La IA de Market Learning Community aprende los patrones de inversión y la tolerancia al riesgo de los usuarios y responde automáticamente independientemente de la diferencia horaria y la ruta de viaje. El análisis de datos y la gestión de riesgos continúan funcionando incluso mientras duerme o se muda a otra ciudad.
Comience gratisEl mayor obstáculo para los inversores remotos que necesitan rastrear múltiples mercados simultáneamente no es la cantidad de información, sino la falta de tiempo para juzgar esa información. Los usuarios pueden estar volando o durmiendo mientras reciben un aluvión constante de noticias, anuncios y movimientos de precios.
Verificar manualmente los mercados en países con diferentes zonas horarias no es sostenible. Se repiten casos de omisión de cambios importantes o, por el contrario, de fatiga por notificaciones innecesarias.
Market Learning Community está diseñado para resolver este problema. La IA recopila y analiza datos incluso mientras el usuario está en movimiento o durmiendo, proporcionando bases de juicio refinadas solo cuando es necesario.
El algoritmo de Market Learning Community consta de tres pasos. Cada etapa no funciona de forma independiente, sino que se complementa para aumentar la precisión a medida que se acumulan los datos del usuario.
Recopile y normalice indicadores del mercado global, información pública y datos de transacciones en tiempo real. Los datos se tratan de la misma manera independientemente de la ubicación y la zona horaria.
Aprende su tolerancia al riesgo única basándose en decisiones y respuestas pasadas. Este proceso no es una configuración fija, sino que se calibra continuamente a lo largo del tiempo.
Realizamos análisis predictivos basados en patrones aprendidos y sugerimos estrategias viables. La decisión final y la ejecución siempre serán del usuario.
Market Learning Community está diseñado para que la precisión del análisis no disminuya incluso cuando aumenta la cantidad de datos. Las tres funciones siguientes funcionan teniendo en cuenta la fiabilidad y la precisión.
Los modelos predictivos que procesan cientos de variables del mercado simultáneamente toman decisiones basadas en señales complejas en lugar de indicadores únicos. El modelo se actualiza periódicamente y se ajusta a los cambios en la estructura del mercado.
Puede consultar sus tenencias y las condiciones del mercado en una sola pantalla. Los datos se actualizan cada pocos segundos y continúan agregándose en segundo plano incluso cuando no los está viendo.
Se envían notificaciones inmediatas cuando se detectan cambios fuera de los criterios de riesgo establecidos. La frecuencia y los criterios de las notificaciones se ajustan automáticamente en función del aprendizaje de tolerancia al riesgo del usuario, lo que reduce las notificaciones innecesarias.
Los siguientes ejemplos demuestran cómo se aplican características tecnológicas específicas en situaciones comerciales del mundo real.
Si un usuario que posee activos en varios países está en movimiento y el mercado en una región se desploma, la IA sugiere automáticamente un plan de ajuste de peso y lo ejecuta una vez aprobado.
Antes de ingresar a un nuevo mercado local, la IA analiza la volatilidad y los patrones históricos de ese mercado para proporcionar una base para el momento de entrada y el tamaño de la posición inicial.
Cuando la volatilidad de los tipos de cambio o clases de activos específicas excede los umbrales establecidos por el usuario, la IA ejecuta automáticamente estrategias de cobertura predefinidas para limitar la exposición.
Estas son respuestas a preguntas técnicas que surgen con frecuencia al considerar la adopción.
Todos los datos se cifran durante la transmisión y el almacenamiento. Los datos utilizados para el análisis se procesan por separado de la información de identificación personal, y los usuarios pueden verificar el alcance de la retención de sus datos y solicitar su eliminación en cualquier momento.
Cada recomendación va acompañada de los indicadores clave y las ponderaciones que influyeron en ese juicio. El modelo no actúa como una caja negra; los usuarios pueden ver las categorías de datos en las que se basan las sugerencias.
Admite la integración de API con los principales intercambios y servicios de gestión de activos. El alcance de la integración varía según el proveedor de servicios y se le informará de antemano qué datos se compartirán antes de realizar la vinculación.