モデル
ブラックボックスはありません。信号がダッシュボードに到達する前に、すべてのデータセットに一貫して適用される 3 つのステップ。
市場フィード、価格履歴、ボラティリティデータは継続的に収集され、単一の構造化フォーマットに正規化されます。
このモデルは、現在の状態を過去のパターンと比較して、短期的なノイズではなく、統計的に意味のある信号を特定します。
すべてのシグナルは、推奨が発行される前に、過去の市場ストレスイベントから導き出された下方シナリオに対して重み付けされます。
バックテスト
すべての戦略は、利用可能になる前に、以前の市場データに基づいて実行されます。以下の図は、そのプロセスの範囲を説明するものであり、将来の結果を予測するものではありません。
市場の状況 (上昇、下降、横ばい) ごとにセグメント化された、モデルの過去のバックテスト曲線と導入後のパフォーマンスを示す比較折れ線グラフ。
方法論に関する注記: 結果は、指定されたテスト パラメーターの下での履歴データ分析から得られます。バックテストにおける過去のパフォーマンスは、将来の収益を保証するものではありません。完全な方法論ドキュメントはリクエストに応じて入手可能です。
ツール
各ツールは、データと防御可能な決定との間の距離を縮めるように設計されています。
このプラットフォームはポジションレベルとポートフォリオレベルのリスクを継続的に監視し、定義されたしきい値を超えた瞬間に逸脱にフラグを立てます。
アラートは重大度によってランク付けされるため、あらゆる市場変動ではなく、最も重要なデータ ポイントに注意が向けられます。
各保有銘柄は、同様の資産間のボラティリティ、相関関係、および過去のドローダウン動作から導出されたリスクスコアを受け取ります。
スコアが許容範囲を超えた場合、システムは、基礎となるデータをそれぞれの横に表示して再バランスのオプションを提案します。
コンプライアンスとセキュリティ
慎重な資本には慎重なインフラが必要です。次の基準がすべてのアカウントに適用されます。
すべてのポートフォリオと市場データは、システム間を移動するときも保存するときも、業界標準のプロトコルを使用して暗号化されます。
クライアントデータは定義された管轄区域内に保持され、分析の提供に関係のない目的で第三者と共有されることはありません。
アプリケーション
同じ基礎モデルが、資本管理に対する 2 つの異なるアプローチをサポートしています。
機関投資家
固定配分義務のあるファンドは、Tallifority を使用して、アクティブな取引を行わずに、エクスポージャーのドリフトを監視し、分散ブック全体の相関リスクにフラグを立てます。
個人投資家
個人投資家は、予測リスクスコアリングとリアルタイムアラートを使用して、通知されるボラティリティに先立って仮想通貨と株式のポジションを調整します。
現在のモデルに対してポートフォリオを実行するためのアカウントを設定するか、データをコミットする前にバックテスト方法を確認します。