预测分析
统计模型评估历史模式和当前市场数据，以缩小价格发展的可能性。结果以带有置信声明的情景形式呈现，而不是作为确定的预测。
Zinsen Ferlar 接管后台的数据处理，并将决策简化为几个明显合理的选项。系统不会取代你自己的判断，而是为其提供基础。
每个组件都针对相同的数据集，因此即使市场状况在短时间内发生变化，建议也保持一致。
统计模型评估历史模式和当前市场数据，以缩小价格发展的可能性。结果以带有置信声明的情景形式呈现，而不是作为确定的预测。
持仓和观察名单不断与新数据进行比较。记录并显示与定义阈值的偏差。
头寸规模和波动性指标被纳入基于单独定义的限值的风险评估中。在达到定义的限制之前会出现警告。
分析结果汇总在结构化报告中，您可以将这些报告导出用于您自己的文档或税务目的。
该过程被故意分为三个易于理解的步骤，以便用户了解推荐的依据。
市场、价格和报告数据来自多个来源，并在纳入模型之前检查其完整性和合理性。
神经模型和统计模型并行评估模式、相关性和风险因素。模型的权重已记录并可以查看。
结果被转化为具体的、优先考虑的选项，包括风险评估。最终决定权仍由用户决定。
通过 Zinsen Ferlar 执行的每个模型推荐都会记录有时间戳。以下摘录使用示例条目显示了日志的格式。
| 日期 | 策略类 | 时间范围 | 结果 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 2024年3月4日 | 市场中立 | 14天 | +2.1% | 已验证 |
| 2024 年 3 月 18 日 | 势头 | 7天 | −0.6% | 已验证 |
| 2024年4月2日 | 多元化 | 30天 | +3.4% | 已验证 |
| 2024 年 4 月 21 日 | 对冲 | 10天 | +0.8% | 已验证 |
用于说明日志格式的示例摘录。 “已验证”印章确认时间和结果的记录独立于原始建议，并且随后没有更改。过去的结果不允许对未来的发展得出任何结论。
每项建议都包含信心声明和风险评级。该系统不显示保证，而是显示合理的概率。用户设置自己的风险限额，系统会考虑这些限额。
可以使用常见的导出格式导入数据。通过第三方提供商直接执行订单不是系统的一部分；决策和执行仍然是分开的。
处理用户提供的市场和投资组合数据。个人信息与分析数据分开存储，不会出于广告目的传递给第三方。
分析逻辑独立于所使用的资本。建议是根据投资组合规模发布的，这意味着即使更小的交易量也可以以结构化方式进行评估。