Vellermont Trust aplikuje prediktivní modelování na data o velkém objemu trhu, identifikuje vstupní body s nižším rizikem a automaticky naplánuje příspěvky. Záměrem je omezit rozhodnutí o načasování, která vystavují investora, který je poprvé, volatilitě, které lze předejít, bez nutnosti aktivního sledování trhu.
Vellermont Trust přijímá data o velkém objemu trhu – knihy směnných příkazů, tok vypořádání v řetězci a signály makro likvidity – a převádí je na průběžně aktualizované rizikové skóre pro každé zvažované aktivum. Cílem je systémová efektivita: méně manuálních rozhodnutí, snížené vystavení reaktivnímu obchodnímu chování a rozvrh příspěvků, který se přizpůsobuje změnám podmínek spíše než ten, který je pevně stanoven na kalendářní datum.
Toto je stejná třída prediktivního modelování vytvořená pro institucionální oddělení rizik, redukovaná na rozsah jediného opakujícího se příspěvku. Na modelu se nic nemění; pouze velikost účtu.
Tržní údaje – cena, objem, hloubka knihy objednávek a tok v řetězci – jsou průběžně shromažďovány z více zdrojů a normalizovány do jediné datové sady.
Statistické modely filtrují šum ze signálu, přičemž váží nedávné chování trhu více než historické průměry, které již neodrážejí aktuální podmínky.
Každý vstupní bod kandidáta je ohodnocen proti prahu rizika stanovenému při otevření účtu, čímž se z rozhodnutí o načasování odstraňuje diskreční úsudek.
Příspěvky jsou plánovány a prováděny automaticky v ověřeném vstupním bodě, přičemž celý záznam je uchován pro pozdější kontrolu.
Před naplánováním příspěvku model odhadne rozsah pravděpodobných krátkodobých výsledků pro dané aktivum, spíše než aby vytvořil jednobodovou prognózu. Volatilita je označena a tam, kde překročí nastavený práh účtu, je příspěvek odložen, místo aby byl proveden v nepříznivém okamžiku.
Výsledkem je cíl upravený o riziko, nikoli cíl zaručený. Rozlišení je záměrné a je sděleno každému majiteli účtu při nastavení, spíše než ponecháno implicitně.
Pevná měsíční částka je přidělována automaticky s načasováním upraveným v rámci měsíce na základě naměřené volatility spíše než na statickém datu.
Každý příspěvek je před provedením porovnán s aktuálními tržními podmínkami, což snižuje pravděpodobnost vložení kapitálu během krátkodobého nárůstu.
Jak držby rostou, model přepočítá expozici a upraví váhu budoucích příspěvků tak, aby celkové riziko zůstalo v rámci investorem stanoveného prahu.
Prediktivní modely, které nelze vysvětlit, je obtížné důvěřovat kapitálu, bez ohledu na jejich zdánlivý výkon. Každý bodovaný vstupní bod vytvořený Vellermont Trust lze vysledovat zpět ke konkrétním datovým vstupům a prahovým hodnotám, které jej vygenerovaly. Toto je pravidelně kontrolováno procesem odděleným od vývoje modelu.
Údaje o účtech a transakcích jsou uloženy a zpracovávány v Kanadě, zašifrovány v klidu a při přenosu a nikdy nejsou prodávány ani sdíleny s obchodníky třetích stran.
Přečtěte si metodologický dokumentVellermont Trust byl postaven na předpokladu, že většina investorů v rané fázi ztrácí více rozhodnutími o načasování než výběrem aktiv. Odstranění tohoto rozhodnutí – jeho nahrazení ověřeným plánem s hodnocením rizik – je celou funkcí platformy.
Tým udržuje model, nastavuje proces auditu a nespravuje diskreční obchody jménem držitelů účtů. Úlohou platformy je konzistentně provádět předem definovaný proces, nikoli s jistotou předvídat výsledky.
Přečtěte si o našem přístupu