Trustorment のモデルは、過去の価格設定、ボラティリティ、マクロ経済指標を取り込み、収縮期間を含む過去のさまざまな市場状況に対して候補戦略をテストします。目的は、単一の結果を予測することではなく、状況が変化したときに戦略がどのように動作したかを定量化することです。
各出力にはバックテストされた履歴が伴うため、推奨事項の背後にある理由が閉じられたシステムとして扱われるのではなく、可視化されたままになります。
例: 割り当ての前にバックテストされた戦略レポートを確認します。
各モジュールは、手動レビューの限られた時間、デジタル ツールへの依存、状況の変化に合わせて拡張する推奨事項の必要性など、リモート作業の制約に基づいて設計されています。
上向きの可能性の前に、下向きのエクスポージャを評価します。このモジュールは、ボラティリティ、保有資産間の相関関係、過去のドローダウン期間を相互参照し、戦略が成功したときだけでなく、以前に戦略がパフォーマンスを下回った状況を明らかにします。
ドローダウンを意識したモデリング市場およびポートフォリオのデータを継続的に取り込み、状況の変化に応じて関連する指標を再計算します。分析は静的なレポートとして作成されるのではなく、継続的に更新されるため、今週行われる決定は過去の状況ではなく現在の状況を反映しています。
継続的なデータの取り込み推奨事項は、単一のモデルを一律に適用するのではなく、ポートフォリオのサイズとリスク許容度に応じて調整されます。これにより、資本が控えめで成長している場合でも、すでに複数の金融商品に分散されている場合でも、同じ方法論が適切であり続けることができます。
ポートフォリオの規模に合わせて調整Trustorment は、単一の精度数値を提示するのではなく、各バックテスト結果に到達するために使用されたプロセスを文書化するため、メソッドを独自の条件で評価できます。
価格、ボラティリティ、マクロ経済データは、ASX 上場株式、世界的な指数、および複数の市場サイクルにわたる関連する経済指標から収集されます。
候補戦略は、好条件のみではなくストレス下での行動を観察するために、収縮期を含む過去の条件に対して実行されます。
結果は、広範な市場指数などの関連するパッシブベンチマークと比較され、その戦略が長期にわたって測定可能な価値を付加したかどうかが確立されます。
業績不振の期間を含む調査結果は戦略とともに記録されるため、過去の範囲全体が記録の一部として残ります。
各モデルの基礎となるデータセットは、単一の好景気期間ではなく、複数の経済状況にまたがっています。これは意図的なものであり、成長期にのみテストされた戦略は自信を持って評価することが困難です。
バックテストされたパフォーマンスは、個別のパーセンテージとしてではなく、過去の最大ドローダウンとベンチマーク比較とともに報告されます。これにより、戦略を検討する誰でも、低迷期を含む過去の結果の範囲を確認できるようになります。
このプロセスは、専用の調査セットアップを必要とするのではなく、既存のツールと限られたレビュー時間に適合するように設計されています。
既存の仲介業者または市場のデータ フィードを接続します。 Trustorment は、手動アップロードやスプレッドシートのメンテナンスを必要とせずに、関連データを継続的に取り込みます。
予測モデルは、バックテストされた戦略に対して現在の状況を処理し、関連するリスク プロファイルと歴史的背景を伴う推奨事項を明らかにします。
推奨事項とそれを裏付ける分析を確認し、既存の証券会社または投資プラットフォームを通じて行動します。 Trustorment は決定をサポートします。処刑はあなたに残ります。
資本を投入する前にプラットフォームを評価するリモートファーストの専門家からのよくある質問。
Trustorment に接続されたデータは、転送中も保存中も暗号化されます。アカウントレベルの分析へのアクセスはアカウント所有者に制限されており、マーケティング目的でポートフォリオ データが第三者と共有されることはありません。
基礎となるデータセットは、新しい市場データが利用可能になると継続的に更新され、モデルは短期的なノイズに過剰に反応することなく、最近の状況を反映するために月次サイクルで再調整されます。
Trustorment は、一般的に使用される証券会社および市場のデータ フィードに接続するように設計されています。直接接続がまだサポートされていない場合は、分析を個別にレビューし、既存のプラットフォームを通じて手動で適用できます。
バックテストされたすべての戦略は、過去のドローダウンとベンチマークの比較とともに表示されるため、続行する義務はなく、自分のペースで推論を評価できます。