O Velyra Platform analisa o comportamento histórico do mercado e fluxos de dados ao vivo para produzir recomendações ajustadas ao risco, proporcionando aos profissionais uma maneira disciplinada de avaliar onde o capital adicional pode funcionar mais.
O Velyra Platform converte grandes volumes de dados de mercado e portfólio em um pequeno número de recomendações classificadas e explicáveis. Cada estágio abaixo foi projetado para eliminar suposições do processo.
A plataforma baseia-se em dados de preços, macroeconómicos e de volatilidade em vários mercados, atualizados ao longo do dia de negociação, em vez de em intervalos fixos.
Isto dá aos modelos subjacentes uma visão atual das condições, de modo que as recomendações refletem as circunstâncias atuais, em vez de instantâneos obsoletos.
Os modelos estatísticos e de aprendizagem automática identificam padrões no comportamento histórico dos preços e testam como esses padrões se mantiveram em diferentes regimes de mercado.
Os modelos são retreinados continuamente, o que permite que a plataforma se ajuste à medida que novos dados substituem suposições mais antigas.
Cada estratégia candidata é pontuada não apenas pelo retorno projetado, mas também pela volatilidade, histórico de rebaixamento e correlação com as participações existentes do usuário.
Esta classificação desencoraja valores discrepantes de alto retorno e alta volatilidade de dominarem a lista de recomendações sem o contexto apropriado.
As recomendações são apresentadas com o raciocínio por trás delas: as entradas de dados, a janela de backtest e as suposições aplicadas.
Os usuários podem rastrear qualquer sugestão até seus dados de apoio, em vez de aceitar uma figura sem contexto.
O backtesting e a modelagem preditiva só são úteis se o processo por trás deles for disciplinado. O fluxo de trabalho abaixo descreve como o Velyra Platform constrói e valida cada estratégia.
Os dados de mercado são extraídos de fornecedores de dados financeiros licenciados e cruzados com uma fonte secundária antes de entrarem no pipeline do modelo, reduzindo o risco de inserir informações erradas numa recomendação.
As estratégias candidatas são executadas com base em dados históricos que abrangem vários ciclos de mercado, incluindo períodos de contracção, para observar como uma determinada abordagem se teria comportado sob tensão e não apenas em condições favoráveis.
Antes da implantação, cada modelo é testado em dados que não foram vistos anteriormente. Esta etapa foi projetada para detectar overfitting, onde uma estratégia parece forte apenas porque foi ajustada para corresponder muito de perto aos dados anteriores.
O desempenho ao vivo é monitorado em relação às expectativas testadas. Quando surge uma divergência significativa, o modelo é sinalizado para revisão e recalibração, em vez de ser executado sem verificação.
Todas as entradas são rastreáveis até um provedor nomeado e possuem registro de data e hora, permitindo que qualquer recomendação seja auditada até seus dados de origem.
Os limites de dimensionamento e diversificação de posições são incorporados em todas as recomendações para restringir a exposição a qualquer ativo ou setor único, independentemente de quão favorável um backtest possa parecer.
Os cenários abaixo reflectem pontos de partida comuns para utilizadores que estão a construir um fluxo de rendimento secundário ou a reavaliar uma carteira existente.
Um usuário com renda mensal disponível, mas experiência de mercado limitada, usa a plataforma para comparar estratégias testadas com base em um benchmark de poupança simples antes de comprometer capital.
Resultado: decisão de alocação informadaUm usuário com uma carteira de ações existente analisa a análise de correlação da plataforma para identificar onde as participações se sobrepõem e onde uma alternativa testada em backtesting pode reduzir a exposição geral.
Resultado: risco de concentração reduzidoUm utilizador independente modela como uma parte do rendimento irregular poderia ser alocada entre estratégias com diferentes perfis de liquidez, com base em dados históricos de levantamentos e não em suposições.
Resultado: planejamento consciente da liquidezO proprietário de uma empresa que compara o reinvestimento com a alocação externa utiliza as ferramentas de benchmarking da plataforma para pesar os retornos projetados ajustados ao risco em relação ao custo do capital vinculado ao negócio.
Resultado: quadro de decisão comparativoOs usuários analíticos tendem a perguntar como um sistema chega a um valor antes de confiar nele. As respostas abaixo abordam as dúvidas mais comuns sobre metodologia, treinamento e tratamento de dados.
Cada estratégia é pontuada de acordo com um conjunto ponderado de critérios, incluindo retorno histórico, volatilidade, profundidade de rebaixamento e correlação com classes de ativos comuns. A ponderação é fixa e divulgada, e não ajustada caso a caso, pelo que os mesmos critérios se aplicam de forma consistente a todas as recomendações.
Os modelos são treinados em preços históricos plurianuais e conjuntos de dados macroeconômicos provenientes de provedores de dados financeiros licenciados. Os dados de treinamento são atualizados em um cronograma contínuo para que o quadro de referência do modelo não permaneça estático à medida que as condições do mercado evoluem.
As estratégias são validadas em dados fora da amostra que foram retidos do conjunto de treinamento original. Uma estratégia que funciona bem apenas com base nos dados em que foi construída é descartada antes de atingir uma recomendação voltada para o usuário.
Os dados da conta do usuário são criptografados em trânsito e em repouso. A plataforma não fornece aconselhamento financeiro personalizado ao abrigo da regulamentação do Reino Unido; apresenta análises baseadas em dados destinadas a apoiar, e não substituir, o julgamento do próprio usuário ou aconselhamento profissional independente.
Sim. Cada recomendação inclui uma referência à janela de backtest e às entradas de dados usadas para gerá-la, permitindo ao usuário revisar o raciocínio subjacente em vez de aceitar um valor pelo valor nominal.
Acesse o Velyra Platform para visualizar o desempenho da estratégia backtested, classificações ajustadas ao risco e o raciocínio por trás de cada recomendação.
Acesse a plataformaNão é necessário cartão de crédito para revisar a metodologia e análise da amostra.