Datu izlūkošanas platforma
Fair Suretendance izmanto reāllaika prognozēšanas modeļus, kas pielāgoti Kanādas tirgus nepastāvībai, sniedzot ieguldījumu komandām statistiski pamatotu priekšstatu par risku pirms kapitāla pārvietošanas.
Kā darbojas dzinējs
Tā vietā, lai sasniegtu daudzsološus rezultātus, Fair Suretendance parāda savu darbu. Platforma ir balstīta uz trim darbības principiem, kas kopā pārvērš neapstrādātus tirgus datus par ieteikumu, ko analītiķis var aizstāvēt.
Modeļi ir apmācīti atzīmēt agrīnus mainīguma svārstīguma rādītājus, tāpēc portfeļa korekcijas var notikt pirms izņemšanas, nevis reaģējot uz to.
Sistēma nepārtraukti uzņem un apstrādā miljoniem datu punktu dažādos tirgos un aktīvu klasēs, neprasot manuālu atkārtotu analīzi katram jaunam signālam.
Rezultāti tiek filtrēti, izmantojot B2B specifisko loģiku, ņemot vērā mandāta ierobežojumus, likviditātes vajadzības un sektora ekspozīciju, nevis vispārīgus mazumtirdzniecības pieņēmumus.
Metodoloģija
Katrs modelis, kas sasniedz ražošanu, jau ir pārbaudīts pret vēsturisko nepastāvību. Tālāk ir aprakstīts, kā dati tiek pārvietoti no neapstrādātas plūsmas uz apstiprinātu ieteikumu.
Strukturētās un alternatīvās datu plūsmas tiek normalizētas un apzīmogotas ar laika zīmogu, tāpēc signālus no dažādiem avotiem var salīdzināt vienādi.
Kandidātu modeļi tiek palaisti, pamatojoties uz vairāku gadu vēsturiskiem scenārijiem, tostarp zināmiem paaugstinātas nepastāvības periodiem, lai novērtētu to darbību.
Uz priekšu virzās tikai modeļi, kuros ir skaidri noteiktas precizitātes un izņemšanas sliekšņi, un katrs tiek atkārtoti pārbaudīts, tiklīdz tiek saņemti jauni dati.
Reprezentatīvā diagrammas forma, ko izmanto, lai ilustrētu modeļu pārskatus; nav izpildes garantija.
Lietišķie scenāriji
Tas pats pamatā esošais dzinējs atbalsta divus atšķirīgus lēmumu veidus, kas izplatīti mūsu klientu vidū: esošā portfeļa pielāgošana un jauna piešķīruma novērtēšana.
Portfeļa optimizācija
Ja uzraudzītā aktīva darbība atšķiras no tā vēsturiskās korelācijas modeļa, sistēma ģenerē līdzsvarošanas piezīmi ar konstatēto anomāliju un tās statistiskās ticamības līmeni.
Lietošanas gadījums 01
Institucionālais turētājs izmanto Fair Suretendance, lai uzraudzītu vairāku aktīvu portfeli, lai noteiktu korelācijas sadalījumu, kas bieži notiek pirms nepastāvības pieauguma. Tā vietā, lai reaģētu pēc pārvietošanas, galds saņem karogu ar konkrētajām ietekmētajām pozīcijām un ieteikto līdzsvarošanas diapazonu.
Tirgus ienākšanas analīze
Kapitāla sadales scenāriji tiek izmantoti, salīdzinot ar vēsturiskiem analogiem, lai novērtētu ar varbūtību svērto atdeves diapazonu pirms saistību uzņemšanās, nevis ar vienu prognozēto skaitli.
Lietošanas gadījums 02
Uzņēmums, kas novērtē ienākšanu jaunā segmentā, izmanto platformu, lai modelētu sagaidāmo peļņu saskaņā ar vairākiem makroekonomiskajiem scenārijiem. Rezultāts ir diapazons, nevis atsevišķs skaitlis, kas ļauj finanšu komandai pieņemt lēmumu atbilstoši savai riska tolerancei.
Datu integritāte
Piesardzīgi investori mēdz jautāt par ieguvi un atbilstību, pirms viņi jautā par peļņu. Lūk, kā Fair Suretendance atbild uz abiem.
Modeļi izmanto globālo indeksu datus, biržas līmeņa cenu plūsmas un atlasa alternatīvas datu kopas, kas tiek reģistrētas ar avotu un laikspiedolu vēlākai pārbaudei.
Klientu un portfeļa dati tiek apstrādāti saskaņā ar PIPEDA prasībām par personas informācijas aizsardzību saskaņā ar Kanādas federālajiem likumiem.
Detalizēti atpakaļpārbaudes rezultāti jūsu konkrētajam pilnvarojumam tiek kopīgoti uzņemšanas laikā, tiklīdz ir panākta vienošanās par datu koplietošanas noteikumiem.
Bieži uzdotie jautājumi
Modeļi tiek pārbaudīti pret zināmiem vēsturiskiem šoku periodiem, tāpēc to uzvedība stresa apstākļos tiek dokumentēta, nevis pieņemta. Ja tiešā nepastāvība pārsniedz diapazonu, kas redzams apmācības datos, sistēma atzīmē samazinātu uzticamību tās izvadei, nevis sniedz ieteikumu ar nepatiesu pārliecību.
Jā. Riska tolerances parametri, piemēram, maksimālā pieļaujamā izņemšana vai sektora koncentrācijas robežas, tiek konfigurēti katram pilnvarojumam, pirms dzinējs ģenerē ieteikumus, tāpēc izvade atspoguļo jūsu ierobežojumus, nevis vispārēju noklusējumu.
Datu uzņemšana un sākotnējā analīze tiek veikta nepārtraukti, un lielākā daļa anomāliju karodziņu parādās dažu minūšu laikā pēc tam, kad ir pieejami pamatā esošie dati. Oficiālie ieteikumu pārskati, kas ietver atbalsta statistiku, parasti tiek apkopoti ikdienas ciklā.
Ieteikumi un datu eksportēšana tiek piegādāti standarta formātos, kas ir saderīgi ar parastajiem portfeļa pārvaldības un atskaišu rīkiem. Integrācijas specifika tiek noteikta iestrādes laikā, pamatojoties uz jūsu pašreizējo steku.
Pievienojieties gaidīšanas sarakstam mūsu nākamajai iestāžu līmeņa analīzes grupai un saņemiet informāciju par iestāšanos, tiklīdz kapacitāte būs pieejama.