基于人工智能的决策优化
随时随地进行不间断的风险管理
Market Learning Community的AI会学习用户的投资模式和风险承受能力，并自动响应，不受时差和旅行路线的影响。即使您在睡觉或搬到另一个城市时，数据分析和风险管理也能继续发挥作用。
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Market Learning Community的AI会学习用户的投资模式和风险承受能力，并自动响应，不受时差和旅行路线的影响。即使您在睡觉或搬到另一个城市时，数据分析和风险管理也能继续发挥作用。
免费开始使用对于需要同时跟踪多个市场的远程投资者来说，最大的障碍不是信息量，而是缺乏判断信息的时间。用户可能在飞行或睡觉时不断收到大量新闻、公告和价格变动。
手动检查不同时区国家的市场是不可持续的。经常会出现错过重要更改的情况，或者相反，由于不必要的通知而感到疲劳。
Market Learning Community就是为了解决这个问题而设计的。即使用户在移动或睡觉时，人工智能也会收集和分析数据，仅在需要时提供精确的判断依据。
Market Learning Community的算法由三个步骤组成。每个阶段都不是独立运行的，而是随着用户数据的积累而相互补充以提高精度。
实时收集并规范全球市场指标、公共信息和交易数据。无论位置和时区如何，数据都会以相同的基础进行处理。
根据过去的决策和应对措施了解您独特的风险承受能力。这个过程不是固定的设置，而是随着时间的推移不断校准。
我们根据学习的模式进行预测分析并提出可行的策略。最终的决定和执行将始终由用户决定。
Market Learning Community的设计使得即使数据量增加分析精度也不会降低。以下三个功能运行时均考虑到可靠性和精确性。
同时处理数百个市场变量的预测模型根据复杂的信号而不是单一指标做出决策。该模型会定期进行重新训练并根据市场结构的变化进行调整。
您可以在一个屏幕上查看您的持仓和市场状况。数据每隔几秒刷新一次，并在后台继续聚合，即使您没有查看数据也是如此。
当检测到超出设定风险标准的变化时，会立即发送通知。根据用户的风险承受能力学习，自动调整通知的频率和标准，减少不必要的通知。
下面的示例展示了如何将特定的技术功能应用于实际业务场景。
如果持有多国资产的用户发生流动，某一地区市场暴跌，AI会自动建议权重调整方案，批准后执行。
在进入新的本地市场之前，人工智能会分析该市场的波动性和历史模式，为进入时机和初始头寸规模提供基础。
当汇率或特定资产类别的波动超过用户设定的阈值时，人工智能会自动执行预定义的对冲策略以限制风险敞口。
这些是在考虑采用时经常出现的技术问题的答案。
所有数据在传输和存储过程中均经过加密。用于分析的数据与个人身份信息分开处理，用户可以随时检查其数据保留的程度并请求删除。
每项建议都附有影响该判断的关键指标和权重。该模型并不充当黑匣子；用户可以查看建议所基于的数据类别。
支持与各大交易所和资产管理服务的API集成。集成范围因服务提供商而异，并且在链接之前将提前告知您将共享哪些数据。