Mürzenvik izmanto reāllaika prognozēšanas modeļus, izmantojot tirgus, portfeļa un darbības datus, sniedzot neatkarīgiem investoriem un uzņēmumu vadītājiem Austrālijā kvantitatīvu priekšstatu pirms apstākļu maiņas.
Interfeisa priekšskatījums: viens informācijas panelis, kurā apvienota reāllaika datu ievade, modeļa izvade un vienkāršas valodas ieteikums, kas tiek atjaunināts, kad tiek saņemti jauni dati, nevis fiksētā ziņošanas ciklā.
Ātrums līdz vērtībai
Lielākajai daļai analītiķu, kas strādā neatkarīgi vai vairākās saistībās, nav tādas greznības kā īpaša datu komanda. Izklājlapu tīrīšana, avotu saskaņošana un modeļa kalibrēšana ar rokām var aizņemt lielāko darba dienas daļu, pirms faktiski tiek sākta analīze.
Mürzenvik noņem šo sagatavošanas darbību. Jūs pievienojat datu avotu vai atlasāt no iepriekš izveidotas Austrālijas tirgus plūsmu kopas, un platforma strukturē datus, atlasa atbilstošu modeli un atgriež pirmo izvadi, kamēr jūs joprojām pārskatāt savu īso ziņojumu.
Galvenās iespējas
Platforma ir veidota, izmantojot trīs funkcijas, kas darbojas kopā, nevis kā atsevišķi rīki: prognozēšana, riska mērīšana un pastāvīga optimizācija.
Mürzenvik piemēro apmācītus laikrindu un faktoru modeļus cenu, apjoma un makro datiem, veidojot uz nākotni vērstus aprēķinus ar noteiktu ticamības diapazonu, nevis ar vienu punktu. Izvades tiek atjauninātas, kad tiek uzņemti jauni dati, nevis nedēļas vai mēneša ciklā.
Ekspozīcija, nepastāvība un korelācija visā portfelī vai darījumā tiek nepārtraukti kvantificēta ar sliekšņiem, kurus varat iestatīt katram pilnvarojumam. Mērķis ir atklāt koncentrācijas vai izņemšanas risku, pirms tas tiek parādīts standarta ikmēneša pārskatā.
Ieteicamās korekcijas piešķiršanai, cenu noteikšanai vai darbības parametriem tiek ģenerētas, mainoties apstākļiem, un apkopotas īsā ziņojumā, kas piemērots klienta atjauninājumam vai iekšēja lēmuma piezīmei.
Metodoloģija
Mēs aprakstām procesu atklāti, jo profesionāliem lietotājiem ir jāsaprot, ko modelis dara, pirms viņi paļaujas uz tā izvadi.
Avota dati — tirgus plūsmas, portfeļa turējumi, darbības rādītāji — tiek apstiprināti, normalizēti un tiek apzīmogoti pēc ierašanās. Nepilnības un anomālijas tiek apzīmētas, nevis klusi aizpildītas.
Patentētie modeļi apvieno normalizētos datus ar attiecīgo vēsturisko un nozares kontekstu, salīdzinot jaunākos signālus ar ilgāka laika modeļiem, lai izvairītos no pārmērīgas reakcijas uz īstermiņa troksni.
Sistēma pārveido modeļa izvadi konkrētā ieteikumā — sadales izmaiņas, riska karodziņš, cenu korekcija — ar pamatojumu vienkāršā valodā.
Lietošanas gadījumi
Pamatmodeļi ir vienādi; konfigurācija mainās atkarībā no mandāta.
Portfeļa pārvaldnieks, kas līdzsvaro diversificētu ĀS akciju mandātu, izmanto Mürzenvik, lai kvantitatīvi noteiktu koncentrācijas risku dažādās nozarēs pēc tirgus maiņas un modelētu ierosinātā darījuma pakārtoto ietekmi pirms tā izvietošanas. Rezultāts ir īsa piezīme ar laika zīmogu, kas piemērota ieguldījumu komitejai.
Uzņēmuma īpašnieks, kurš novērtē paplašināšanos otrā valstī, izmanto platformu, lai prognozētu pieprasījuma jutīgumu saskaņā ar dažādiem pieņēmumiem par cenām un personāla komplektēšanu, pamatojoties uz reģionālajiem ekonomikas rādītājiem, nevis vienu valsts vidējo rādītāju.
Analītiķis, kas strādā vairākos fiksatoros, izmanto Mürzenvik, lai sagatavotu ASX 200 svārstīguma prognozi pirms likmes lēmuma pieņemšanas, pēc tam pielāgo to pašu modeļa izvadi klientam specifiskos komentāros, katru reizi neatjaunojot analīzi.
Bieži uzdotie jautājumi
Klientu dati tiek glabāti Austrālijas datu centros, lai atbalstītu finanšu pakalpojumu jomā izplatītās datu suverenitātes prasības. Piekļuve ir ierobežota konta īpašniekam un ikvienam, kas ir skaidri uzaicināts uz darbvietu; Mürzenvik darbinieki nepiekļūst klienta datiem kā pašsaprotami, tikai jūsu ierosinātajiem atbalsta pieprasījumiem.
Platforma pieņem standarta izklājlapu un CSV augšupielādes, kā arī savienojas ar kopējām tirgus datu plūsmām un portfeļa pārvaldības eksportu. Ja jūsu avota formāts ir nestandarta, mūsu iekļaušanas norādījumos ir aprakstīts, kā to kartēt pirms pirmās ievades darbības.
Katrs modelis ziņo par ticamības intervālu kopā ar savu prognozi, nevis uz vienu skaitli, kas tiek parādīts kā noteikts. Modeļi tiek apmācīti, pamatojoties uz vēsturiskajiem ĀS un attiecīgajiem globālā tirgus datiem, un tiek periodiski atkārtoti pārbaudīti attiecībā uz ārpusizlases periodiem; mēs nepretendējam uz fiksētu precizitātes procentu, jo veiktspēja atšķiras atkarībā no aktīvu klases un tirgus apstākļiem.