Velyra Platform analizează comportamentul istoric al pieței și fluxurile de date în direct pentru a produce recomandări ajustate la risc, oferind profesioniștilor care lucrează o modalitate disciplinată de a evalua unde capitalul suplimentar ar putea lucra mai mult.
Velyra Platform convertește volume mari de date de piață și portofoliu într-un număr mic de recomandări clasificate, explicabile. Fiecare etapă de mai jos este concepută pentru a elimina presupunerile din proces.
Platforma se bazează pe date de prețuri, macroeconomice și de volatilitate de pe mai multe piețe, actualizate pe parcursul zilei de tranzacționare, mai degrabă decât la intervale fixe.
Acest lucru oferă modelelor de bază o perspectivă actuală asupra condițiilor, astfel încât recomandările reflectă circumstanțele actuale mai degrabă decât instantanee învechite.
Modelele statistice și de învățare automată identifică modele în comportamentul istoric al prețurilor și testează modul în care aceste modele au rezistat în diferite regimuri de piață.
Modelele sunt reinstruite pe o bază continuă, ceea ce permite platformei să se ajusteze pe măsură ce noile date înlocuiesc ipotezele mai vechi.
Fiecare strategie candidată este punctată nu numai în funcție de rentabilitatea proiectată, ci și de volatilitate, istoric de trageri și corelarea cu deținerile existente ale unui utilizator.
Acest clasament descurajează valorile aberante cu randament ridicat și volatilitate ridicată să domine lista de recomandări fără context adecvat.
Recomandările sunt prezentate cu raționamentul din spatele lor: intrările de date, fereastra de backtest și ipotezele aplicate.
Utilizatorii pot urmări orice sugestie înapoi la datele sale de sprijin, mai degrabă decât să accepte o cifră fără context.
Backtestingul și modelarea predictivă sunt utile doar dacă procesul din spatele lor este disciplinat. Fluxul de lucru de mai jos subliniază modul în care Velyra Platform construiește și validează fiecare strategie.
Datele de piață sunt extrase de la furnizori de date financiare licențiați și verificate cu o sursă secundară înainte de a intra în pipeline model, reducând riscul de a introduce intrări eronate într-o recomandare.
Strategiile candidate sunt analizate pe baza datelor istorice care acoperă mai multe cicluri de piață, inclusiv perioade de contracție, pentru a observa cum s-ar fi comportat o anumită abordare în condiții de stres și nu numai în condiții favorabile.
Înainte de implementare, fiecare model este testat pe date pe care nu le-a văzut anterior. Acest pas este conceput pentru a detecta supraadaptarea, în cazul în care o strategie pare puternică doar pentru că a fost reglată pentru a se potrivi prea mult cu datele din trecut.
Performanța live este monitorizată în funcție de așteptările testate în spate. Acolo unde apare o divergență semnificativă, modelul este marcat pentru revizuire și recalibrare, mai degrabă decât lăsat să ruleze neverificat.
Toate intrările pot fi urmărite la un furnizor numit și marcate de timp, permițând ca orice recomandare să fie auditată înapoi la datele sale sursă.
Limitele de dimensionare și diversificare a poziției sunt incluse în fiecare recomandare pentru a limita expunerea la orice activ sau sector, indiferent de cât de favorabil poate apărea un backtest.
Scenariile de mai jos reflectă punctele de plecare comune pentru utilizatorii care își construiesc un flux secundar de venituri sau reevaluează un portofoliu existent.
Un utilizator cu venit lunar disponibil, dar cu experiență limitată pe piață, folosește platforma pentru a compara strategiile testate retroactiv cu un punct de referință simplu de economii înainte de a angaja capital.
Rezultat: decizie informată de alocareUn utilizator cu un portofoliu existent de acțiuni îl analizează prin analiza de corelație a platformei pentru a identifica unde se suprapun deținerile și unde o alternativă testată retroactiv ar putea reduce expunerea globală.
Rezultat: risc de concentrare redusUn utilizator care desfășoară activități independente modelează modul în care o parte din venitul neregulat ar putea fi alocată între strategii cu profiluri de lichiditate diferite, în funcție de datele istorice ale retragerilor mai degrabă decât de ipoteze.
Rezultat: planificare conștientă de lichiditateUn proprietar de afaceri care compară reinvestirea cu alocarea externă folosește instrumentele de evaluare comparativă ale platformei pentru a cântări randamentele estimate ajustate la risc în raport cu costul capitalului legat de afacere.
Rezultat: cadru de decizie comparativUtilizatorii analitici tind să întrebe cum ajunge un sistem la o cifră înainte de a avea încredere în ea. Răspunsurile de mai jos abordează cele mai frecvente întrebări despre metodologie, instruire și manipularea datelor.
Fiecare strategie este evaluată în funcție de un set ponderat de criterii, inclusiv randamentul istoric, volatilitatea, adâncimea tragerii și corelația cu clasele comune de active. Ponderea este fixă și dezvăluită, nu este ajustată de la caz la caz, astfel încât aceleași criterii se aplică în mod consecvent pentru toate recomandările.
Modelele sunt instruite pe prețuri istorice multianuale și seturi de date macroeconomice provenite de la furnizori de date financiare autorizați. Datele de antrenament sunt reîmprospătate pe un program continuu, astfel încât cadrul de referință al modelului să nu rămână static pe măsură ce condițiile pieței evoluează.
Strategiile sunt validate pe baza datelor din eșantion care au fost reținute din setul de antrenament inițial. O strategie care are performanțe bune numai pe datele pe care a fost construită este eliminată înainte de a ajunge la o recomandare adresată utilizatorului.
Datele contului de utilizator sunt criptate în tranzit și în repaus. Platforma nu oferă consiliere financiară personalizată conform reglementărilor din Regatul Unit; prezintă o analiză bazată pe date menită să sprijine, nu să înlocuiască, propria judecată sau sfatul profesional independent al unui utilizator.
Da. Fiecare recomandare include o referință la fereastra de backtest și intrările de date utilizate pentru a o genera, permițând utilizatorului să revizuiască raționamentul de bază, mai degrabă decât să accepte o cifră la valoarea nominală.
Accesați Velyra Platform pentru a vedea performanța strategiei testate în spate, clasamentele ajustate la risc și raționamentul din spatele fiecărei recomandări.
Accesați PlatformaNu este necesar un card de credit pentru a revizui metodologia și analiza eșantionului.