Darven Zurem analüüsib ajaloolisi ja praeguseid turuandmeid ning muudab need struktureeritud soovitusteks. Mudeleid testitakse eelmistel perioodidel enne uute otsuste vastuvõtmist, nii et saate riske ja potentsiaali konkreetselt hinnata.
Platvorm ühendab andmete kogumise, statistilise modelleerimise ja riskide hindamise ühes protsessis. Eesmärk ei ole anda toorandmeid, vaid muuta need millekski, mille alusel saate tegutseda.
Turuandmeid, mahu- ja makronäitajaid kogutakse pidevalt mitmest allikast ja struktureeritakse nii, et mudelid töötaksid koos uuendatud andmekogumiga.
Algoritmid tuvastavad ajalooliste protsesside mustrid ja tõlgivad need edasise arengu tõenäosusega kaalutud stsenaariumideks.
Iga soovitusega on kaasas ajaloolisel volatiilsusel põhinev riskiskoor, nii et saate hinnata numbri taga olevat kõikumist.
Andmed teisendatakse konkreetseteks tegevusettepanekuteks, mis on kohandatud teie ajahorisondi ja riskiprofiiliga – mitte ainult numbrite kuvamiseks.
Illustratsioon sellest, kuidas andmeid analüüsiperioodi jooksul kogutakse ja struktureeritakse. Graafika on näitlik ja ei näita tegelikku tulu.
Enne mudeli kasutuselevõttu testitakse seda süstemaatiliselt ajalooliste andmete suhtes. Eesmärk on välja selgitada, kuidas strateegia oleks varasematel turutingimustel toiminud, mitte ennustada konkreetset tulemust.
Esindusliku andmebaasi tagamiseks kogutakse ajaloolisi hinnaandmeid, mahtu ja asjakohaseid turunäitajaid mitme aasta jooksul.
Mudelit koolitatakse andmete alamhulga ja seejärel valideeritakse eraldi perioodi jooksul, mida see koolituse ajal ei näinud.
Strateegiat testitakse stabiilsuse hindamiseks erinevates turutingimustes, sealhulgas kõrge volatiilsuse ja madala likviidsusega perioodidel.
Tulemusi võrreldakse pidevalt uute sissetulevate andmetega, et kõik kõrvalekalded eeldatavast toimivusest saaks varakult tuvastada.
Kui mudelit testitakse samade andmetega, mille põhjal seda koolitati, näeb see sageli parem välja, kui see tegelikult on. Seetõttu kasutab Darven Zurem meetodit nimega "walk-forward validation", kus mudelit õpetatakse ühe perioodi kohta ja testitakse hilisemal, tundmatul perioodil. See annab õiglasema pildi sellest, kuidas strateegia oleks võinud praktikas toimida.
Ajaloolised tulemused ei garanteeri tulevast tulemuslikkust. Neid kasutatakse strateegia järjepidevuse hindamisel ajas.
Paljud, kes töötavad asukohast sõltumatult, otsivad sissetulekuallikaid, mis ei nõua püsivat kohalolekut. Struktureeritud andmeanalüüsi saab sellesse otsustusprotsessi kaasata vahendina – mitte lahendusena omaette.
Mitmest kohast töötav vabakutseline IT-konsultant saab projektide vahel kapitali jaotamisel kasutada mudelisoovitusi, et täiendada oma uurimistööd. Eeliseks on dokumenteeritud protsess, mida saab üle vaadata ja kohandada, mitte ühekordseid kõhutundel põhinevaid otsuseid.
Liides on ehitatud nii, et see oleks juurdepääsetav mis tahes Interneti-ühendusega seadmest. Soovitused, riskiskoor ja ajahorisont on esitatud põhjaliku ülevaatena, et otsuseid saaks teha ilma juurdepääsuta kindlale kontorile või eriseadmetele.
Allpool on vastused küsimustele, mida kuuleme uutelt kasutajatelt kõige sagedamini enne, kui nad platvormi kasutama hakkavad.
Traditsiooniline analüüs põhineb sageli üksikute andmepunktide käsitsi ülevaatamisel. Darven Zurem struktureerib pidevalt suuri andmehulki ja kasutab mudeleid, mida testitakse ajalooliste suundumuste suhtes, enne kui neid kasutatakse praeguste soovituste jaoks.
Mudelid on koolitatud ajalooliste hinnaandmete, mahu ja avalikult kättesaadavate turunäitajate põhjal. Andmebaasi uuendatakse pidevalt, et kajastada praegusi turutingimusi.
Jah. Tagasitesti tulemused ja meetodite kirjeldused vaadatakse üle enne, kui otsustate platvormi enda eesmärkidel kasutada. Vaadake meetodi jaotist, et selgitada, kuidas teste tehti.
Liides on üles ehitatud nii, et soovitused ja riskitasemed on esitatud arusaadavas vormis. Põhiteadmised riskidest ja ajahorisondist on eeliseks, kuid mitte eelduseks.
Iga soovitusega kaasneb riskiskoor, mis põhineb alusmudeli ajaloolisel volatiilsusel. Skoori värskendatakse, kui uued andmed eeldusi oluliselt muudavad.
Läbipaistvusavaldus: Kõik mudelid põhinevad ajaloolistel andmetel ja statistilistel tõenäosustel. Ajalooline tootlus ei garanteeri tulevasi tulemusi ning iga otsust tuleks hinnata teie enda riskiprofiili ja finantsolukorra valguses.
Alustage metoodika ja ajalooliste testitulemuste ülevaatamisega, enne kui hindate, kas platvorm on teie olukorra jaoks asjakohane.