Az Awallet összekapcsolja pénzügyi adatait egy előrejelző motorral, amely az Ön nevében portfóliót épít fel, diverzifikál és egyensúlyba hoz – táblázatok és találgatások nélkül.
Nincs kézi kiegyensúlyozás. Nincsenek töredezett táblázatok. Egy csatlakoztatott rendszer.
A második bevételi forrást építő fiatal szakembereknek ritkán van információhiánya. Folyamatosan érkeznek piaci adatok, hírfolyamok és árértesítések. A nehézség máshol rejlik: ezt az információmennyiséget döntéssé alakítani, mielőtt a lehetőség már megmozdult volna.
Ez a Data Gap – az adatokhoz való hozzáférés és a nyereséges cselekvés közötti távolság. Ennek a hiányosságnak a kézi bezárásához időre, statisztikai folyékonyságra és fegyelemre van szükség a feltételezések napi újraellenőrzéséhez. A legtöbb ember főállású karrierje mellett vagyont épít fel.
Az Awallet úgy készült, hogy ezt a hiányt automatikusan, folyamatosan és anélkül, hogy kvantitatív pénzügyi háttérre lenne szüksége.
Ez nagyjából mennyi ideig tart egy adatforrás csatlakoztatásához és az Awallet-en belüli kezdeti diverzifikált kiosztáshoz – a kézi megfelelője döntésenként órákig tartó kutatást igényel.
Egy fiókot vagy adatforrást egyszer kapcsol össze. Az Awallet feldolgozza a történelmi és élő adatpontokat – árképzést, volatilitást és makromutatókat – anélkül, hogy kézi bevitelt vagy formázást igényelne.
A motor értékeli az eszközöket a prediktív pontosság és a korreláció érdekében, és azonosítja, hogy a megtérülések hol térnek el, nem pedig együtt mozognak, ami a valódi diverzifikáció alapja.
A feltételek változásával a portfólió automatikusan egyensúlyba kerül az előre beállított kockázati paramétereken belül, hogy megóvja a kockázattal kiigazított hozamokat anélkül, hogy a piacok napi megfigyelését kellene követelnie.
Az ár-, mennyiség- és véleményadatok feldolgozása folyamatosan történik, így az elosztási döntések az aktuális feltételeket tükrözik, nem pedig a nap végi pillanatképeket.
A lefelé irányuló kitettséget pozícióméretezéssel és korrelációs korlátokkal kezelik, csökkentve az egyes eszközök teljesítményétől való függést anélkül, hogy kiküszöbölnék a felfelé irányuló részvételt.
Az allokációk az eszközosztályok között oszlanak meg statisztikai függetlenség alapján, nem pedig kategóriacímkék alapján, ami rugalmasabb portfóliókat eredményez a volatilitás során.
Az Awallet Bayes-hálózatokat használ az eszközök és a piaci tényezők közötti kapcsolatok modellezésére. Egyetlen kimenetel előrejelzése helyett a modell fenntartja a valószínű kimenetelek eloszlását, amelyet az új adatok érkezésekor frissít. Ez a megközelítés jobban megfelel a bizonytalan piacoknak, mint a statikus szabályalapú rendszereknek, mivel kifejezetten megbízhatósági szintet képvisel az egyes ajánlások mellett.
A bemeneti adatok licencelt piaci adattáblázatokból és fiókhoz kapcsolódó forrásokból származnak, és mindegyiket ellenőrizzük a teljesség szempontjából, mielőtt felhasználnák őket a modellben. A bejövő adatok hiányosságait vagy anomáliáit a rendszer megjelöli, és kizárja az élő számításokból, nem pedig csendes interpolációt, ami az előrejelzéseket ellenőrzött információkon alapozza meg.
A fiókkapcsolatok csak olvasható, titkosított adathozzáférést használnak, ahol ezt a forrásszolgáltató támogatja. A hitelesítési adatokat soha nem tároljuk egyszerű szövegként, és a portfólió-végrehajtási engedélyeket a rendszer tervezése miatt elkülönítjük az adathozzáférési engedélyektől.
Az Awallet egy egyszerű megfigyelésre épült: azok a szakemberek profitálnak leginkább a szisztematikus befektetésből, akiknek van a legkevesebb idejük az elemzés elvégzésére. A platform azért létezik, hogy elviselje ezt az analitikai munkaterhelést, miközben a mögöttes érvelést láthatóan és megmagyarázhatóan tartja, nem pedig egy fekete doboz mögé rejtve.
A rendszer által készített minden ajánlás az azt létrehozó adatokra és modelllogikára vezethető vissza, ami tudatos tervezési választás a tájékozott döntéshozatal támogatására, nem pedig az automatizálásra való vak támaszkodásra.
Az igényes karriert kiegyensúlyozó szakemberek számára az Awallet kezeli a portfólió folyamatos karbantartását – újraegyensúlyozást, kockázatfigyelést és diverzifikációt –, így a másodlagos jövedelemforrás felépítése nem igényel másodállású figyelmet.
Azok a befektetők, akik már ismerik a piacokat, az Awallet-et használják a modellezési technikákhoz – Bayes-i következtetéshez, korreláció alapú fedezeti ügylethez –, amelyeket jellemzően az intézményi asztalok számára tartanak fenn, és amelyeket saját portfóliójukra alkalmaznak anélkül, hogy külön elemzőre lenne szükségük.
Csatlakoztasson egy adatforrást, tekintse át a kezdeti hozzárendelést, és hagyja, hogy a modell kezelje a folyamatban lévő módosításokat. Nincs szükség táblázatkezelésre, és nincs szükség minimális analitikai tapasztalatra.
Kezdje most