Velyra Platform analizza il comportamento storico del mercato e i flussi di dati in tempo reale per produrre raccomandazioni adeguate al rischio, offrendo ai professionisti che lavorano un modo disciplinato per valutare dove il capitale aggiuntivo potrebbe lavorare di più.
Velyra Platform converte grandi volumi di dati di mercato e di portafoglio in un numero limitato di raccomandazioni classificate e spiegabili. Ogni fase seguente è progettata per eliminare le congetture dal processo.
La piattaforma si basa su dati su prezzi, macroeconomia e volatilità su più mercati, aggiornati durante la giornata di negoziazione anziché a intervalli fissi.
Ciò fornisce ai modelli sottostanti una visione attuale delle condizioni, quindi le raccomandazioni riflettono le circostanze attuali piuttosto che istantanee obsolete.
I modelli statistici e di apprendimento automatico identificano i modelli nel comportamento storico dei prezzi e testano il modo in cui tali modelli hanno resistito nei diversi regimi di mercato.
I modelli vengono riqualificati su base continuativa, il che consente alla piattaforma di adeguarsi man mano che i nuovi dati sostituiscono le ipotesi precedenti.
Ad ogni strategia candidata viene assegnato un punteggio non solo in base al rendimento previsto, ma anche in base alla volatilità, allo storico dei prelievi e alla correlazione con le partecipazioni esistenti dell'utente.
Questa classifica scoraggia i valori anomali ad alto rendimento e ad alta volatilità dal dominare l’elenco delle raccomandazioni senza un contesto appropriato.
Le raccomandazioni vengono presentate con il ragionamento alla base: i dati immessi, la finestra di backtest e le ipotesi applicate.
Gli utenti possono ricondurre qualsiasi suggerimento ai dati di supporto, piuttosto che accettare una figura senza contesto.
Il backtesting e la modellazione predittiva sono utili solo se il processo dietro di essi è disciplinato. Il flusso di lavoro riportato di seguito descrive il modo in cui Velyra Platform crea e convalida ciascuna strategia.
I dati di mercato vengono estratti da fornitori di dati finanziari autorizzati e confrontati con una fonte secondaria prima di entrare nella pipeline del modello, riducendo il rischio di inserire input errati in una raccomandazione.
Le strategie candidate vengono confrontate con dati storici che abbracciano più cicli di mercato, compresi periodi di contrazione, per osservare come un determinato approccio si sarebbe comportato in condizioni di stress anziché solo in condizioni favorevoli.
Prima della distribuzione, ogni modello viene testato su dati che non ha mai visto in precedenza. Questo passaggio è progettato per individuare l'overfitting, in cui una strategia appare forte solo perché è stata ottimizzata per corrispondere troppo fedelmente ai dati passati.
La performance dal vivo viene monitorata rispetto alle aspettative verificate. Laddove appare una divergenza significativa, il modello viene contrassegnato per la revisione e la ricalibrazione anziché lasciato funzionare senza controllo.
Tutti gli input sono riconducibili a un fornitore denominato e contrassegnati con data e ora, consentendo di verificare qualsiasi raccomandazione rispetto ai dati di origine.
I limiti di dimensionamento e diversificazione delle posizioni sono integrati in ogni raccomandazione per limitare l’esposizione a ogni singolo asset o settore, indipendentemente da quanto favorevole possa apparire un backtest.
Gli scenari seguenti riflettono punti di partenza comuni per gli utenti che creano un flusso di reddito secondario o rivalutano un portafoglio esistente.
Un utente con un reddito mensile disponibile ma un'esperienza di mercato limitata utilizza la piattaforma per confrontare strategie backtested con un semplice benchmark di risparmio prima di impegnare capitale.
Risultato: decisione informata di allocazioneUn utente con un portafoglio azionario esistente esegue l'analisi di correlazione della piattaforma per identificare dove le partecipazioni si sovrappongono e dove un'alternativa sottoposta a backtest potrebbe ridurre l'esposizione complessiva.
Risultato: riduzione del rischio di concentrazioneUn utente autonomo modella il modo in cui una parte del reddito irregolare potrebbe essere allocata tra strategie con diversi profili di liquidità, basandosi su dati storici sui prelievi piuttosto che su ipotesi.
Risultato: pianificazione consapevole della liquiditàUn imprenditore che confronta il reinvestimento con l'allocazione esterna utilizza gli strumenti di benchmarking della piattaforma per valutare i rendimenti previsti adeguati al rischio rispetto al costo del capitale immobilizzato nell'azienda.
Risultato: quadro decisionale comparativoGli utenti analitici tendono a chiedersi come un sistema arriva a una cifra prima di fidarsi di esso. Le risposte seguenti rispondono alle domande più comuni su metodologia, formazione e gestione dei dati.
Ogni strategia viene valutata rispetto a una serie ponderata di criteri tra cui rendimento storico, volatilità, profondità di prelievo e correlazione con classi di attività comuni. La ponderazione è fissa e resa pubblica, non modificata caso per caso, pertanto gli stessi criteri si applicano in modo coerente a tutte le raccomandazioni.
I modelli vengono addestrati su prezzi storici pluriennali e set di dati macroeconomici provenienti da fornitori di dati finanziari autorizzati. I dati di addestramento vengono aggiornati periodicamente in modo che il quadro di riferimento del modello non rimanga statico con l'evolversi delle condizioni di mercato.
Le strategie vengono convalidate su dati fuori campione che sono stati trattenuti dal set di addestramento originale. Una strategia che funziona bene solo sulla base dei dati su cui è stata costruita viene scartata prima di raggiungere un consiglio rivolto all'utente.
I dati dell'account utente vengono crittografati in transito e inattivi. La piattaforma non fornisce consulenza finanziaria personalizzata ai sensi della normativa britannica; presenta analisi basate sui dati destinate a supportare, non a sostituire, il giudizio dell'utente o una consulenza professionale indipendente.
SÌ. Ogni raccomandazione include un riferimento alla finestra di backtest e agli input di dati utilizzati per generarla, consentendo all'utente di rivedere il ragionamento sottostante piuttosto che accettare una cifra per valore nominale.
Accedi a Velyra Platform per visualizzare le prestazioni della strategia sottoposte a test retrospettivi, le classifiche corrette per il rischio e il ragionamento alla base di ciascuna raccomandazione.
Accedi alla PiattaformaNon è richiesta alcuna carta di credito per rivedere la metodologia e l'analisi del campione.