Netropolis provozuje zpětně testované modely umělé inteligence, které spravují přebytečný obchodní kapitál pro pracovníky na volné noze a konzultanty s cílem dosáhnout stabilního a měřeného růstu v obdobích mezi placenou prací.
Nezávislý příjem přichází v nerovnoměrných dávkách. Silné čtvrtletí nechává hotovost ležet na běžném účtu, vydělává málo, zatímco datum příští faktury zůstává nejisté. Většina dodavatelů nedrží vše v rezervě, což je bezpečné, ale statické, nebo investuje ad-hoc, které je jen zřídka testováno proti něčemu, co přesahuje osobní úsudek.
Netropolis byl postaven na užší otázce: co vlastně naznačují historická data o alokaci tohoto přebytku a jak rychle jej lze převést na konkrétní doporučení upravená o riziko.
Proces je záměrně lineární. Každá fáze existuje proto, aby z rozhodnutí odstranila diskrétnost a nahradila ji zdokumentovaným, opakovatelným krokem.
Datové sady trhu, maker a likvidity za více než deset let jsou shromažďovány a normalizovány předtím, než je povoleno se jich dotýkat jakýkoli model.
Umělá inteligence vytváří pravděpodobnostně vážený pohled na pravděpodobné výsledky za různých podmínek volatility, spíše než jedinou prognózu.
Alokace se přizpůsobují v rámci dohodnutých prahových hodnot, jak se mění podmínky, přičemž každá změna je zaznamenána proti původnímu zadání strategie.
Spíše než statickou čtvrtletní zprávu platforma znovu čte relevantní tržní signály, jakmile se vyskytnou, a odráží jakýkoli významný posun v rizikovém profilu vaší alokace během téhož dne.
Během období zvýšené volatility je model navržen tak, aby snížil expozici před potvrzenými poklesy, kde to podporují historické vzorce, s výslovným cílem omezit čerpání spíše než maximalizovat krátkodobý zisk.
Uvedete, jak brzy bude možná potřeba kapitál, a soubor doporučení se podle toho upraví a upřednostní pozice s kratší dobou trvání a nižší volatilitou, kde je prioritou krátkodobá likvidita.
Klientské nabídky nezveřejňujeme. Místo toho je každá strategie dodávána se stručným metodickým popisem, který přesně popisuje, co bylo testováno, na základě jakých dat a za jaké období.
Každá strategie je dodávána s grafem porovnávajícím simulovaný výkon s relevantním benchmarkem, včetně období ztrát.
Datové sady zahrnují historii FTSE 100, globální makro indikátory a měření volatility na úrovni odvětví, zdokumentované spolu s předpoklady modelu a známými omezeními.
Všechny strategie jsou před nasazením simulovány s více než desetiletými tržními daty a znovu testovány, kdykoli je revidován základní model.
Netropolis byl vytvořen na základě konkrétního pozorování: nezávislí profesionálové ve Spojeném království často drží smysluplné rezervy na krátká, nepředvídatelná období a stávající investiční nástroje jsou vytvořeny buď pro dlouhodobé penzijní připojištění, nebo pro aktivní denní obchodování, přičemž mezi tím je jen málo.
Náš přístup kombinuje zpětně testované modely umělé inteligence s přímým reportováním, takže dodavatel může pochopit nejen to, co je doporučení, ale také proč ho data podporují.
Část kapitálu můžete označit jako vyhrazenou, například prostředky vyčleněné na daň z příjmu právnických osob, a model ji vyloučí z aktivní alokace a ve výchozím nastavení ji udrží na snadno dostupných pozicích s nižší volatilitou.
Data účtu jsou při přenosu i v klidu šifrována a přístup k ovládacím prvkům alokace vyžaduje ověřené přihlášení. Údaje na úrovni klienta nesdílíme se třetími stranami pro marketingové účely.
Výstupy modelu jsou průběžně kontrolovány a jakákoli doporučená změna vaší alokace je prezentována s podpůrnými daty ve stejný den, kdy je identifikována. Konečné schválení si ponecháte před tím, než jakékoli vyrovnání nabude účinnosti.
Projděte si zpětně testované modely relevantní pro váš horizont likvidity předtím, než vložíte jakýkoli kapitál.