Analīzes dzinēja tehniskā arhitektūra
Katrs ieteikums iziet četrus atšķirīgus posmus, sākot no neapstrādātu datu vākšanas līdz vēsturiskai validācijai, pirms tiek parādīts lietotājam.
Datu uzņemšana
Nepārtraukta tirgus plūsmu, makroekonomikas datu un cenu sēriju vākšana no valsts un privātiem finanšu avotiem.
Standartizācija
Neapstrādāti dati ir standartizēti, izņēmumi tiek filtrēti un laika rindas tiek saskaņotas ar kopēju bāzi.
Prognozējošā modelēšana
Statistikas modeļi nosaka korelācijas starp aktīviem un novērtē iespējamos tirgus scenārijus.
Validācija ar atpakaļpārbaudi
Katra stratēģija tiek simulēta vēsturiskos periodos, kas atšķiras no apmācības fāzes, pirms tā tiek darīta pieejama.
Analīzes instrumenti dažādošanai
Katrs modulis attiecas uz konkrētu portfeļa dimensiju — sadali, risku, korelāciju —, lai sniegtu kvantitatīvus ieteikumus.
Dinamiskā sadale
Pielāgo portfeļa sadalījumu, pamatojoties uz turēto aktīvu svārstīgumu.
Sistēmiskā riska vērtēšana
Katrai pozīcijai piešķir tirgus, kredīta un likviditātes šoku riska darījumu reitingu.
Scenārija simulācija
Projicē makroekonomisko izmaiņu ietekmi uz portfeļa kopējo vērtību un risku.
Korelācijas noteikšana
Identificē ļoti korelētus aktīvus, lai ierobežotu neparedzētu riska koncentrāciju.
Atpakaļpārbaudes atskaites
Dokumentē katras pārbaudītās stratēģijas vēsturisko veiktspēju katrā periodā.
Līdzsvara atjaunošanas brīdinājumi
Ziņo par novirzēm starp faktisko sadalījumu un lietotāja definēto mērķa piešķīrumu.
Risks nav abstrakts mainīgais
Dzinējs segmentē portfeli homogēnās riska klasēs, mēra savstarpējo korelāciju starp pozīcijām, pēc tam aprēķina neto pakļautību tirgus, kredītriskam un likviditātes riskam.
Sprūda sliekšņus var regulēt lietotājs, un tie tiek piemēroti identiski katram pārrēķinam, bez starpposma manuālas iejaukšanās.
Analizējiet modeļusKonkrēts pielietojums aktīvajiem profiliem
Trīs reprezentatīvi lietotāju profili, kuri vēlas dažādot savus ienākumus papildus pamatdarbībai.
Darbinieku uzkrājumu dažādošana
Mērķis: sadalīt vairāku gadu laikā uzkrātos ietaupījumus ārpus darba devēja piedāvātajiem produktiem, veicot ikmēneša, nevis ikdienas uzraudzību.
Jaunu līdzekļu klašu testēšana
Mērķis: ar atpakaļejošās pārbaudes palīdzību novērtēt interesi integrēt preces un valūtas portfelī, kas līdz šim koncentrējās uz akcijām.
Iekšējo modeļu savstarpēja validācija
Mērķis: pirms jebkāda piešķiršanas lēmuma salīdzināt personīgās vadības hipotēzes ar dzinēja radītajiem atpakaļpārbaudes rezultātiem.
Datu avoti un validācijas metode
Visbiežāk uzdotie jautājumi attiecas uz datu izcelsmi un atpakaļejošās pārbaudes ticamību.
No kurienes nāk platformas izmantotie dati?
Dati tiek apkopoti no atzītiem finanšu datu sniedzējiem un publiskajiem tirgiem, pastāvīgi atjauninot cenu rindas un makroekonomiskos rādītājus.
Kā tiek veikta atpakaļpārbaude?
Katra stratēģija tiek simulēta vēsturiskā periodā, kas atšķiras no modeļa apmācībai izmantotā laika, lai ierobežotu risku, ka jau zināmi dati tiek pārstādīti.
Vai pagātnes sniegums garantē nākotnes rezultātus?
Nē. Atpakaļpārbaude mēra stratēģijas noturību jau notikušajos tirgus ciklos. Tas negarantē turpmāko darbību, un to nevajadzētu interpretēt kā tādu.
Uz kurām aktīvu klasēm attiecas analīze?
Akcijas, obligācijas, ETF, valūtas un preces. Aptvērums ir atkarīgs no katram instrumentam pieejamajiem datu avotiem.
Vai platformas lietošanai ir nepieciešamas padziļinātas finanšu zināšanas?
Ieteicama pamata izpratne par risku un sadali. Pārskati ir izstrādāti tā, lai tie būtu lasāmi bez portfeļa pārvaldnieka apmācības.
Pārejiet no intuitīva lēmuma uz kvantitatīvu lēmumu
Mont Rendoire terminālis nodrošina piekļuvi iepriekš aprakstītajiem sadales, riska vērtēšanas un atpakaļpārbaudes moduļiem, ik mēnesi veicot jūsu pozīciju uzraudzību.
Piekļūstiet terminālim