Trustorment 的模型吸收历史定价、波动性和宏观经济指标，然后根据一系列过去的市场条件（包括收缩时期）测试候选策略。目标不是预测单一结果，而是量化条件变化时策略的表现。
每个输出都附有其经过回溯测试的历史记录，因此建议背后的推理仍然可见，而不是被视为封闭系统。
说明性：在分配之前审查经过回测的策略报告。
每个模块都是围绕远程工作的限制而设计的：手动审核的时间有限、对数字工具的依赖以及需要随着情况变化而调整的建议。
在上行潜力之前评估下行风险。该模块交叉引用波动性、持有量之间的相关性和历史回撤期，揭示策略之前表现不佳的条件，而不仅仅是在其成功时。
回撤感知建模持续获取市场和投资组合数据，随着情况变化重新计算相关指标。分析是持续更新的，而不是作为静态报告生成的，因此本周做出的决定反映了当前而不是历史背景。
持续数据摄取建议根据投资组合规模和风险承受能力进行调整，而不是统一应用单一模型。无论资本规模不大、不断增长，还是已经在多种工具上实现多元化，这使得相同的方法仍然适用。
根据投资组合规模进行调整Trustorment 不是提供单个准确度数字，而是记录了用于得出每个回测结果的过程，因此可以根据自己的条件评估该方法。
定价、波动性和宏观经济数据来自澳大利亚证券交易所上市股票、全球指数和多个市场周期的相关经济指标。
候选策略是根据历史条件（包括收缩期）运行的，以观察压力下的行为，而不仅仅是有利的条件。
将结果与相关的被动基准（例如大盘指数）进行比较，以确定该策略是否随着时间的推移增加了可衡量的价值。
调查结果（包括表现不佳的时期）与策略一起记录，因此完整的历史范围仍然是记录的一部分。
支持每个模型的数据集跨越多种经济条件，而不是单一的有利时期。这是经过深思熟虑的：仅在增长过程中经过测试的策略很难自信地评估。
回溯测试的表现与最大历史回撤和基准比较一起报告，而不是作为单独的百分比。这使得回顾策略的任何人都可以看到过去的结果范围，包括较弱的时期。
该流程旨在适应现有工具和有限的审查时间，而不需要专门的研究设置。
连接现有经纪或市场数据源。 Trustorment 持续获取相关数据，无需手动上传或电子表格维护。
预测模型根据回溯测试策略处理当前状况，并根据相关风险状况和历史背景提出建议。
查看建议及其支持分析，然后通过您现有的经纪或投资平台采取行动。 Trustorment支持该决定；执行力仍由您决定。
远程优先专业人士在投入资金之前评估平台的常见问题。
连接到 Trustorment 的数据在传输过程中和静态时均进行加密。帐户级别分析的访问权限仅限于帐户持有人，并且不会出于营销目的与第三方共享投资组合数据。
随着新的市场数据的出现，基础数据集会不断更新，并且模型会按月进行重新校准，以反映最近的情况，而不会对短期噪音做出过度反应。
Trustorment 旨在连接常用的经纪和市场数据源。如果尚不支持直接连接，则可以独立审查分析并通过现有平台手动应用。
每个回测策略都会提供其历史回撤和基准比较，因此您可以按照自己的节奏评估推理，而无需继续。