Orèvance 预测数据模型呈现为市场信号的抽象网格

人工智能投资组合建模

在 60 秒内配置的投资组合模型,而不是您单独维护的电子表格。

Orèvance 不断分析市场、宏观和波动性数据,然后将其转换为您可以采取行动或拒绝的简单语言建议。该模型处理数据量。你保留决定。

输入股票、固定收益、数字资产、宏观指标
节奏持续,而非一天结束
输出排名推荐之一

障碍不是机会。是带宽。

我们在多伦多和温哥华采访的大多数专业人士已经有资金可以分配。他们没有每周三个小时的时间来跟踪不同账户的行业轮动、利率公告和波动性峰值。

更多的仪表板并不能弥补这一差距。它由一个系统关闭,该系统连续读取数据并仅显示改变您位置的内容,因此审核需要几分钟而不是晚上。

01 数据摄取 — 市场动态、宏观数据发布、波动性指数
02 模式评分 — 根据您的风险状况进行加权信号排名
03 推荐 — 单一分配决定,供您批准
Orèvance 分析师在工作站上审查投资组合模型输出

模型实际上对您的数据做了什么

四个功能并行运行,每个功能都解决分配问题的不同部分,而不是一个通用的“人工智能洞察”提要。

01 / 预测

预测分析

根据历史模式和实时市场数据对前瞻性价格和波动性场景进行建模,并随着新信息的到来而不是按照固定的时间表进行更新。

02 / 曝光

实时风险评估

持续监控您所持有资产的集中度、相关性和波动性,在风险复合之前标记风险敞口变化。

03 / 执行

自动重新平衡

在您预先设置的阈值内调整分配。未经您的明确批准,任何行为都不得超出这些范围。

04 / 容量

可扩展的见解

无论账户持有五位数还是更大的金额,都适用相同的建模深度。洞察力质量随数据变化,而不是随账户规模变化。

简单来说,推荐是如何构建的

Orèvance 运行的是统计和机器学习模型的集合,而不是单个黑盒预测器。每个模型都会对给定资产类别的可能结果范围进行投票,并且在合并之前根据最近的预测准确性对输出进行加权。

这不会产生确定性。它会生成带有指定置信区间的排名概率加权推荐,这与“模型知道接下来会发生什么”的说法截然不同。没有任何模型可以做到这一点,我们也不代表其他情况。

在执行之前始终可以检查输出。自动重新平衡仅适用于您定义的阈值;最初的分配决定仍然由您决定。

数据来源

  • 市场定价源 — 股票、ETF、固定收益
  • 宏观经济指标 — 加拿大银行和加拿大统计局发布
  • 波动率指数 — 跨资产隐含波动率和已实现波动率
  • 历史定价档案 — 用于回测模型权重,而不是单独用于预测

逻辑流程

食入 将传入的提要标准化为通用模式。 评分 应用加权模型集成。 风险过滤器 根据您规定的容差检查输出。 输出 返回一项排名推荐供您审核。

第一个会话实际上是什么样子

1

连接具有只读访问权限的帐户。现阶段未授予任何交易许可。

2

设定风险承受能力和时间范围。这限制了模型可以返回的每个推荐。

3

回顾第一个分配模型。批准、调整或关闭会话——没有您,任何事情都不会执行。

<60秒 首次推荐的平均时间

我们期望仔细审稿人提出的问题

我的帐户和数据如何受到保护?

只要提供商支持,帐户连接就使用只读访问,并且所有传输中和静态的数据都经过加密。如果需要,交易许可的范围很窄,并且可以随时从您的关联机构撤销。

该模型涵盖哪些资产类别?

覆盖范围涵盖公共股票、交易所交易基金、固定收益工具和一组定义的数字资产。该模型目前不适用于私募或非流动性持股,我们也不会代表其他情况。

费用是如何构成的?

在您批准任何分配之前,费用条款将被完整披露,在没有事先了解的情况下,不会产生交易成本。不需要仅仅为了查看第一个模型输出而提交执行。

从数字开始。根据自己的判断来决定。

初始化投资组合

设置时间不到 60 秒。查看您的第一个模型不需要交易承诺。