InGrosz ühendab ennustavad mudelid praeguse turuandmete analüüsiga, et piirata emotsioonide mõju investeerimisotsustele. Kapital jääb likviidseks – ilma vahendite külmutamise perioodideta.
InGrosz loodi tööriistana, mis ühendab ennustava analüütika kapitalihalduse praktikaga. Ühekordsete ühekordsete analüüside asemel töötab süsteem pidevalt – uuendab soovitusi lähtuvalt muutuvatest turuandmetest ja kliendi portfelli olukorrast.
Meie eesmärk on otsuseid toetada, mitte teha neid automaatselt. Lõplik otsus jääb alati investorile ning süsteem annab analüütilise põhjenduse ja alternatiivsed stsenaariumid.
Paljud finantsotsused tehakse aja või emotsioonide survel, eriti kui andmed on laialivalguvad ja aegunud.
InGrosz töötleb pidevalt saadaolevaid finants- ja turuandmeid ning ajakohastab soovitusi vastavalt tingimuste muutumisele. Süsteemi roll on piirata ainuüksi intuitsiooni põhjal tehtavate otsuste arvu, võtmata ära kliendilt kontrolli kapitali üle.
Allpool kirjeldame, kuidas süsteem muudab andmed konkreetseteks otsustussoovitusteks.
Masinõppemudelid analüüsivad ajalooliste ja praeguste andmete mustreid, luues ühe jäika prognoosi asemel rida tõenäosusstsenaariume. Iga stsenaarium sisaldab tingimuste kirjeldust, mille korral seda saaks realiseerida.
Süsteem hindab pidevalt portfelli riskiprofiili, võttes arvesse varade vahelisi korrelatsioone ja turu volatiilsuse muutusi. Kui riskipositsioon ületab kliendile seatud limiite, koostatakse tasakaalustamise või hajutamise soovitus.
Turuandmed ja portfelliteave laaditakse alla automaatsete tsüklitena ning analüüsitulemusi värskendatakse, ilma et oleks vaja aruandeid käsitsi värskendada. See võimaldab reageerida tingimuste muutustele kiiremini kui perioodilise kontrolli mudelis.
Analüütiline protsess toimub kolmes korratavas etapis, olenemata portfelli suurusest.
Süsteem loob ühenduse kliendi olemasolevate finantsandmete allikatega – tehingute ajalugu, portfelli struktuur ja valitud turuandmed – kasutades turvalisi, loapiiranguga ühendusi.
Mudel töötleb andmeid regulaarsete tsüklitena, uuendades stsenaariume ja riskihinnangut uue turuinfo saabumisel.
Analüüsi tulemus esitatakse soovitusena koos põhjendusega. Klient loeb argumendi läbi ja otsustab ise tegutseda.
Allolevad stsenaariumid näitavad, kuidas erinevad kliendirühmad süsteemi kasutavad.
Keskmise sissetulekuga pered vajavad sageli rahalist reservi, mis nii toimib kui ka hädaolukordades kättesaadavaks jääb. Süsteem aitab luua portfelli struktuuri, mis säilitab kõrge likviidsuse, piirates samas inflatsiooni mõju kogunenud vahendite väärtusele.
Käibekapitali ülejäägiga ettevõtjad saavad analüüsi abil hinnata, millist osa vahenditest on võimalik kaasata, ilma et oleks oht kaotada ettevõtte tegevuslikviidsus. Soovitused võtavad arvesse voogude hooajalisust ja varieeruvust.
Pikema ajahorisondiga erainvestorid saavad kapitali jaotamise stsenaariumid perioodilise ümberbalansseerimisega, mis põhinevad muutuvatel turutingimustel, mitte aga alguses kehtestatud ühekordsel strateegial.
Täieliku küsimuste ja vastuste loetelu leiate veebisaidilt KKK.
Finantsandmed saadetakse krüpteeritud kujul ning juurdepääsu üksikutele süsteemimoodulitele jaotatakse piiratud õiguste põhimõtte kohaselt. Kliendi raha jäävad investeerimisprofiiliga seotud kontodele ning süsteem toimib analüütiliste andmete alusel, mitte kliendi teadmata otsesel ligipääsul kapitalile.
Minimaalne sissemakse määratakse individuaalselt esmase konsultatsiooni käigus, kuna see sõltub riskiprofiilist, finantseesmärgist ja ajahorisondist. Me ei kasuta kõigi klientide jaoks üht universaalset sisenemisläve.
Süsteem analüüsib sisendandmeid prognoositavate mudelite alusel ja genereerib mitu võimalikku stsenaariumi, millel on määratud tõenäosustase. Kliendile esitatav soovitus sisaldab põhjendust ja tingimusi, mille korral see võib muutuda – süsteem toimib digitaalse otsustusabilise, mitte autonoomse kapitalihaldurina.
EI. Süsteem pakub andmetel põhinevat analüütilist tuge ja soovitusi, kusjuures lõplik otsus ja vastutus selle tegemise eest jäävad kliendile.
Analüüsi alustamise kohustust ei ole – esimene samm on olemasolevate andmete ülevaatamine ja esialgsete stsenaariumide esitamine.
Alustage analüüsi