我们的方法
Ailondon 使用的每个策略在应用于实时投资组合推荐之前，首先会根据数十年的历史市场数据进行测试。
我们运行每个模型经历了多次低迷、复苏和低波动期。在压力时期无法保护资本的模型将被丢弃，而不是在事后进行调整。
建议在到达您的仪表板之前会根据此历史记录进行审核，因此每个建议都带有记录的理由。
回测期间策略回撤恢复模式的说明性表示。不是对未来结果的预测。
核心能力
每项功能都涉及决策过程的不同部分，从识别风险到根据经过验证的信号采取行动。
我们不断对投资组合进行集中度风险和波动性行业的风险筛查，并在突破阈值之前发出警报。
市场数据被连续处理，允许平台在同一交易时段内标记基础资产的重大变化。
每条建议均根据您规定的保护目标进行排名，并在旁边显示排名背后的原因。
流程透明度
下面的每个阶段都会被记录下来，因此您可以在决定采取行动之前跟踪建议是如何产生的。
收集市场价格、经济指标和投资组合持仓，并将其标准化为通用格式。
每天根据源提要进行验证根据回溯测试模型检查传入数据，以确认当前条件类似于之前测试的场景。
如果不存在历史平行情况则标记该模型产生一组经过排序的观察值，每个观察值都与特定的持有或分配决策相关。
每个信号都包含一个置信度注释信号被翻译成简单语言的建议，并附有潜在的推理。
在显示到您的帐户之前已经过审核实际应用
两种常见情况说明了如何使用平台的输出。
场景
当历史模式表明类似情况下下行风险升高时，对单一行业进行高配置的投资组合就会被标记。
场景
评估所持资产的历史收入一致性，只有当它们与现有风险状况相匹配时才会出现替代方案。
稳定性和可靠性问题
数据保存在英国的基础设施上，并根据金融平台的标准加密实践进行处理。