Az Vredovantex valós időben dolgozza fel a piaci, pénzügyi és működési adatokat, és minden döntés esetén kiszámítja az eredmény valószínűségét, mielőtt meghozná azokat. A modellek prediktív elemzésen alapulnak, az eredményeket pedig egy nyilvánosan elérhető teljesítménynaplóban rögzítik.
A platform három feldolgozási réteget egyesít: adatrögzítés piaci, pénzügyi és működési forrásokból, gépi tanulás a mintafelismeréshez, valamint egy kockázatkezelési réteg, amely a bemeneti adatok megbízhatósága alapján értékeli az egyes ajánlásokat. A rendszert úgy tervezték, hogy egyidejűleg több ezer változót dolgozzon fel anélkül, hogy a mintakészletet egyedi mutatókra egyszerűsítené.
Az eredmény nem egyetlen előrejelzés, hanem egy sor valószínű kimenetel, hozzájuk kapcsolódó bizalomszinttel, lehetővé téve a felhasználó számára, hogy a döntést a kockázat, nem csak a várható hozam alapján ítélje meg.
A prediktív modellek, a kockázatkezelés és a valós idejű betekintés sorozatként működnek, nem különálló funkciókként.
A modellek tanulnak a múltbeli és folyamatban lévő adatfolyamokból, és iteratív módon módosítják a változó súlyokat az új információk alapján. Az előrejelzés minden alkalommal frissül, amikor a rendszer statisztikailag szignifikáns eltérést észlel a várt mintától.
Minden ajánláshoz tartozik egy volatilitási besorolás és egy sor lehetséges eltérés a várt eredménytől. A rendszer figyelmeztet, ha a bemeneti adatok megbízhatósága alacsony, ahelyett, hogy az ajánlást a forrás minőségétől függetlenül megbízhatónak mutatná.
Az irányítópult azonnal megjeleníti az adatok változásait, amint észlelik azokat, anélkül, hogy meg kellene várniuk az időszakos jelentést. Az architektúrát úgy tervezték, hogy a növekvő adatmennyiséget kezelje anélkül, hogy lelassítaná az ajánlások válaszidejét.
Felhasználói beszámolók helyett a folyamatot és annak eredményeit tesszük közzé, hogy minden felhasználó maga ítélhesse meg az előrejelzés minőségét.
A bemeneti adatok az esemény kimenetele előtt időben rögzítésre kerülnek, ami megakadályozza, hogy a modell utólagos korrekciója a már ismert eredmény szerint történjen.
Az algoritmus kiszámítja az eredmények valószínűségi tartományát és megbízhatósági becslést a rendelkezésre álló adatok minősége és mennyisége alapján.
Az időszak lejárta után az előrejelzés és a tényleges eredmény egy nyilvános naplóban rögzítésre kerül, amely minden regisztrált felhasználó számára elérhető.
A felhasználók exportálhatják a naplóadatokat, és függetlenül számíthatják ki az előrejelzés és a tényleges eredmény közötti eltéréseket.
Miért fontos ez? Mivel az előrejelzés a megjelenés előtt rögzítésre kerül, és az adatok utólag nem változnak, így minden felhasználó összehasonlíthatja a közzétett naplót saját számításaival. A teljes napló a bejelentkezés után elérhető a vezérlőpulton, és a CSV formátumú exportálás lehetővé teszi a független auditálást támogatási beavatkozás nélkül.
Ugyanazt az analitikai motort kétféleképpen használják a döntés típusától függően.
A rendszer elemzi a múltbeli árfolyammozgásokat, a volatilitást és a portfólió eszközei közötti korrelációkat, és allokációs korrekciókat javasol a felhasználó kockázattűrése alapján. Az ajánlások akkor frissülnek, amikor a piac korrelációs szerkezete megváltozik, nem előre meghatározott ütemezés szerint.
Az üzleti felhasználás során az algoritmus a kereslet előrejelzésére, az erőforrások elosztására és az üzleti forgatókönyvek szimulációjára összpontosít. A bemenetek tartalmazzák a belső működési nyilvántartásokat és a külső piaci mutatókat, és a modell a jövőbeni kimenetelek valószínűségi tartományát adja meg minden egyes figyelembe vett döntéshez.
Válaszok azokra a kérdésekre, amelyeket a felhasználók leggyakrabban tesznek fel az első regisztráció előtt.
A portfólió- vagy üzleti rekordadatokat a rendszer az analitikai modelltől elkülönítve tárolja, és kizárólag a fiókon belüli ajánlások kiszámítására szolgál. Csak a feldolgozásért felelős rendszerek férhetnek hozzá a nyers adatokhoz, a szélesebb támogatási csapat nem.
A platform elemzi a meglévő számlákon keresztül bevitt vagy csatlakoztatott adatokat, de nem igényel minimális összeget a vezérlőpult eléréséhez. Az ajánlások az Ön rendelkezésére álló portfólió vagy üzleti adatok mértékéhez igazodnak.
A műszerfal tartományok és grafikonok formájában jeleníti meg az eredményeket, a részletesebb modelladatok pedig külön is elérhetők a módszertan iránt érdeklődő felhasználók számára. Az alapvető használathoz nem szükséges a gépi tanulás vagy a statisztika ismerete.
A modell akkor frissül, ha a rendszer statisztikailag szignifikáns változást észlel a bemeneti adatokban, nem egy előre meghatározott napi ütemezés szerint. Ez azt jelenti, hogy az ajánlások a piaci feltételektől függően naponta többször változhatnak, vagy több napig változatlanok maradhatnak.
Az előrejelzés és a tényleges eredmény közötti bármilyen eltérés kivétel nélkül rögzítésre kerül a nyilvános naplóban. Ezt a rekordot a modell további kalibrálására is használják, hogy a jövőben minimalizálják a hasonló hibamintát.
Az irányítópulthoz való hozzáférés magában foglalja a folyamatban lévő előrejelzésekbe való betekintést, a nyilvános teljesítménynaplót és az adatok exportálását saját ellenőrzés céljából.
A hozzáférést bármikor lemondhatja, hosszú távú kötelezettségvállalás vagy rejtett használati feltételek nélkül.
Ellenőrzés a közösségen keresztül, nem pedig az ajánlásokon keresztül
Az egyéni felhasználók nyilatkozatai helyett olyan mechanizmusokat teszünk közzé, amelyekkel mindenki ellenőrizheti a platform működését.
Nyilvánosan elérhető folyóirat
Minden előrejelzés rögzítésre kerül egy időbélyegzővel az esemény kibontakozása előtt, ami megakadályozza az eredmények későbbi manipulálását.
Közösségi tevékenységszámláló
Az irányítópult valós idejű megjelenítést mutat az aktív felhasználók számáról és az aktuális időszak átlagos előrejelzési pontosságáról, közvetlenül a naplóból frissítve.
Exportálás független auditra
A naplóadatok CSV formátumban exportálhatók, és összehasonlíthatók saját számításaival, a támogatási csapat beavatkozása nélkül.