve.
Ugyanaz a mögöttes motor különböző kimeneteket szolgál ki attól függően, hogy a felhasználó személyes tőkét allokál, vagy a működési kockázatot nagyarányúan értékeli.
Az egyéni befektetők az Sovrena segítségével allokálják a tőkét a visszaellenőrzött portfóliók között anélkül, hogy naponta ellenőriznék a piacokat. Az újraegyensúlyozási ajánlások rögzített ütemezés szerint készülnek, csökkentve az állandó felügyelet szükségességét, miközben a kockázati paramétereket a választott tűréstartományon belül tartják.
A vállalkozások az Sovrena-et integrálják a pénzügyi döntések stressz-tesztjére a tőkelekötés előtt, a készletek kitettségétől a partnerkockázatig. Az ajánlások strukturált jelentésekként jelennek meg, amelyek célja a belső felülvizsgálat támogatása, nem pedig helyettesítése.
Az Sovrena arra a feltevésre épült, hogy a diszkrecionális kereskedési döntések elkerülhető eltéréseket vezetnek be. Az érzelmi torzítás eltávolítása az allokációból nem szünteti meg a kockázatot, de mérhetővé teszi a kockázatot.
Minden gyártásban lévő modellt meghatározott ütemezés szerint verzióznak, dátumoznak és megszüntetnek. A felhasználók bármikor áttekinthetik az élő stratégia mögött meghúzódó feltételezéseket, ahelyett, hogy egy fekete dobozra hagyatkoznának.
Ezek lefedik azokat az aggodalmakat, amelyeket az analitikusan gondolkodó felhasználók leggyakrabban vetnek fel, mielőtt tőkét kötnének le vagy munkafolyamatot integrálnának.
Az adatok az engedélyezett pénzügyi piaci hírfolyamokból és a nyilvános szabályozási dokumentumokból származnak. A modellképzés során nem használnak védett vagy nyilvánosságra nem hozott adatforrásokat.
Igen, minden történelmi adatokra kiképzett modell magában hordozza ennek a történelemnek a torzítását. Ezt a mintán kívüli teszteléssel és időszakos újrakalibrációval mérsékeljük, ahelyett, hogy torzításmentes előrejelzést kérnénk.
A fiók- és portfólióadatokat az EU-n belüli infrastruktúrán tárolják, összhangban az adatok tartózkodási helyére és hozzáférés-felügyeletére vonatkozó GDPR-követelményekkel.
Nem. A visszatesztelt teljesítmény a történelmi körülmények közötti történelmi viselkedést írja le. A múltbeli eredmények a modell bizalmát tükrözik; nem jósolják meg biztosan a jövőbeli eredményeket.
A meghatározott kockázati toleranciát megsértő stratégiákat a rendszer automatikusan megjelöli és felfüggeszti az új allokációkból a kézi felülvizsgálatig.
Nem. Az adatokat kizárólag arra használjuk fel, hogy ajánlásokat készítsünk a számlatulajdonos számára, és nem értékesítjük vagy osztjuk meg marketing célokra.
Technikai alap: modellképzés és következtetések konténeres infrastruktúrán futnak, titkosított adatokkal nyugalmi és továbbítási állapotban, az Európai Unión belül.
Az élő stratégiákhoz kérésre hozzáférést biztosítunk. A múltbeli teljesítményadatok bármilyen tőkekötelezettség előtt ellenőrizhetők.
Access Engine