Prognozējošā analītika
Mašīnmācīšanās modelis apstrādā vēsturiskos un pašreizējos tirgus datus, lai identificētu atkārtotus modeļus. Rezultāts nav viennozīmīga prognoze, bet gan varbūtību sadalījums, ar kuru var strādāt tālāk, pieņemot lēmumus.
AI platforma investīciju lēmumiem
Kalvena Záruketa aizstāj manuālu diagrammu, atskaišu un akciju termināļu meklēšanu ar vienu uz mašīnmācīšanos balstītas analīzes avotu. Platformas ģenerētie ieteikumi joprojām ir meklējami publiskajā veiktspējas žurnālā, lai jūs pats varētu pārbaudīt to kvalitāti.
Attālināto lēmumu pieņemšanas realitāte
Profesionāļiem, kuri pārvalda savu portfolio no jebkuras vietas, šis jautājums ir vēl aktuālāks. Ja viņiem nav pastāvīgas piekļuves iekšējai analītiķu komandai, viņi paļaujas uz savu spriedumu, bieži vien pakļauti laika spiedienam. Kalvena Záruketa aizstāj šo starpposmu ar analītikas slāni, kas pieejams no jebkuras vietas ar interneta savienojumu.
Kā platforma darbojas
Sistēma nav balstīta uz vienu modeli, bet gan uz trīs savstarpēji saistītu slāņu kombināciju, kas kopā aptver ceļu no neapstrādātiem datiem līdz konkrētiem ieteikumiem. Katram slānim ir skaidri noteikta loma, un rezultātus var pārbaudīt.
Mašīnmācīšanās modelis apstrādā vēsturiskos un pašreizējos tirgus datus, lai identificētu atkārtotus modeļus. Rezultāts nav viennozīmīga prognoze, bet gan varbūtību sadalījums, ar kuru var strādāt tālāk, pieņemot lēmumus.
Vērotie tirgi, instrumenti un rādītāji tiek regulāri pārbaudīti visas dienas garumā. Novirze no paredzamās darbības aktivizēs brīdinājumu, pirms tā kļūs redzama parastajos ziņojumos.
Algoritms salīdzina pašreizējo portfeļa sadalījumu ar noteiktu riska līmeni un iesaka veikt korekcijas, kas notur atdeves un riska attiecību noteiktajās robežās, nevis vienreizējus padomus konkrētam pirkumam.
Rezultātu pārbaudāmība
Katrs modeļa ģenerētais ieteikums tiek ierakstīts žurnālā izveides laikā, nevis retrospektīvi. Pēc tam rezultāts tiek salīdzināts ar sākotnējo prognozi, un novirze paliek izsekojama kopā ar lēmuma datumu un kontekstu.
Šī procedūra novērš vēlākas vēstures modifikācijas un sniedz lietotāju kopienai rīku, lai pārbaudītu, vai ieteikumu ilgtermiņa kvalitāte atbilst paziņotajai metodoloģijai.
Iekšēji auditēta mežizstrādes metodikaIesaistīšanās darba procesā
Jūs savienojat biržas termināla kontus, bankas eksportu vai savas tabulas, izmantojot drošu API. Platforma apvieno datus vienā formātā bez nepieciešamības manuāli pārrakstīt.
Modelis apstrādā vienotus datus, salīdzina tos ar vēsturiskiem modeļiem un ģenerē ieteikumus kopā ar zināmu ticamības pakāpi. Rezultāts ir pieejams no tīmekļa saskarnes no jebkuras vietas.
Jūs apstiprināt, maināt vai noraidāt ieteikumus pēc saviem ieskatiem. Platforma kalpo par pamatu lēmumiem, lietotājam vienmēr ir gala vārds.
Bieži uzdotie jautājumi
Visa saziņa starp jūsu resursiem un platformu notiek, izmantojot šifrētu savienojumu (TLS 1.2 un jaunāku). Piekļuves dati ārējiem kontiem netiek glabāti lasāmā formā, bet gan caur marķierizētu piekļuvi, kuru datu sniedzēja pusē var jebkurā laikā atsaukt.
Cena ir atkarīga no apstrādāto datu apjoma un uzraudzīto tirgu skaita. Precīzu aprēķinu savam gadījumam iegūsit pēc pieprasījuma veidlapas aizpildīšanas, kad kopīgi pārrunāsim pieslēgto avotu klāstu.
Individuālie klienta dati tiek loģiski atdalīti un netiek izmantoti citu lietotāju modeļu apmācīšanai. Vispārēju prognožu modeļu apmācībai tiek izmantoti tikai anonimizēti un apkopoti tirgus dati, nevis atsevišķu portfeļu saturs.
Personas datu apstrāde atbilst GDPR prasībām, tostarp tiesībām uz dzēšanu un datu pārnesamību. Sīkāka informācija par konkrētām apstrādāto datu kategorijām atrodama personas datu aizsardzības politikā.
Izbaudiet, kā izskatās jūsu portfeļa analīze, neveicot ilgtermiņa iestatīšanu. Jūs jebkurā laikā varat atsaukt piekļuvi, publiskais veiktspējas žurnāls paliek pieejams neatkarīgi no tā, vai aktīvi izmantojat platformu.
Izmēģiniet platformu