A korábbi hozamokat, a valós idejű adatokat és a gépi tanulást olyan ajánlásokká egyesítjük, amelyek alapján cselekedhet – anélkül, hogy magának kellene megtanulnia a modelleket. Az Sterk Sparingsel érthetővé teszi a komplexumot, egy-egy döntést.
Kezdje el az elemzéstPlatformunk három alapelvre épül, amelyek együttesen robusztusabbá teszik a kereskedési döntéseket: folyamatos elemzés, múltbeli adatokkal való tesztelés és tudatos kockázatkezelés.
Modelljeink folyamatosan nagy mennyiségű piaci adatot kérnek le és strukturálnak, így a minták és eltérések rögzítésre kerülnek, amíg azok még relevánsak. A valós idejű használat előnye nem a sebesség a gyorsaság kedvéért – hanem az, hogy a döntésed a piac jelenlegi állapotán alapul, nem tegnap.
Mielőtt egy stratégiát javasolnánk, azt teszteljük a különböző piaci feltételekből származó történelmi adatok hosszú idősorai alapján. Ez reális elvárásokat ad arra vonatkozóan, hogy a stratégia hogyan működhetett a múltban, és hozzájárul ahhoz, hogy az ajánlások tényleges mintákban, nem pedig feltételezésekben gyökerezzenek.
Minden ajánlást a lefelé mutató kockázat és a pozícióméret értékelése követ. A cél nem a kockázat kiküszöbölése – ami a kereskedésben lehetetlen –, hanem az, hogy láthatóvá és kezelhetővé tegyük, hogy a döntéseket nyitott szemmel hozzuk meg, nem pedig zsigerből.
Úgy gondoljuk, hogy egy modell megbízhatóbb, ha a mögötte álló folyamatot elmagyarázzák, nem pedig elrejtik. Az alábbiakban az adatgyűjtéstől a kész stratégiáig tartó négy lépést láthatjuk.
A piaci adatokat, mennyiségeket és releváns makrotényezőket a rendszer ismert forrásokból gyűjti össze, és a kereskedési nap folyamán folyamatosan frissíti.
A modellek statisztikai összefüggéseket és eltéréseket azonosítanak az adatokban, piaci iránytól és hangulattól függetlenül.
Az eredményeket történelmi időszakokkal összevetve tesztelik, hogy felmérjék, mennyire stabilak a minták az időben, nem csak egyetlen szakaszon.
Az eredmény konkrét ajánlásként jelenik meg a kapcsolódó kockázatértékeléssel, amely készen áll az Ön értékelésére.
Ígéretünk része az adatforrások átláthatósága. Nyilvánosan elérhető piaci adatokat és megalapozott pénzügyi adatforrásokat használunk, és mindig megadjuk az elemzés alapjául szolgáló időszakot.
A prediktív modellek alkalmazkodnak az Ön időhorizontjához. Az alábbiakban láthatja, hogy a gyakorlatban háromféle befektető jellemzően hogyan használja a platformot.
A napi kereskedők a valós idejű modelleket használják a rövid távú eltérések és mennyiségi változások azonosítására a kereskedési nap során, a kockázati paramétereket óránként frissítik.
A swing kereskedők esetében a hangsúly a több napon át tartó mintákra helyeződik, és a visszaellenőrzött előzményekre, hogy felmérjék a mozgás valószínű időtartamát.
A hosszú távú befektetők a platform segítségével értékelik a kockázati kitettséget az idő múlásával, és tesztelik, hogyan reagált a portfólió a különböző piaci feltételekre.
Az irányítópult úgy van összeállítva, hogy szükségtelen figyelmeztetések vagy zavaró tényezők nélkül mutassa meg, mi releváns akkor és ott. Hangsúlyoztuk a nyugodt grafikai kifejezést, hogy figyelme az adatokra irányuljon, ne pedig a lapos hatásokra.
A navigáció és a vizualizáció leegyszerűsödik, így mind az új, mind a tapasztalt kereskedők gyorsan megtalálják a releváns információkat.
Ha szükséges, továbbléphet egy ajánláson, és megnézheti, mely adatpontok és időszakok képezik az alapját.
Közvetlenül válaszolunk arra, amire gyakran kérdeznek, anélkül, hogy többet ígérnénk, mint amennyit a platform valójában nyújt.
A piaci adatok feldolgozása a kereskedési nap folyamán folyamatosan történik, de mindig van egy kis késés az adatforrástól a felületen való megjelenítésig. Ez a késleltetés adatforrástól és piactípustól függően változik, és mindig megadjuk, hogy az elemzés melyik időszakon alapul.
API-integrációkkal dolgozunk a kialakult kereskedési platformokkal szemben. A rendelkezésre álló integrációk köre változó, ezért javasoljuk, hogy mielőtt elkezdené, vegye fel a kapcsolatot, hogy tisztázza, mely rendszerek relevánsak az Ön számára.
Egyetlen modell sem garantálja a jövőbeni megtérülést. Azt mondhatjuk, hogy minden ajánlást több piaci körülmény múltbeli adatai alapján tesztelnek, és ennek a tesztelésnek az eredményei áttekinthetők, mielőtt döntést hozna.
Kialakult és nyilvánosan elérhető pénzügyi adatforrásokat használunk, és rutinokkal ellenőrizzük az eltéréseket és a hiányzó adatokat, mielőtt azok belépnének a modellbe. Az adatminőség folyamatos feladat, nem egyszeri ellenőrzés.
Örömmel vitatjuk meg, hogyan állíthatók be a modellek az Ön időhorizontjához és kockázati profiljához.