Plateforme Pergent pour l'analyse de données et la stratégie d'investissement basées sur l'IA
Analyse des investissements basée sur l'IA

Des décisions d’investissement bien fondées basées sur des modèles back-testés

Pergent connecte les données de marché en temps réel avec des modèles d'IA historiquement validés et traduit de grandes quantités de données en recommandations d'action concrètes et ajustées au risque pour votre portefeuille.

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Répartition historique des rendements

Pourquoi l'intuition ne suffit plus avec la quantité de données actuelle

Aujourd’hui, les marchés financiers génèrent plus d’informations qu’un individu ne peut évaluer de manière significative dans un laps de temps raisonnable. Les mouvements de prix, les données macro, les rapports d'entreprise et les indicateurs de sentiment arrivent en permanence - parallèlement à votre propre vie professionnelle quotidienne.

Pour les jeunes professionnels qui souhaitent se constituer une deuxième source de richesse en plus de leur activité principale, cela ne pose pas de problème de sécurité, mais plutôt un problème d'efficacité : le temps consacré à la recherche manuelle manque ailleurs. Les décisions sont alors prises par habitude plutôt que par analyse.

Le véritable facteur de coût n’est pas le risque lui-même, mais le temps qui manque pour l’évaluer systématiquement.
Environnement d'analyse Pergent pour les processus décisionnels basés sur des données

Un outil d’analyse, pas une promesse de prévision

Pergent a été développé pour combler le fossé entre les données brutes et une décision d'investissement compréhensible. La plateforme ne remplace pas votre propre jugement, mais structure plutôt les données sous-jacentes de manière à ce que les tendances et les risques deviennent visibles avant qu'une décision ne soit prise.

Tous les modèles sont d’abord comparés aux données historiques du marché avant d’être utilisés pour formuler les recommandations actuelles. Cet ordre – d’abord une vérification a posteriori, puis une application – constitue la base méthodologique de l’ensemble de la plateforme.

Comment fonctionne le moteur d'analyse en arrière-plan

01

Collecte de données

Les données sur les prix, les volumes de transactions et les informations de marché accessibles au public sont enregistrées en permanence et converties dans un format uniforme afin que les différentes sources restent comparables.

02

Analyse du modèle

Les données entrantes sont vérifiées par rapport aux tendances historiques du marché. Les modèles qui n'ont pas montré de performances stables au cours des phases de marché passées sont exclus de la logique de recommandation actuelle.

03

Production ajustée au risque

Les autres modèles créent une recommandation qui, outre l'évolution attendue, montre également la plage de fluctuation historique et les scénarios de pertes possibles.

Des outils pour des résultats mesurables au lieu de pures prévisions

Analyse prédictive

Module de prévision

Reconnaît les modèles statistiquement pertinents dans les tendances des prix et les attribue à des cas de comparaison historiques. Cela signifie que les mouvements du marché ne sont pas évalués de manière isolée, mais plutôt dans le contexte de données historiques similaires.

Gestion des risques

Tableau de bord des risques

Affiche la plage de fluctuation historique et les scénarios de pertes possibles pour chaque position afin que les décisions puissent être prises sur la base de probabilités plutôt que d'hypothèses.

Backtesting

Backtesteur de stratégie automatisé

Teste une stratégie proposée par rapport à plusieurs phases historiques du marché avant de déployer du capital. Cela réduit l'effort de recherche qui serait autrement nécessaire pour les analyses comparatives manuelles et fournit une base qui reste évolutive même à mesure que le portefeuille se développe.

Scénarios pratiques pour créer de la richesse parallèlement à votre travail

Un

Classer la volatilité du marché

En cas de fluctuations soudaines des prix, le tableau de bord des risques indique si un mouvement se situe dans les limites des fluctuations historiques ou représente un écart inhabituel. C’est ce qui distingue une correction à court terme d’un signal structurel.

b

Planifier la création de richesse à long terme

Pour les plans d'épargne à horizon pluriannuel, le backtester fournit une évaluation de la façon dont une stratégie aurait fonctionné dans différents cycles de marché dans le passé - à titre indicatif et non comme garantie pour le développement futur.

C

Diversifier le portefeuille

Le module de prévision affiche les corrélations entre les positions existantes. Si vous souhaitez générer un deuxième revenu grâce à vos investissements, vous pouvez voir dans quelle mesure une diversification supplémentaire réduit réellement le risque global.

Réponses aux questions techniques et méthodologiques

Quelles sources de données Pergent utilise-t-il ?

La plateforme utilise des données de marché accessibles au public telles que les tendances des prix, les volumes de transactions et les mesures de volatilité historiques. La cohérence de toutes les sources est vérifiée avant traitement et convertie dans un format de données uniforme.

Quelle est la fiabilité des modèles ?

Chaque modèle est backtesté par rapport aux données historiques du marché avant une utilisation productive. Les résultats passés ne préjugent pas des développements futurs ; ils servent à exclure les modèles manifestement instables avant utilisation. Les modèles sont régulièrement réévalués à mesure que les conditions du marché changent structurellement.

Comment Pergent peut-il être intégré dans les processus existants ?

Pergent peut être utilisé comme un outil d'analyse indépendant parallèle aux dépôts et processus de reporting existants. Une connexion s'effectue sans interférer avec les comptes existants ; La plateforme fournit des recommandations que les utilisateurs mettent en œuvre de manière autonome dans leur environnement habituel.

Commencez à revoir votre stratégie en fonction des données

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