F.-K. Weber evaluerer kontinuerlig markeds-, finans- og selskapsdata og gir anbefalinger som er testet på forhånd i historiske perioder. Hvert problem er tydelig dokumentert.
Skjematisk representasjon av kostnadsforholdet, ikke en måling av en spesifikk kunde.
Plattformen kombinerer sanntidsbehandling med modeller som er validert før produktiv bruk.
Markeds-, finans- og selskapsdata behandles fortløpende. Prognoser oppdateres automatisk, uten manuell inngripen.
Modeller er trent på historiske tidsserier og utgangssannsynlighetsbånd i stedet for individuelle poengverdier.
Porteføljer og datasett er gruppert etter volatilitet og korrelasjon for å avdekke konsentrasjonsrisiko.
Behandler skalaer fra individuelle porteføljer til bedriftsomfattende datasett uten å endre analysemetoden.
Eksisterende datakilder kan kobles til via definerte grensesnitt uten å erstatte eksisterende systemer.
Hver anbefaling logges med de underliggende datapunktene og beregningstiden.
F.-K. Weber utvikler analysemodeller som er basert på dokumenterte datakilder og åpent synlige beregningsregler. Hver anbefaling kan spores tilbake til det underliggende datapunktet.
Fokuset er på reproduserbarhet: de samme inndataene fører til de samme resultatene. Avvik mellom prognose og faktisk kurs registreres og innarbeides i neste modellversjon.
Ingen modell går live uten først å ha blitt testet mot historiske markedsfaser.
Datainnsamling: Markeds-, finans- og selskapsdata registreres og renses på en strukturert måte.
Modelltrening: Algoritmer trenes på historiske tidsperioder og ulike markedsfaser.
Backtesting: Strategier testes mot tidligere markedsforhold før de brukes produktivt.
Løpende kontroll: Avvik mellom prognose og resultat dokumenteres og innarbeides i neste versjon.
Alle modellene er testet på datasett fra flere markedssykluser før produktiv bruk. Avvik mellom prognose og faktisk kurs er dokumentert og kan sees på forespørsel. Tidligere testresultater er ingen garanti for fremtidig utvikling.
Vektingen av analysen tilpasser seg tilgjengelige midler, tidshorisont og risikovilje.
Månedlige overskudd fordeles på ulike aktivaklasser avhengig av risikoprofil. Analysen tar hensyn til eksisterende reserver og ønsket tidshorisont før det foreslås en tildeling.
Tildelingsforslag med intervaller for konservative, balanserte og offensive profiler, inkludert historisk fluktuasjonsområde for de underliggende scenariene.
Eksempelrepresentasjon av modellens produksjon, ingen investeringsråd og ingen garanti for resultater.
Varierende inntekter balanseres mot løpende forpliktelser. Modellene viser hvor stor andel av inntekten som kan investeres uten likviditetsrisiko.
Anbefaling om mengden reserver basert på inntektssvingninger de siste periodene samt forslag til diversifisering av det resterende beløpet som kan investeres.
Eksemplarisk representasjon av modellens produksjon, ingen investeringsråd og ingen garanti for resultater.
Eksisterende posisjoner kontrolleres for korrelasjon og konsentrasjonsrisiko. Analysen viser hvilke aktivaklasser som reduserer svingningsområdet til den samlede porteføljen.
Korrelasjonsmatrise av nåværende posisjoner samt forslag til rebalansering med forventede endringer i porteføljevolatilitet.
Eksemplarisk representasjon av modellens produksjon, ingen investeringsråd og ingen garanti for resultater.
Plattformen behandler strukturerte markedsdata, nøkkelselskapstall og tredjepartskilder koblet via grensesnitt. Hver kilde kontrolleres for fullstendighet og aktualitet før bruk.
Databehandlingen går med et intervall på 15 minutter. Selve modellversjonene kontrolleres ved vanlige sykluser og omskoleres om nødvendig.
Nei. Grensesnittet er designet for bruk uten forkunnskaper. Et dokumentert grensesnitt er tilgjengelig for å koble til dine egne datakilder.
Ja. Plattformen er designet for nettlesere på stasjonære og mobile enheter. En innebygd app er foreløpig ikke planlagt.
Data overføres kryptert og behandlet på servere i Tyskland. Tilganger logges og kan spores.
Avvik mellom prognose og faktisk forløp registreres, dokumenteres og innarbeides i revisjonen av berørt modellversjon.
Access inkluderer en innledende analyse av dataene dine og en oversikt over de underliggende backtestresultatene. Ingen automatisk kontraktsmessig forpliktelse.