システムは単一の計算から提案を生成しません。各戦略は、使用に適しているとみなされる前に、実際のデータに対する検証プロセスを経ます。
危機や持続的な成長の時期を含む、数十年に相当する一連の価格、金利、ボラティリティが収集されています。
各意思決定モデルは履歴データに適用され、すでに発生したシナリオでモデルがどのように動作するかを観察します。
各シミュレーションで記録されたボラティリティと最大損失は、戦略が特定の投資プロファイルに有効であると承認される前に測定されます。
このプロセスは市場が新しいデータを提供するたびに繰り返され、推奨事項が定期的に見直されます。
Turbo Ai Hiberix は統計モデルと機械学習を組み合わせて、大量の市場および公的金融データを処理します。
このシステムはトレーサビリティを優先します。各推奨事項は、正当な理由なく終了した決定として提示されるのではなく、それを裏付ける具体的なデータや過去のシナリオまで遡ることができます。
私たちについて
リスク管理、リアルタイムでのデータ読み取り、各ユーザーの利用可能な資本への適応という 3 つの特定の機能がプラットフォームをサポートします。
各推奨事項には、単一の楽観的な数値ではなく、過去のボラティリティ データに基づいて計算された推定最大損失範囲が伴います。
このシステムは、手動で確認された静的な情報に基づいて動作するのではなく、新しい市場データが到着すると入力変数を更新します。
推奨事項は、異なるプロファイルに同じ戦略を適用するのではなく、資本の量と指定された期間に合わせて調整されます。
10 年から 20 年の貯蓄期間を持つ家族は、資産のさまざまな組み合わせを比較し、資本を投入する前に以前の市場サイクルでどのようにパフォーマンスを発揮したかを検討できます。
このシステムは、過去の危機で重大な損失を生み出したであろうエクスポージャーレベルを特定し、その特定のエクスポージャーを削減することを目的としたポートフォリオ調整を提案します。
小規模投資家やファミリービジネスは、利益をどこに再投資するかを決定する前に、利用可能な資本のさまざまな配分を評価し、過去の実績を比較できます。
ユーザーが入力した財務データは、独自の推奨事項を生成するためにのみ使用されます。サービスの運営に関係のない第三者と共有したり、要求された分析以外の目的で使用したりすることはありません。
成長期と危機期の両方を含む、公開された検証可能な市場データ シリーズが使用されます。バックテストは、その期間に戦略がどのように機能したかを示しますが、将来についての不確実性が排除されるわけではありません。
このプロセスは、財務状況と期間の最初の分析から始まります。そこから、システムは、決定を下す前に確認できる最初の推奨事項のセットを生成します。