如今，价格、交易量和宏观经济指标的流动在几秒钟内发生变化。通常，投资者所认为的趋势仅仅是波动——没有真正信号的“噪音”。每天用手猜测这种噪音实际上是不可能的。
Capitive 将此任务委托给不会被大量信息淹没的算法。他分析了一下 关于预测分析 并支持每一条建议 风险管理 遵循预先确定的规则，以便决策基于数据而不是情感。
所有三个组成部分协同工作：首先，该策略在过去被证明是合理的，然后转向实时监控，最后，所有建议都会适应您的风险级别。
每个策略在用于真实账户之前，都会根据历史数据进行测试——通常基于多年的累积价格和事件。这并不能保证未来，但显示了该模型在不同市场周期中的表现。这是 Capitive 赋予每项策略可靠性的第一个标志。
经过测试，该模型继续持续处理市场数据。当发生与经过验证的策略相匹配的情况时，系统会立即记录下来，这样您就不会错过白天或晚上无法手动监控的时刻。
并非每个人都具有相同的风险承受能力。系统会考虑您定义的范围并相应地更改头寸的大小和分布 - 保守的策略不会超出提供的范围而导致过度激进。
Capitive不要求我们相信没有广告的结论。以下是每条建议在呈现给客户之前所经历的周期。
多年期间价格、数量和市场指标的结构化收集。
该算法寻找历史上具有预测价值的重复出现的统计关系。
所发现的模式是在一个独立的、以前“未见过的”时期进行测试的，以排除随机性。
只有经过验证的策略才会在您设置的风险范围内转移到真实环境中。
关于完整性： 基于测试的策略减少了不确定性，但并没有消除它。 Capitive 并不将自己视为有保证的盈利工具——模型的任务是做出一致的、以风险为导向的决策，而不是承诺快速的结果。
同一模型有不同的用途——从个人储蓄到战略业务规划。
您确定您可接受的风险级别，系统根据经过验证的策略分配资本。它不需要日常干预——分析和监控的负担由算法承担。
对于公司来说，Capitive被用作额外的分析层——在决策团队中评估市场趋势和风险情景，不让最终选择产生争议，而是强化它。
不需要。Capitive 的算法负责数据处理的繁重工作，无需编码、模型构建或市场技术分析。定义目标和风险级别就足够了。
每个策略在使用之前都经过历史测试并针对风险进行单独调整。这减少了不确定性，但市场风险永远不会完全消失——Capitive 公开指出了这一点。
Capitive 并不要求我们承诺快速且有保证的利润。该模型的目的是在很长一段时间内做出一致的、基于测试的决策，而不是一次性结果。