Az Sur Valorencia nagy mennyiségű piaci adatot dolgoz fel, hogy az egyes vállalkozások profiljához szabott befektetési ajánlásokat állítson elő. A korábban nagy portfóliók számára fenntartott intézményi elemzést itt közvetítési költségek nélkül kínáljuk.
Optimalizálja mostA probléma
A készpénzzel rendelkező kisvállalkozások gyakran számítanak táblázatokra, negyedéves jelentésekre és elavult információk alapján hozott döntésekre. Mire az elemzés következtetésre jut, a piaci feltételek már megváltoztak.
A megoldás
Az Sur Valorencia a kézi elemzést olyan gépi tanulási modellekre cseréli, amelyek folyamatosan frissítik előrejelzéseiket. Az eredmény egy felülvizsgált ajánlás, mielőtt a tőke még egy napig tétlenül állna.
A három alapvető képesség
A rendszer frissíti jelzéseit, amint új piaci adatok érkeznek, anélkül, hogy a lezárt jelentésekre vagy a havi felülvizsgálati ciklusokra hagyatkozna. Minden ajánlás a jelenlegi állapotot tükrözi, nem az előző hétét.
A modellek azonosítják a volatilitás és a kitettség mintáit, mielőtt azok veszteségbe fordulnának. A platform jelzi a legmagasabb kockázatú forgatókönyveket, így a végső döntés a kezdetektől fogva magában foglalja ezt a kontextust.
Ugyanazt az elemzőmotort alkalmazzák egy kis volumenű treasury-re és egy nagyobb portfólióra is, a paraméterek módosításával anélkül, hogy minden esetben újra kellene tervezni a folyamatot.
Módszertan
A rendszer a piaci adatokat, az ártörténetet és a releváns makrogazdasági változókat egyetlen referenciabázisba gyűjti, amelyet az elemzési fázisba lépés előtt finomítanak.
A gépi tanulási modellek azonosítják a korrelációkat, és előrevetítik a valószínű forgatókönyveket, minden egyes hipotézist tesztelve a legújabb adatokkal a hibahatár csökkentése érdekében.
Az eredmény egy konkrét tőkeallokációs ajánlásban jelenik meg a kapcsolódó kockázati szint kíséretében, amely készen áll felülvizsgálatra és jóváhagyásra.
A platformról
Az Sur Valorencia elemző rétegként való működésre készült, nem pedig vagyonkezelőként, a kezelt vagyon után járó díjakkal. A tőke az azt befizető személy irányítása alatt marad; A platform adatalapú döntési kritériumokat biztosít.
Ez lehetővé teszi a csökkentett költségstruktúra fenntartását és ennek a hatékonyságnak a felhasználó jövedelmezőségébe való közvetlen átvitelét.
Gyakorlati alkalmazások
A készpénztöbblettel rendelkező kisvállalkozások automatizált módon azonosíthatják, hogy mely alacsony kockázatú eszközökben helyezzék el ezt a tőkét, miközben azt nem üzleti műveletekre osztják fel.
A befektetési vonal bővítése előtt a prediktív modellek megbecsülik a legkedvezőbb időablakot a megfelelő szektor legutóbbi teljesítménye alapján.
A magánbefektető folyamatosan olvassa portfóliójának kitettségét, és figyelmeztetést kap, ha egy eszköz koncentrációja meghaladja a megállapított paramétereket.
Következő lépés
A pénztári vagy portfólióadatok integrálása nem igényel bonyolult technikai migrációt. A rendszer csatlakozik az általános forrásokhoz, és elvégzi az első elemzést anélkül, hogy kiterjedt kézi konfigurációra lenne szükség.
A kezdeti adatintegráció kevesebb mint egy munkanapon belül megtörténik.
Optimalizálja most