Az Pergent összekapcsolja a valós idejű piaci adatokat a történelmileg hitelesített mesterséges intelligencia modellekkel, és a nagy mennyiségű adatot konkrét, kockázattal kiigazított cselekvési javaslatokká alakítja át portfóliójához.
Kérjen hozzáféréstNapjainkban a pénzügyi piacok több információt generálnak, mint amennyit az egyén ésszerű időn belül képes értékelni. Folyamatosan érkeznek az ármozgások, a makroadatok, a cégjelentések és a hangulati mutatók – a saját mindennapi munkával párhuzamosan.
Azon fiatal szakemberek számára, akik alaptevékenységük mellett egy második vagyonforrást szeretnének felépíteni, ez nem biztonsági, sokkal inkább hatékonysági problémát okoz: máshol hiányzik a manuális kutatásra fordított idő. A döntések ilyenkor inkább megszokásból, mint elemzésből születnek.
Az Pergent-et a nyers adatok és az érthető befektetési döntés közötti szakadék áthidalására fejlesztették ki. A platform nem helyettesíti a saját megítélését, hanem strukturálja a mögöttes adatokat, hogy a minták és kockázatok láthatóvá váljanak a döntés meghozatala előtt.
Minden modellt először lefuttatnak a múltbeli piaci adatokkal, mielőtt aktuális ajánlásokat készítenek. Ez a sorrend – először utólagos ellenőrzés, majd alkalmazás – az egész platform módszertani alapja.
Az áradatokat, a kereskedési volumeneket és a nyilvánosan elérhető piaci információkat folyamatosan rögzítjük és egységes formátumba konvertáljuk, hogy a különböző források összehasonlíthatók maradjanak.
A beérkező adatokat a múltbeli piaci trendek alapján ellenőrzik. Azok a modellek, amelyek az elmúlt piaci fázisokban nem mutattak stabil teljesítményt, ki vannak zárva a jelenlegi ajánlási logikából.
A fennmaradó modellek olyan ajánlást alkotnak, amely a várható fejlemények mellett a historikus ingadozási tartományt és a lehetséges veszteségforgatókönyveket is mutatja.
Felismeri az ártrendek statisztikailag releváns mintázatait, és hozzárendeli azokat a korábbi összehasonlítási esetekhez. Ez azt jelenti, hogy a piaci mozgásokat nem elszigetelten, hanem hasonló történelmi adatokkal összefüggésben értékelik.
Megjeleníti a múltbeli ingadozási tartományt és az egyes pozíciók lehetséges veszteségforgatókönyveit, így a döntéseket nem feltételezések, hanem valószínűségek alapján lehet meghozni.
A javasolt stratégiát több történelmi piaci fázissal összehasonlítva teszteli a tőke bevetése előtt. Ez csökkenti a kutatási erőfeszítéseket, amelyek egyébként szükségesek lennének a manuális összehasonlító elemzésekhez, és olyan alapot biztosít, amely a portfólió növekedésével is méretezhető marad.
Hirtelen áringadozások esetén a kockázati műszerfal megmutatja, hogy a mozgás a múltbeli ingadozásokon belül van-e, vagy szokatlan eltérést jelent-e. Ez különbözteti meg a rövid távú korrekciót a szerkezeti jeltől.
A több éves távlatú megtakarítási terveknél a backtester felméri, hogyan teljesített volna egy stratégia a múltban a különböző piaci ciklusokban – iránymutatásként, nem pedig garanciaként a jövőbeli fejlődésre.
Az előrejelzési modul a meglévő pozíciók közötti összefüggéseket mutatja. Ha egy második bevételt szeretne felhalmozni a befektetésekből, láthatja, hogy a további diverzifikáció hol csökkenti ténylegesen az általános kockázatot.
A platform nyilvánosan elérhető piaci adatokat, például ártrendeket, kereskedési volumeneket és korábbi volatilitási mutatókat használ. A feldolgozás előtt minden forrás következetességét ellenőrizzük, és egységes adatformátumba konvertáljuk.
A produktív felhasználás előtt minden modellt visszatesztelésnek vetnek alá a múltbeli piaci adatokkal. A múltbeli eredmények nem a jövőbeli fejlemények bizonyítékai; arra szolgálnak, hogy használat előtt kizárják a nyilvánvalóan instabil modelleket. A modelleket rendszeresen újraértékelik, ahogy a piaci feltételek szerkezetileg megváltoznak.
Az Pergent független elemző eszközként használható a meglévő raktárokkal és jelentési folyamatokkal párhuzamosan. A kapcsolat a meglévő fiókok beavatkozása nélkül jön létre; A platform olyan ajánlásokat ad, amelyeket a felhasználók a megszokott környezetükben önállóan implementálnak.
Hozzáférés a
Kérjen bemutatót Először olvassa el a gyakran ismételt kérdéseket