Awallet spája vaše finančné údaje s prediktívnym motorom, ktorý vo vašom mene vytvára, diverzifikuje a vyvažuje portfólio – bez tabuliek, bez dohadov.
Žiadne manuálne vyvažovanie. Žiadne fragmentované tabuľky. Jeden pripojený systém.
Mladým profesionálom, ktorí budujú druhý zdroj príjmov, málokedy chýbajú informácie. Údaje o trhu, informačné kanály a cenové upozornenia prichádzajú neustále. Problém je inde: premeniť tento objem informácií na rozhodnutie skôr, ako sa príležitosť pohne.
Toto je Data Gap – vzdialenosť medzi prístupom k údajom a ziskovým konaním. Manuálne zatvorenie tejto medzery si vyžaduje čas, štatistickú plynulosť a disciplínu na každodenné opätovné overovanie predpokladov. Väčšina ľudí, ktorí si budujú bohatstvo popri kariére na plný úväzok, nemá nič z toho v prebytku.
Awallet je skonštruovaný tak, aby túto medzeru automaticky, nepretržite a bez toho, aby vyžadoval znalosti v oblasti kvantitatívneho financovania, dopĺňal.
je približne ako dlho trvá pripojenie zdroja údajov a získanie počiatočnej diverzifikovanej alokácie v rámci Awallet – manuálny ekvivalent môže trvať hodiny výskumu na jedno rozhodnutie.
Účet alebo zdroj údajov prepojíte raz. Awallet prijíma historické a aktuálne dátové body – ceny, volatilitu a makro indikátory – bez potreby manuálneho zadávania alebo formátovania.
Nástroj hodnotí aktíva z hľadiska prediktívnej presnosti a korelácie, pričom identifikuje, kde sa výnosy pravdepodobne rozchádzajú, než aby sa pohybovali spoločne, čo je základom skutočnej diverzifikácie.
Keď sa podmienky menia, portfólio sa automaticky vyvažuje v rámci prednastavených rizikových parametrov s cieľom chrániť výnosy upravené o riziko bez toho, aby ste museli denne monitorovať trhy.
Údaje o cene, objeme a sentimente sa spracúvajú nepretržite, takže rozhodnutia o alokácii odzrkadľujú skôr aktuálne podmienky než snímky na konci dňa.
Expozícia smerom k poklesu je riadená prostredníctvom limitov veľkosti pozícií a korelácií, čím sa znižuje závislosť na výkonnosti akéhokoľvek jednotlivého aktíva bez eliminácie účasti na vzostupe.
Alokácie sú rozložené medzi triedy aktív skôr na základe štatistickej nezávislosti než na označení kategórií, čo má tendenciu vytvárať odolnejšie portfóliá počas volatility.
Awallet využíva Bayesovské siete na modelovanie vzťahov medzi aktívami a trhovými faktormi. Namiesto predpovedania jedného výsledku model zachováva rozdelenie pravdepodobných výsledkov, ktoré sa aktualizuje s príchodom nových údajov. Tento prístup je vhodnejší pre neisté trhy ako statické systémy založené na pravidlách, pretože explicitne predstavuje úrovne spoľahlivosti popri každom odporúčaní.
Vstupy sa čerpajú z licencovaných zdrojov trhových údajov a zdrojov prepojených s účtom, pričom každý z nich sa pred použitím v modeli skontroluje na úplnosť. Medzery alebo anomálie v prichádzajúcich údajoch sú označené a vylúčené zo skutočných výpočtov, nie sú interpolované v tichosti, vďaka čomu sú predpovede založené na overených informáciách.
Pripojenia účtu používajú šifrovaný prístup k údajom iba na čítanie všade tam, kde to podporuje poskytovateľ zdroja. Vaše poverenia nie sú nikdy uložené v obyčajnom texte a povolenia na vykonávanie portfólia sú v rámci návrhu systému oddelené od povolení na prístup k údajom.
Awallet bol postavený na jednoduchom pozorovaní: profesionáli, ktorí budú mať najväčší úžitok zo systematického investovania, sú zároveň tými, ktorí majú najmenej času na vykonanie analýzy sami. Platforma existuje na to, aby vykonávala túto analytickú pracovnú záťaž a zároveň udržiavala základné úvahy viditeľné a vysvetliteľné, nie skryté za čiernou skrinkou.
Každé odporúčanie vytvorené systémom možno vysledovať späť k údajom a logike modelu, ktoré ho vygenerovali, čo je zámerná voľba dizajnu na podporu informovaného rozhodovania, a nie slepého spoliehania sa na automatizáciu.
Pre profesionálov, ktorí vyvažujú náročnú kariéru, Awallet zabezpečuje priebežnú údržbu portfólia – vyvažovanie, monitorovanie rizík a diverzifikáciu – takže budovanie sekundárneho toku príjmov si nevyžaduje pozornosť druhej práce.
Investori, ktorí už rozumejú trhom, používajú Awallet na prístup k technikám modelovania – Bayesovskej inferencii, hedgingu založenému na korelácii – ktoré sú zvyčajne vyhradené pre inštitucionálne oddelenia, aplikované na ich vlastné portfólio bez potreby špecializovaného analytika.
Pripojte zdroj údajov, skontrolujte počiatočnú alokáciu a nechajte model zvládnuť priebežné úpravy. Nevyžaduje sa žiadna tabuľka a nevyžaduje sa žiadna minimálna analytická skúsenosť.
Začnite hneď