Portfeļa optimizācija
Aktīvu sadalījuma pielāgošana atbilstoši iepriekš pārbaudītiem scenārijiem, ņemot vērā ieguldījumu horizontu un pieļaujamā riska līmeni.
Apzināti lēmumi
Paredzamās analīzes platforma
Optimizējiet savu peļņu, izmantojot paredzamo analīzi un reāllaika atpakaļpārbaudes datus.
Modeļi, kas apstiprināti ilgā tirgus vēsturē, pirms jebkādas izvietošanas reālos apstākļos.
Metodoloģija
Asstranet apvieno statistisko modelēšanu un liela apjoma tirgus datu apstrādi. Katrs ieteikums ir balstīts uz pārbaudāmu vēsturi, nevis atsevišķu prognozi.
Mūsu modeļi tiek izstrādāti iekšēji un nepārtraukti pielāgoti tirgus attīstībai, bez atkarības no ārējiem vispārējiem risinājumiem.
Apstrāde attiecas uz plašām datu sērijām, kas šķērso vairākus avotus, lai ierobežotu neobjektivitāti, kas saistīta ar ierobežotu paraugu.
Katrs scenārijs tiek pārbaudīts stresa apstākļos augsta nepastāvības periodos, pirms tas tiek piedāvāts kā lēmuma pamatā.
Pierādījums ar datiem
Neviena stratēģija netiek izlaista, ja nav iziets viss tālāk norādītais apstiprināšanas process.
Tirgus datu, finanšu plūsmu un sektoru rādītāju apkopojums, kas pastāvīgi tiek atjaunināts, lai atspoguļotu reālos apstākļus.
Novērotajai dinamikai pielāgotu statistisko modeļu konstruēšana ar mainīgo lielumu svēršanu atbilstoši to izmērītajai skaidrojošajai spējai.
Katrs modelis tiek salīdzināts ar pagātnes datiem vairākos tirgus ciklos, pirms tas tiek saglabāts kā lēmuma pamatā.
Lietojumprogrammas
Paredzēts jauniem profesionāļiem, kuri dažādo savus ienākumus, un lēmumu pieņēmējiem, kuriem lēmumi jāpieņem ierobežotā laikā.
Aktīvu sadalījuma pielāgošana atbilstoši iepriekš pārbaudītiem scenārijiem, ņemot vērā ieguldījumu horizontu un pieļaujamā riska līmeni.
Apzināti lēmumi
Nozaru rādītāju savstarpēja nolasīšana, lai identificētu attiecīgos signālus informācijas apjomā, kuru ir grūti apstrādāt manuāli.
Ietaupiet laiku
Kritiskās iedarbības noteikšana un nelabvēlīgu scenāriju modelēšana pirms kapitāla apņemšanās.
Riska samazināšana
Datu caurspīdīgums
Datu apstrāde atbilst GDPR prasībām: datu vākšanas samazināšana, lokalizēta mitināšana un piekļuves izsekojamība.
Modeļi ir balstīti uz dokumentētām un reproducējamām statistikas metodēm, kas pārbaudītas ar vēsturiskām datu kopām pirms jebkādas ekspluatācijas.
Nākotnes darbība netiek garantēta. Atpakaļpārbaudes rezultāti atspoguļo pagātnes tirgus apstākļus.
Par
Asstranet ir paredzēts profesionāļiem, kuri vēlas izprast ieteikuma pamatojumu, nevis tikai saņemt rezultātu.
Tehniskā komanda dokumentē katru modeli un publicē izmantotos validācijas parametrus, lai katrs lietotājs varētu novērtēt stratēģijas uzticamību pirms tās apņemšanās.
Piekļūstiet Asstranet atpakaļpārbaudītajiem modeļiem un integrējiet paredzamo analīzi savā lēmumu pieņemšanas procesā.