Data Intelligence Platform
Fair Suretendance prevádzkuje prediktívne modely v reálnom čase vyladené podľa volatility kanadského trhu, čo investičným tímom poskytuje štatisticky podložený pohľad na riziko pred pohybom kapitálu.
Ako funguje motor
Namiesto sľubných výsledkov ukazuje Fair Suretendance svoju prácu. Platforma je postavená na troch princípoch fungovania, ktoré spoločne premieňajú nespracované trhové údaje na odporúčanie, ktoré môže analytik obhájiť.
Modely sú trénované na označenie skorých indikátorov meniacej sa volatility, takže k úpravám portfólia môže dôjsť skôr pred poklesom, než ako reakcia naň.
Systém nepretržite prijíma a spracováva milióny údajových bodov naprieč trhmi a triedami aktív bez toho, aby vyžadoval manuálnu opätovnú analýzu každého nového signálu.
Výstupy sú filtrované cez B2B-špecifickú logiku, ktorá zohľadňuje skôr obmedzenia mandátu, potreby likvidity a sektorové vystavenie, než všeobecné maloobchodné predpoklady.
Metodológia
Každý model, ktorý sa dostane do výroby, už bol testovaný na historickú nestálosť. Proces nižšie popisuje, ako sa údaje presúvajú z nespracovaného informačného kanála do overeného odporúčania.
Štruktúrované a alternatívne dátové kanály sú normalizované a označené časovou pečiatkou, takže signály z rôznych zdrojov možno porovnávať na rovnakej úrovni.
Kandidátske modely sa používajú na základe viacročných historických scenárov vrátane známych období zvýšenej volatility, aby sa zmeralo, ako by sa im darilo.
Vpred sa pohybujú iba modely, ktoré jasne definujú prahovú hodnotu presnosti a čerpania, a každý z nich sa priebežne testuje, keď prichádzajú nové údaje.
Reprezentatívny tvar grafu používaný na ilustráciu modelového výkazníctva; nie je zárukou výkonu.
Aplikované scenáre
Rovnaký základný mechanizmus podporuje dva odlišné typy rozhodnutí, ktoré sú bežné u našich klientov: úprava existujúceho portfólia a vyhodnotenie novej alokácie.
Optimalizácia portfólia
Keď sa správanie monitorovaného aktíva odchyľuje od jeho historického korelačného vzoru, systém vygeneruje poznámku o opätovnom vyvážení so zistenou anomáliou a jej štatistickou úrovňou spoľahlivosti.
Prípad použitia 01
Inštitucionálny držiteľ používa Fair Suretendance na monitorovanie portfólia viacerých aktív z hľadiska korelačných rozdelení, ktoré často predchádzajú špičkám volatility. Namiesto reakcie po ťahu dostane stôl vlajku s konkrétnymi ovplyvnenými pozíciami a navrhovaným rozsahom opätovného vyváženia.
Analýza vstupu na trh
Scenáre alokácie kapitálu sa používajú v porovnaní s historickými analógmi, aby sa odhadol rozsah pravdepodobnosti váženej návratnosti pred záväzkom, a nie jedno prognózované číslo.
Prípad použitia 02
Podnik, ktorý hodnotí vstup do nového segmentu, používa platformu na modelovanie očakávaných výnosov podľa niekoľkých makroekonomických scenárov. Výstupom je rozsah, nie jedno číslo, čo umožňuje finančnému tímu posúdiť rozhodnutie podľa vlastnej tolerancie voči riziku.
Integrita údajov
Opatrní investori majú tendenciu pýtať sa na zdroje a súlad skôr, ako sa pýtajú na výnosy. Tu je návod, ako Fair Suretendance odpovedá na oboje.
Modely čerpajú z údajov globálnych indexov, cenových kanálov na úrovni výmeny a vyberajú alternatívne súbory údajov, pričom všetky sú zaznamenané so zdrojom a časovou pečiatkou pre neskorší audit.
S údajmi o klientoch a portfóliu sa nakladá v súlade s požiadavkami PIPEDA na ochranu osobných údajov podľa kanadského federálneho práva.
Podrobné výsledky spätného testovania pre váš konkrétny mandát sa zdieľajú počas registrácie po odsúhlasení podmienok zdieľania údajov.
Bežné otázky
Modely sú spätne testované proti známym historickým šokovým obdobiam, takže ich správanie v strese je skôr zdokumentované ako predpokladané. Keď aktuálna volatilita presiahne rozsah zaznamenaný v tréningových údajoch, systém označí zníženú dôveru vo svoj výstup namiesto vydania odporúčania s falošnou istotou.
áno. Parametre tolerancie rizika, ako napríklad maximálne prijateľné čerpanie alebo limity koncentrácie v sektore, sa konfigurujú podľa mandátu predtým, ako motor vygeneruje odporúčania, takže výstup odráža vaše obmedzenia a nie všeobecnú predvolenú hodnotu.
Príjem údajov a počiatočná analýza prebiehajú nepretržite, pričom väčšina príznakov anomálií sa objaví v priebehu niekoľkých minút od sprístupnenia základných údajov. Formálne odporúčacie správy, ktoré zahŕňajú podporné štatistiky, sa zvyčajne zostavujú v dennom cykle.
Odporúčania a exporty údajov sa dodávajú v štandardných formátoch kompatibilných s bežnými nástrojmi na správu portfólia a výkazníctvo. Špecifiká integrácie sa určujú počas registrácie na základe vášho aktuálneho zásobníka.
Pridajte sa do zoznamu čakateľov na našu ďalšiu kohortu analýzy na úrovni inštitúcie a získajte podrobnosti o registrácii, keď sa uvoľní kapacita.