挑戦
タイムゾーンは変化し、接続性も変化し、従来の資産管理では、固定住所と口座開設のための 5 桁の金額の両方を持っていることが前提となっています。どちらもほとんどの遠隔地の専門家には当てはまらず、健全な投資の前提条件であってはなりません。
Harbor Yieldarant Platform は、より単純な前提に基づいて構築されています。つまり、意思決定の質は、開始時の資本の量ではなく、その背後にあるデータの質に依存する必要があります。
コア技術
このプラットフォームは、市場、マクロ経済、金融商品レベルのデータを継続的に取り込み、意味のある価格やリスクの動きに先行するパターンを特定するために訓練された統計モデルを適用します。出力はブラックボックスではありません。それぞれの推奨事項は、それを生成したデータまで追跡可能です。
過去のデータとライブデータでトレーニングされたモデルは、特定の資産または戦略について予想される結果の範囲を予測し、固定スケジュールではなく新しい情報が到着すると更新されます。
すべての推奨事項は、ユーザーが設定したエクスポージャー制限とボラティリティしきい値に基づいて重み付けされるため、システムは成長だけではなく、成長と並行して資本を保全することを優先します。
データ フィードは継続的に更新されます。つまり、1 つの市場における夜間の変化は、そのセッションがどこで行われたとしても、次の作業セッションの前にダッシュボードに反映されます。
方法論
意思決定が自動化されると、透明性がより重要になります。モデルが例外なく毎回従うシーケンスは次のとおりです。
市場価格、経済指標、商品のファンダメンタルズは複数のソースから収集され、分析用に一貫した形式に正規化されます。
統計モデルは、現在の状況を過去の先例と比較し、既存の保有資産に関連する相関関係や異常を警告します。
調査結果は、指定されたリスク許容度と期間を通じてフィルタリングされ、一般的な市場の見解ではなく、特定の日付付きの推奨事項が生成されます。
実際に適用される
シナリオ 1
1 か月に 3 つのタイムゾーンにまたがって作業する請負業者は、固定スケジュールで市場を監視することはできません。このプラットフォームの継続的な分析により、取引場の営業時間に縛られることなく、ログイン時に推奨事項が準備されることになります。ポジションは、出発前に構成したリスク設定に照らして自動的にレビューされます。
シナリオ 2
控えめな金額から始める人は、最小値なしの構造を使用して、モデルが互いに相関性が低いと識別するいくつかの資産クラスにその金額を分散させます。残高が増加すると、毎回手動で確認する必要がなく、同じ予測フレームワークによって割り当てが再調整されます。
透明性
アカウントと財務データは転送中も保存中も暗号化され、基盤となるモデルへのアクセスはログに記録され、それを必要とするプロセスに制限されます。当社はマーケティング目的でポートフォリオデータを第三者と共有しません。
モードを選択します。一部のクライアントは、承認する前に各推奨事項を確認します。他のものは、事前に合意されたリスクパラメータ内でプラットフォームを実行することを許可します。いずれにせよ、実行されたすべてのアクションは、それを正当化するデータとともに記録されます。
一つもありません。予測モデルの実行コストはアカウントの規模に関係なくほぼ固定されているため、予測モデルの周囲に障壁を構築していません。料金体系は、参入へのゲートとして機能するのではなく、アクティビティとバランスに応じて調整されます。
アカウントを設定し、リスク許容度を定義し、モデルに最初の分析を代わって実行させます。開始するために必要な最低残高はなく、見つかった内容を確認する以上の義務はありません。
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