财务团队的战略规划
财政部和控制部门使用汇总的市场信号，在通用数据的基础上做出流动性决策和投资时机，而不是依赖个人意见。
初始情况
市场噪音超出了可用的分析时间
私人投资者和小型财务团队每天面临着越来越多的价格数据、新闻报道和分析师评论。除了工作和家庭义务之外，很难以结构化和一致的方式评估这些信息量。
Aetherport Finanzwissen 将市场走势分解为各个信号类别 - 波动性、流动性、趋势强度 - 并根据其与各自投资期限的历史相关性对其进行加权。结果是无需手动后处理即可使用的分类。
- 手动市场观察选择性的、耗时的
- 自动分析正在进行的、有记录的
核心技术
分析如何在后台进行
预测建模
这些模型评估历史价格趋势、交易量和宏观经济指标，以形成短期和中期价格发展的概率带。他们提供评估，而不是保证。
实时风险评估
每项建议都与波动性和回撤估计相关。如果某个细分市场的波动性增加，系统会相应调整建议的头寸规模。
可扩展的基础设施
数据处理基于云，并随着数据量的增长而增长。其他细分市场或用户帐户不需要手动重新校准现有模型。
方法论
从原始数据流到具体推荐
1
数据收集
价格数据、基本关键数据和宏观经济指标在纳入建模之前不断导入并检查一致性。
2
模式识别
这些模型识别重复结构并将其与历史市场阶段进行比较，以便对当前情况进行分类。
3
行动建议
评估被转化为自动储蓄计划的特定切入点 - 包括每次执行前的风险检查。
使用案例
在不同的决策情况下使用
公司简介
私人投资者
自动化投资组合管理
系统不是在固定日历日执行固定储蓄计划分期付款，而是在每次执行之前检查当前的市场状况，如果进入条件明显不利，则推迟或减少购买。
风险管理
应对市场波动加剧
如果测得的某个细分市场的波动性超出正常范围，系统会自动减少建议的头寸规模，并以易于理解的方式记录调整情况。
透明度
有关数据保护、模型和集成的问题
我的数据是如何处理的？
个人和财务数据仅在欧盟境内的服务器上进行加密处理。仅授予相应功能所需的系统访问权限 - 它们不会出于营销目的而传递给第三方。
预测模型是如何训练的？
这些模型根据历史市场数据进行训练，并定期根据新数据周期进行验证。历史命中准确性是模型的质量特征，而不是未来结果的保证。
Aetherport Finanzwissen 可以集成到现有系统中吗？
该平台提供 REST API，用于检索分析结果并连接到现有的托管和会计系统。批量查询和实时洞察都是可能的。