Andmeanalüüsi platvorm
Fair Suretendance käitab reaalajas ennustavaid mudeleid, mis on häälestatud Kanada turu volatiilsusele, andes investeerimismeeskondadele enne kapitali liikumist statistiliselt põhjendatud ülevaate riskidest.
Kuidas mootor töötab
Paljutõotavate tulemuste asemel näitab Fair Suretendance oma tööd. Platvorm on üles ehitatud kolmele tööpõhimõttele, mis koos muudavad turu algandmed soovituseks, mida analüütik saab kaitsta.
Mudelid on koolitatud märkima varajasi muutuva volatiilsuse indikaatoreid, nii et portfelli korrigeerimine võib toimuda enne laenu väljavõtmist, mitte reageerides sellele.
Süsteem neelab ja töötleb pidevalt miljoneid andmepunkte turgude ja varaklasside lõikes, ilma et oleks vaja iga uue signaali käsitsi uuesti analüüsida.
Väljundid filtreeritakse B2B-spetsiifilise loogika kaudu, võttes arvesse mandaadi piiranguid, likviidsusvajadusi ja sektori kokkupuudet, mitte üldiste jaemüügieelduste alusel.
Metoodika
Iga tootmisse jõudnud mudelit on ajaloolise volatiilsuse suhtes juba testitud. Allolev protsess kirjeldab, kuidas andmed liiguvad toorvoost kinnitatud soovituseni.
Struktureeritud ja alternatiivsed andmevood on normaliseeritud ja ajatembeldatud, nii et erinevatest allikatest pärit signaale saab võrrelda võrdsetel alustel.
Kandidaatmudeleid juhitakse mitmeaastaste ajalooliste stsenaariumide põhjal, sealhulgas teadaolevate kõrgendatud volatiilsuse perioodide põhjal, et mõõta nende toimimist.
Edasi liiguvad ainult need mudelid, millel on selged määratletud täpsus- ja väljalaskeläved, ning igaüht testitakse jooksvalt uuesti, kui uued andmed saabuvad.
Esinduslik diagrammi kuju, mida kasutatakse mudeli aruandluse illustreerimiseks; ei ole soorituse garantii.
Rakendatud stsenaariumid
Sama aluseks olev mootor toetab kahte erinevat otsustustüüpi, mis on meie klientide seas levinud: olemasoleva portfelli kohandamine ja uue jaotuse hindamine.
Portfelli optimeerimine
Kui jälgitava vara käitumine kaldub kõrvale selle ajaloolisest korrelatsioonimustrist, genereerib süsteem tuvastatud kõrvalekalde ja selle statistilise usaldustasemega tasakaalustusmärkuse.
Kasutusjuhtum 01
Institutsionaalne omanik kasutab Fair Suretendance-i, et jälgida mitut vara hõlmavat portfelli korrelatsiooni jaotuste suhtes, mis sageli eelnevad volatiilsuse tippudele. Selle asemel, et pärast liigutamist reageerida, saab laud lipu, millel on märgitud konkreetsed mõjutatud positsioonid ja soovitatud tasakaalustusvahemik.
Turule sisenemise analüüs
Kapitali jaotamise stsenaariume võrreldakse ajalooliste analoogidega, et hinnata tõenäosusega kaalutud tuluvahemikku enne kohustust, mitte ühe prognoositava arvuga.
Kasutusjuhtum 02
Ettevõte, kes hindab uude segmenti sisenemist, kasutab platvormi oodatava tulu modelleerimiseks mitme makromajandusliku stsenaariumi alusel. Väljund on vahemik, mitte üks arv, mis võimaldab finantsmeeskonnal otsustada oma riskitaluvusega võrreldes.
Andmete terviklikkus
Ettevaatlikud investorid kipuvad enne tulude kohta küsima hankimise ja vastavuse kohta. Siin on, kuidas Fair Suretendance vastab mõlemale.
Mudelid tuginevad globaalsetele indeksiandmetele, börsitaseme hinnavoogudele ja valivad alternatiivseid andmekogumeid, mis kõik logitakse koos allika ja ajatempliga hilisemaks auditeerimiseks.
Kliendi- ja portfelliandmeid käsitletakse vastavalt Kanada föderaalseadusele kehtestatud PIPEDA isikuandmete kaitse nõuetele.
Kui andmete jagamise tingimused on kokku lepitud, jagatakse teie konkreetse volituse üksikasjalikke järeltestimise tulemusi.
Levinud küsimused
Mudeleid on tagasitestitud teadaolevate ajalooliste šokiperioodide suhtes, seega on nende käitumine stressi tingimustes pigem dokumenteeritud kui eeldatud. Kui reaalajas volatiilsus ületab treeningandmetes näidatud vahemiku, märgib süsteem valekindlusega soovituse andmise asemel oma väljundi usaldusväärsuse vähenemist.
Jah. Riskitaluvuse parameetrid, nagu maksimaalne vastuvõetav mahavõtmine või sektori kontsentratsioonipiirid, konfigureeritakse iga mandaadi kohta enne, kui mootor annab soovitusi, nii et väljund peegeldab teie piiranguid, mitte üldist vaikeväärtust.
Andmete sissevõtmine ja esialgne analüüs käivad pidevalt ning enamik anomaalialippe ilmub pinnale mõne minuti jooksul pärast aluseks olevate andmete kättesaadavaks saamist. Ametlikud soovitusaruanded, mis sisaldavad toetavat statistikat, koostatakse tavaliselt iga päev.
Soovitused ja andmete eksport esitatakse standardvormingutes, mis ühilduvad tavaliste portfellihalduse ja aruandlustööriistadega. Integratsioonispetsiifikad määratakse kasutuselevõtmise ajal teie praeguse virna alusel.
Liituge meie järgmise institutsionaalse taseme analüüsi ootenimekirjaga ja hankige liitumise üksikasju, kui maht vabaneb.