该模型并不寻求遵循一般市场平均水平。它从您定义的风险概况开始，然后根据观察到的数据和您过去的决策在每个分析周期中调整其参数。
每个账户都有自己的校准轨迹。如果两个一开始相同的概况对市场变化的反应不同，那么它们可能会出现分歧。
该引擎聚合公共和市场数据源，然后将它们转换为您的个人资料的可操作指标。它不会产生绝对的预测：它根据场景的概率及其与风险阈值的兼容性对场景进行加权。
股票、货币、债券和商品，从多个数据源持续更新。
分析时间序列和宏观经济指标以确定显着差异。
在做出任何决定之前估计市场变动对当前配置的影响。
带时间戳的摘要，可通过手机或笔记本电脑查看，无需依赖固定电话。
自动化风险管理并不依赖于持续出现在屏幕前。重新平衡决策遵循预定义的规则，即使您在发出信号时处于离线状态，也会执行重新平衡决策。
请在当地当天结束时查阅决策报告。该系统已经在夜间将曝光调整到设定的限度内，无需立即验证。
重新平衡指令在本地排队并在连接返回时同步，不会丢失参数。
这些模型基于已知的统计方法（方差约束优化、波动性聚类分析），应用于您的配置文件参数。没有任何模型可以保证结果；每种方法的限制都记录在客户区域中。
所提出的建议反映了可能情景的权重，而不是市场的确定性。系统明确标记模型置信度降低的时期。
| 参数 | 功能 | 校准范围 |
|---|---|---|
| 最大损耗容忍度 | 定义跌落时自动消除曝光的阈值。 | 每个周期 2% 至 25% |
| 投资期限 | 调整模型对短期波动的敏感性。 | 6个月至10年 |
| 重新平衡频率 | 确定两次自动调整之间的最小间隔。 | 1小时至30天 |
| 波动警报阈值 | 当观察到的波动性超过基准时触发通知。 | 1% 至 8%（每日标准差） |
数据管道旨在吸收异构源——市场价格、宏观经济指标、外汇数据——而不依赖于单一来源。每个模型更新在部署到活动帐户之前都会经过验证阶段。
目标不是最大化模型的复杂性，而是使其能够与定义的风险状况保持一致，包括在市场条件快速变化时。
您的设备和平台之间的连接是加密的。帐户数据托管在欧盟境内，访问受到双因素身份验证的保护。
该分析考虑了主要市场货币。账户参考货币是在配置配置文件时定义的，之后可以进行修改。
定义的风险设置在服务器端保持活动状态。一旦重新建立连接，挂起的指令就会被保留并应用或同步。
不会。该模型根据您的风险状况对可能的情况进行加权，但没有任何统计方法可以保证市场结果。
是的。个人资料可以随时修改；模型在下一个周期重新校准其参数。