Portföy optimizasyonu
Yatırım ufku ve tolere edilen risk düzeyi dikkate alınarak, varlık tahsisinin daha önce test edilmiş senaryolara göre ayarlanması.
Bilgiye dayalı kararlar
Tahmine Dayalı Analitik Platformu
Tahmine dayalı analizler ve gerçek zamanlı, geriye doğru test edilmiş verilerle getirilerinizi optimize edin.
Modeller, gerçek koşullarda kullanıma sunulmadan önce uzun pazar geçmişleri boyunca doğrulanmıştır.
Metodoloji
Asstranet, istatistiksel modellemeyi ve büyük hacimli piyasa verilerinin işlenmesini birleştirir. Her öneri izole edilmiş bir tahmine değil, doğrulanabilir geçmişe dayanmaktadır.
Modellerimiz dahili olarak geliştirilmekte ve harici jenerik çözümlere bağımlı olmaksızın pazardaki gelişmelere göre sürekli olarak ayarlanmaktadır.
İşleme, sınırlı bir numuneyle bağlantılı önyargıyı sınırlamak için çeşitli kaynakları geçen kapsamlı veri serileriyle ilgilidir.
Her senaryo, karara temel olarak önerilmeden önce yüksek volatilite dönemlerinde stres testine tabi tutulur.
Verilere göre kanıt
Aşağıdaki doğrulama sürecinin tamamından geçmeden hiçbir strateji yayınlanmaz.
Gerçek koşulları yansıtacak şekilde sürekli güncellenen piyasa verilerinin, finansal akışların ve sektör göstergelerinin toplanması.
Değişkenlerin ölçülen açıklayıcı güçlerine göre ağırlıklandırılmasıyla, gözlemlenen dinamiklere göre ayarlanan istatistiksel modellerin oluşturulması.
Her model, karar için bir temel olarak tutulmadan önce çeşitli piyasa döngülerindeki geçmiş verilerle karşılaştırılır.
Uygulamalar
Gelirlerini çeşitlendiren genç profesyoneller ve zaman kısıtlaması altında karar vermek zorunda olan karar vericiler için tasarlandı.
Yatırım ufku ve tolere edilen risk düzeyi dikkate alınarak, varlık tahsisinin daha önce test edilmiş senaryolara göre ayarlanması.
Bilgiye dayalı kararlar
Manuel olarak işlenmesi zor olan bir bilgi hacmindeki ilgili sinyalleri belirlemek için sektörel göstergelerin çapraz okunması.
Zamandan tasarruf edin
Sermaye taahhüdünden önce kritik risklerin tespiti ve olumsuz senaryoların simülasyonu.
Risk azaltma
Veri şeffaflığı
Veri işleme, GDPR gereksinimlerine uygundur: toplamanın en aza indirilmesi, yerelleştirilmiş barındırma ve erişimin izlenebilirliği.
Modeller, herhangi bir operasyonel kullanımdan önce geçmiş veri kümeleri üzerinde test edilen, belgelenmiş ve tekrarlanabilir istatistiksel yöntemlere dayanmaktadır.
Gelecekteki hiçbir performans garanti edilmez. Geriye dönük test sonuçları geçmiş piyasa koşullarını yansıtır.
Hakkında
Asstranet, bir önerinin ardındaki mantığı anlamak isteyen, yalnızca sonucu almak isteyen profesyonelleri hedeflemektedir.
Teknik ekip, her modeli belgeliyor ve kullanılan doğrulama parametrelerini yayınlıyor; böylece her kullanıcı, bir stratejiye taahhütte bulunmadan önce stratejinin güvenilirliğini değerlendirebilir.
Asstranet'in daha önce test edilmiş modellerine erişin ve tahmine dayalı analizi karar verme sürecinize entegre edin.