Supporto decisionale supportato dall'intelligenza artificiale
Ailondon analizza i cicli storici del mercato per supportare portafogli conservativi, senza affermazioni speculative o pressioni commerciali a breve termine.
Il nostro approccio
Ogni strategia utilizzata da Ailondon viene prima testata rispetto a decenni di dati di mercato storici prima di essere applicata a una raccomandazione di portafoglio in tempo reale.
Gestiamo ciascun modello attraverso molteplici recessioni, riprese e periodi di bassa volatilità. I modelli che non riescono a proteggere il capitale durante i periodi di stress vengono scartati e non vengono adeguati a posteriori.
I consigli vengono esaminati rispetto a questo record storico prima di raggiungere la dashboard, quindi ogni suggerimento è accompagnato da una motivazione documentata.
Rappresentazione illustrativa del modello di recupero dal drawdown di una strategia durante un periodo di backtest. Non una previsione dei risultati futuri.
Capacità fondamentali
Ciascuna funzionalità affronta una parte distinta del processo decisionale, dall'identificazione del rischio all'azione in base a segnali convalidati.
I portafogli vengono costantemente sottoposti a screening per il rischio di concentrazione e l’esposizione a settori volatili, con avvisi lanciati prima che le soglie vengano superate.
I dati di mercato vengono elaborati continuamente, consentendo alla piattaforma di segnalare cambiamenti sostanziali in una partecipazione sottostante all'interno della stessa sessione di negoziazione.
Ogni raccomandazione viene classificata rispetto agli obiettivi di conservazione dichiarati, con il ragionamento alla base della classifica mostrato accanto ad essa.
Trasparenza dei processi
Ogni fase seguente viene registrata, in modo da poter tracciare come è stata prodotta una raccomandazione prima di decidere di agire di conseguenza.
I prezzi di mercato, gli indicatori economici e le partecipazioni in portafoglio vengono raccolti e normalizzati in un formato comune.
Verificato quotidianamente rispetto ai feed di origineI dati in arrivo vengono confrontati con il modello sottoposto a backtest per confermare che le condizioni attuali assomigliano a uno scenario precedentemente testato.
Contrassegnato se non esiste alcun parallelo storicoIl modello produce una serie classificata di osservazioni, ciascuna legata a una specifica partecipazione o decisione di allocazione.
Ogni segnale include una nota di confidenzaI segnali vengono tradotti in raccomandazioni in linguaggio semplice, presentate con il ragionamento sottostante allegato.
Revisionato prima di essere visualizzato nel tuo accountApplicazione pratica
Due situazioni comuni illustrano come si intende utilizzare l'output della piattaforma.
Scenario
Un portafoglio con un’elevata allocazione in un singolo settore viene segnalato quando i modelli storici suggeriscono un elevato rischio di ribasso in condizioni simili.
Scenario
Le partecipazioni vengono valutate in base alla loro coerenza storica del reddito e le alternative vengono emerse solo quando corrispondono al profilo di rischio esistente.
Domande su stabilità e affidabilità
I dati sono conservati su un'infrastruttura con sede nel Regno Unito e gestiti secondo pratiche di crittografia standard per le piattaforme finanziarie.
Richiedi una panoramica dei dati sottoposti a backtesting alla base del tuo tipo di portafoglio, senza obbligo di procedere.