我们的方法论
我们的模型根据历史和实时市场数据进行训练，然后在发布信号之前针对样本外条件进行测试。每个输出都带有其基本假设和置信范围，因此您可以根据其自身条件来判断它，而不是相信它。
头寸和风险限额是滚动审查的。当模型的假设不再成立时，我们会取消该信号并记录原因，而不是悄悄地将其从视图中删除。
能力
每个信号在发布前都会根据定义的风险范围进行评分，让您了解预期方差而不是单点预测。
该平台跟踪您所跟踪的头寸之间的相对变动情况，标记集中风险，而当单独查看资产时，这种风险很容易被忽视。
与预期交易模式的统计偏差在发生时就会浮出水面，并考虑过去是否在波动之前出现过类似的偏差。
给定规定的风险承受能力，该模型提出了跨跟踪机会的分配结构，您可以自由调整或完全忽略该结构。
每个信号在发出时都会写入公共分类账，并在任何结果之前都有一个时间戳。关注给定信号的订阅者可以在条目关闭后对其进行注释，这意味着该记录反映了生活经历，而不是精心策划的精彩片段。
我们无限期地发布已关闭的条目，而不是单独归档不利的结果。这是我们所知道的让经过验证的性能说话的唯一方法。
请求访问完整账本说明性场景
持有集中股权头寸的订户在广泛预期的利率决定之前使用我们的相关映射来识别新兴的相关风险群。不是直接退出头寸，而是根据标记的风险范围按比例削减和对冲风险敞口，并将调整记录与原始信号一起记录以供以后审查。
在对您陈述的目标和风险承受能力进行简短审查后，将单独授予访问权限。