今日、市場データ、主要な数値、および外部の影響要因は、一貫した手動評価をほとんど不可能な速度で生成されます。その結果、古い情報や不完全な情報に基づいて意思決定が行われることがよくあります。
NirveloTrade は、このデータの継続的な評価を引き継ぎ、明確に文書化されていつでも検証できる、構造化されたリスク調整された推奨事項を提供します。
4 つのコンポーネントが連携して、過去のパターンと個人のリスク行動の両方に基づいて推奨事項を生成します。
このシステムは、以前の推奨事項に対する反応を記録し、静的なアンケートに頼るのではなく、動的なリスク許容度を導き出します。
過去および現在のデータ系列を使用して、考えられる開発パスを計算し、発生確率を伴うシナリオにマップします。
接続されたデータ ソースが継続的に読み込まれるため、推奨事項は現在の市場状況を反映し、毎日の終値に基づくものではありません。
ポートフォリオや会社のキー数値への影響を可視化するために、代替の意思決定パスが実装前に計算されます。
学習プロセスは 4 つのわかりやすいステップで行われ、アカウント レポートでいつでも確認できます。
関連するアカウント、主要な数値、または市場セグメントがリンクされています。分析に必要なデータ フィールドのみが処理されます。
以前の推奨事項の決定、確認、拒否が評価されて、リスク行動のパターンが特定されます。
リスク モデルは、将来の推奨事項が実際の許容限界に近づくように、これらのパターンに基づいて調整されます。
市場の状況や個人の状況の変化に応じて、モデルは一度ではなく継続的に更新されます。
基礎となるロジックは同じですが、パラメーターはアプリケーション領域に応じて異なります。
複数の収入源を持つ勤労者は、市場の状況を毎日監視することなく、より広範囲に貯蓄を分散したいと考えています。 NirveloTrade はポジションの継続的な監視を引き継ぎ、ポートフォリオのリスク プロファイルが変化した場合には調整を提案します。
ある中小企業は、さまざまな投資プロジェクト間で自由流動性をどのように分配すべきかを検討しています。 NirveloTrade は、さまざまな割り当てシナリオをシミュレートし、損失のリスクと比較して期待される利益に従ってそれらを評価します。
外部アカウントおよびデータ ソースへの接続は暗号化されて送信されます。プラットフォーム内では、分析データへのアクセスは、それぞれの機能に必要なシステムに限定されます。
このモデルは、以前の推奨事項に対するユーザーの反応 (提案の受け入れ、拒否、適応など) を評価し、そこから徐々に個別のリスク プロファイルを導き出します。
それぞれの推奨事項は、基礎となる要因とそれぞれのリスク評価とともに文書化されているため、後から導き出された内容が理解できるようになっています。
いいえ、システムは意思決定のための構造化された基盤を提供します。提案を実装するか拒否するかの最終決定はあなたが行います。
複数の収入源を管理する働く個人や、より広範なデータに基づいて資本の決定を行いたい中小企業向け。