Az Tetiru Dogiri egyetlen prediktív műszerfalba egyesíti a több központból származó adatokat. A big data konkrét működési iránymutatásokká alakul át, amelyek célja a kockázat csökkentése és a megalapozott döntések támogatása, nem pedig a garantált megtérülés ígérete.
Azok, akik több piacra fektetnek be, jól ismerik ezt az érzést: a portfóliók különböző platformokon vannak elosztva, mindegyiknek saját felülete, saját diagramja és saját adatformátuma van. Ezt adatok töredezettsége arra kényszeríti, hogy egyik lapról a másikra váltson, hogy manuálisan rekonstruálja a teljes expozíciót.
Az eredmény gyakran a döntési bénulás egy formája: túl sok változó az összehasonlításhoz, túl kevés az idő ahhoz, hogy ezt egyértelműen meg lehessen tenni. A portfólió-egyensúlyozási lehetőségeket vagy a növekvő kockázat jeleit későn vagy egyáltalán nem veszik észre.
Az Tetiru Dogiri azért jött létre, hogy áthidalja ezt a hiányt, egyetlen koherens, lekérdezhető és valós időben frissíthető adatszerkezetbe összesítve a forrásokat.
Az Tetiru Dogiri architektúrája a piacokhoz való közvetlen kapcsolatokat gépi tanulási modellekkel ötvözi, és mindig láthatóvá teszi az egyes jelzések mögött meghúzódó indokokat.
A főbb tőzsdékhez fűződő csak olvasható API-kapcsolatok lehetővé teszik az egyenlegek, pozíciók és tranzakciós előzmények egyetlen nézetben történő konszolidálását anélkül, hogy közvetlen hozzáférést kellene biztosítani az alapokhoz.
A gépi tanulási modellek idősorokat és piaci mennyiségeket elemeznek, hogy azonosítsák az ismétlődő mintákat, és teljesítményígéretek nélkül jelentsenek valószínű forgatókönyveket.
Minden ajánláshoz a kockázati kitettség becslése tartozik, amelyet a múltbeli volatilitás, az eszközök és a portfólió koncentrációja közötti korreláció keresztezésével számítanak ki.
A bizalom szerves része annak megértése, hogy egy rendszer hogyan jut el a következtetéshez. Ezért dokumentáljuk a folyamat minden lépését, az adatbeviteltől a végső ajánlásig.
A globális piaci adatokat valós időben gyűjtik az összes kapcsolódó tőzsdéről: árak, mennyiségek, ajánlati könyvek és likviditási mutatók.
Az algoritmusok kiszűrik a statisztikai zajt és normalizálják az információkat, elkülönítve a felhasználó kockázati profiljára vonatkozó jeleket.
A rendszer működési jelzést ad vissza kifejezett okokkal. A végső döntés mindig a befektető kezében marad.
Az adatvezérelt döntéshozatal nem helyettesíti az emberi ítélőképességet: tájékozottabbá teszi azáltal, hogy megmutatja azokat a változókat, amelyeken az egyes ajánlások alapulnak.
A rendszer figyeli a tőke eloszlását a különböző eszközosztályok között, és jelzi, ha egyetlen pozíció meghaladja a meghatározott koncentrációs küszöböt, ami a bejelentett kockázati profilnak megfelelő lehetséges újraegyensúlyozásra utal.
Ha egy eszköz volatilitása meghaladja az előre meghatározott küszöbértékeket, az Tetiru Dogiri valós idejű riasztást generál, amely lehetővé teszi a kitettség lehetséges csökkenésének azonnali értékelését, mielőtt a piaci mozgás megszilárdulna.
Az Tetiru Dogiri-et úgy tervezték, hogy a növekvő adatmennyiséget a pontosság elvesztése nélkül kezelje: ugyanaz a prediktív elemző motor, amely egyetlen adatcserét dolgoz fel, képes egyidejűleg több piacra is skálázni, így a válaszidő konzisztens marad.
A cél nem a befektető szakértelmének pótlása, hanem az, hogy olyan egységes műszerfalat kapjon, amely képes a piacok összetettségét ellenőrizhető és végrehajtható információkká lefordítani.
