InGrosz は、予測モデルと現在の市場データ分析を組み合わせて、投資決定に対する感情の影響を制限します。資金が凍結される期間がなく、資本は流動性を保ちます。
InGrosz は、予測分析と資本管理の実践を組み合わせたツールとして作成されました。このシステムは、一度限りの分析ではなく、継続的に動作し、変化する市場データとクライアントのポートフォリオの状況に基づいて推奨事項を更新します。
私たちの目標は、意思決定を自動的に行うことではなく、サポートすることです。最終的な決定は常に投資家にあり、システムは分析的根拠と代替シナリオを提供します。
財務上の意思決定の多くは、特にデータが散在していて古い場合、時間や感情のプレッシャーの下で行われます。
InGrosz は利用可能な財務データと市場データを継続的に処理し、状況の変化に応じて推奨事項を更新します。このシステムの役割は、顧客の資本に対するコントロールを奪うことなく、直感のみに基づいて行われる意思決定の数を制限することです。
以下では、システムがデータを特定の意思決定の推奨事項に変換する方法について説明します。
機械学習モデルは、過去および現在のデータのパターンを分析し、単一の厳格な予測ではなく、一連の確率シナリオを作成します。各シナリオには、それが実現される条件の説明が含まれています。
このシステムは、資産間の相関関係と市場のボラティリティの変化を考慮して、ポートフォリオのリスク プロファイルを継続的に評価します。エクスポージャーがクライアントに設定された制限を超えると、リバランスまたは分散の提案が生成されます。
市場データとポートフォリオ情報は自動サイクルでダウンロードされ、レポートを手動で更新することなく分析結果が更新されます。定期検査モデルよりも早く状況変化に対応できます。
分析プロセスは、ポートフォリオの規模に関係なく、反復可能な 3 つの段階で行われます。
このシステムは、安全で許可が制限された接続を使用して、クライアントの既存の財務データ ソース (取引履歴、ポートフォリオ構造、選択された市場データ) に接続します。
このモデルは定期的なサイクルでデータを処理し、新しい市場情報が到着するとシナリオとリスク評価を更新します。
分析結果は、根拠を伴う推奨事項として提示されます。クライアントは議論を読み、自分で行動することを決定します。
以下のシナリオは、さまざまな顧客グループがシステムをどのように使用するかを示しています。
中間所得層の家庭は、多くの場合、機能し、緊急時に利用できる経済的予備力を必要としています。このシステムは、蓄積された資金の価値に対するインフレの影響を制限しながら、高い流動性を維持するポートフォリオ構造の確立に役立ちます。
運転資金に余裕がある起業家は、この分析を利用して、会社の営業流動性を失うリスクなしに資金のどの部分を活用できるかを評価できます。推奨事項では、フローの季節性と変動性が考慮されています。
より長期の投資対象となる個人投資家は、最初に確立した 1 回限りの戦略ではなく、変化する市場状況に基づいて、定期的なリバランスを伴う資本配分シナリオを受け取ります。
財務データは暗号化された形式で送信され、個々のシステム モジュールへのアクセスは、制限されたアクセス許可の原則に従って分散されます。顧客の資金は投資プロファイルにリンクされた口座に残り、システムは顧客の知らないうちに資本に直接アクセスするのではなく、分析データに基づいて動作します。
最低拠出額は、リスクプロファイル、財務目標、期間に応じて、最初のコンサルティング中に個別に決定されます。すべてのクライアントに対して 1 つの普遍的なエントリしきい値を使用するわけではありません。
システムは、予測モデルに対して入力データを分析し、割り当てられた確率レベルでいくつかの考えられるシナリオを生成します。クライアントに提示される推奨事項には、その正当性とそれが変更される可能性がある条件が含まれます。システムは自律的な資本管理者ではなく、デジタル意思決定アシスタントとして機能します。
いいえ。このシステムは、データに基づいた分析サポートと推奨事項を提供しますが、最終的な決定とその責任はクライアントにあります。
分析を開始するという義務はありません。最初のステップは、利用可能なデータを確認し、初期シナリオを提示することです。
分析を開始します