Capitive იყენებს ისტორიულ მონაცემებზე ტესტირებულ პროგნოზირების მოდელებს, რათა ავტომატიზირდეს რთული ინვესტირების გადაწყვეტილებები. შედეგად, მაღალი დონის მონაცემთა ანალიტიკა ხელმისაწვდომი ხდება ყველასთვის — ტექნიკური ან ფინანსური განათლების გარეშე.
მოდელი ჯერ გადის ისტორიული მონაცემების ტესტირების ციკლს და მხოლოდ შემდეგ გადადის რეალურ გარემოში — სტაბილურობა წინ უსწრებს სისწრაფეს.
დღეს ფასების, მოცულობების და მაკროეკონომიკური ინდიკატორების ნაკადი იცვლება წამებში. ხშირად ის, რასაც ინვესტორი აღიქვამს როგორც ტენდენციას, უბრალო მერყეობა — „ხმაურია“, ნამდვილი სიგნალის გარეშე. ამ ხმაურის გამოცნობა ხელით, ყოველდღიურად, პრაქტიკულად შეუძლებელია.
Capitive ამ ამოცანას აბარებს ალგორითმს, რომელიც გადატვირთული არ ხდება ინფორმაციის მოცულობით. ის ანალიზს აგებს პროგნოზირებად ანალიტიკაზე და ყოველ რეკომენდაციას ამყარებს რისკების მართვის წინასწარ განსაზღვრულ წესებზე, ისე რომ გადაწყვეტილება დაფუძნდეს მონაცემზე და არა ემოციაზე.
სამივე კომპონენტი მუშაობს ერთად: ჯერ მტკიცდება, რომ სტრატეგია გამართლებულია წარსულზე, შემდეგ ის გადადის რეალურ დროში მონიტორინგზე, და ბოლოს — ყველა რეკომენდაცია ემორჩილება თქვენს რისკის დონეს.
ყველა სტრატეგია, სანამ ის გამოიყენება რეალურ ანგარიშზე, გადის ტესტირებას წარსულის მონაცემებზე — ხშირად წლების განმავლობაში დაგროვილი ფასების და მოვლენების საფუძველზე. ეს არ იძლევა მომავლის გარანტიას, მაგრამ აჩვენებს, თუ როგორ იქნებოდა მოდელი გამართული სხვადასხვა ბაზრის ციკლში. ეს არის საიმედოობის პირველი ნიშანი, რომელსაც Capitive ანდობს ყოველ სტრატეგიას.
ტესტირების შემდეგ, მოდელი განაგრძობს ბაზრის მონაცემების დამუშავებას უწყვეტად. როდესაც ჩნდება პირობა, რომელიც ემთხვევა ვალიდირებულ სტრატეგიას, სისტემა ამას აღნიშნავს დაუყოვნებლივ — ისე, რომ არ გამოგრჩეთ მომენტი, რომლის ხელით მონიტორინგი დღისა და ღამის განმავლობაში შეუძლებელი იქნებოდა.
ყველას არ აქვს ერთნაირი მიმღებლობა რისკის მიმართ. სისტემა ითვალისწინებს თქვენ მიერ განსაზღვრულ ფარგლებს და მის შესაბამისად ცვლის პოზიციების ზომას და განაწილებას — კონსერვატიული სტრატეგია არ გასცდება შეთავაზებულ ფარგლებს ზედმეტი აგრესიისკენ.
Capitive არ გვთხოვს ნდობას სარეკლამო დასკვნების გარეშე. ქვემოთ აღწერილია ციკლი, რომელსაც გადის ყოველი რეკომენდაცია, სანამ ის მომხმარებელს წარედგინება.
ფასების, მოცულობის და ბაზრის ინდიკატორების სტრუქტურირებული შეგროვება მრავალწლიან ჭრილში.
ალგორითმი ეძებს განმეორებად სტატისტიკურ კავშირებს, რომლებსაც ისტორიულად აქვს პროგნოზირებადი ღირებულება.
ნაპოვნი შაბლონი იტესტება დამოუკიდებელ, ადრე „უნახავ“ პერიოდზე — რათა გამოირიცხოს შემთხვევითობაზე მორგება.
მხოლოდ ვალიდირებული სტრატეგია გადადის რეალურ გარემოში, თქვენ მიერ დადგენილი რისკის ფარგლებში.
სისრულის შესახებ: ტესტირებაზე დაფუძნებული სტრატეგია ამცირებს გაურკვევლობას, მაგრამ არ გამორიცხავს მას. Capitive არ წარმოაჩენს თავს, როგორც გარანტირებული მოგების ინსტრუმენტს — მოდელის ამოცანაა თანმიმდევრული, რისკზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებების მიღება, არა სწრაფი შედეგის დაპირება.
ერთი და იგივე მოდელი ემსახურება განსხვავებულ მიზნებს — ინდივიდუალური დაზოგვიდან ბიზნესის სტრატეგიულ დაგეგმვამდე.
განსაზღვრავთ თქვენთვის მისაღებ რისკის დონეს, ხოლო სისტემა ანაწილებს კაპიტალს ვალიდირებული სტრატეგიების მიხედვით. ეს არ მოითხოვს ყოველდღიურ ჩარევას — ანალიზის და მონიტორინგის ტვირთს იღებს ალგორითმი.
კომპანიებისთვის Capitive გამოიყენება როგორც დამატებითი ანალიტიკური ფენა — ბაზრის ტენდენციების და რისკის სცენარების შეფასებისთვის გადაწყვეტილების მიმღებების გუნდში, ფინალურ არჩევანს სადავო არ გახდის, არამედ ამყარებს.
არა. Capitive-ის ალგორითმი ასრულებს მონაცემთა დამუშავების მძიმე ნაწილს — კოდის დაწერა, მოდელის აწყობა თუ ბაზრის ტექნიკური ანალიზი თქვენგან არ მოითხოვება. საკმარისია განსაზღვროთ მიზანი და რისკის დონე.
ყოველი სტრატეგია გადის ისტორიულ ტესტირებას და ინდივიდუალურად მორგებულ რისკის ფარგლებს, სანამ ის გამოიყენება. ეს ამცირებს გაურკვევლობას, თუმცა ბაზრის რისკი სრულად არასდროს ქრება — Capitive ამას ღიად აღნიშნავს.
Capitive არ გვთხოვს სწრაფ და გარანტირებულ მოგებაზე დაპირებას. მოდელის დანიშნულება — თანმიმდევრული, ტესტირებაზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღება ხანგრძლივ პერიოდში, არა ერთჯერადი შედეგი.
დაწყება არ მოითხოვს წინასწარ ფინანსურ გამოცდილებას — მხოლოდ რისკის დონის განსაზღვრას და ანგარიშის შექმნას.