CuotaSeren は、予測分析とリアルタイム リスク モデルを組み合わせて、期間ごとに決定した投資額を変更することなく、ドルコスト平均法を自動化します。
このモデルは、過去のシリーズとリアルタイムの市場データを組み合わせて、相対的なボラティリティが低いエントリーウィンドウを特定します。
DCA を自動化する理由
毎月決まった日に購入するのは簡単ですが、市場の状況を完全に無視します。ボラティリティに関係なく拠出金が同日に処理される場合、当初の計画にそうではなかったとしても、最近性の偏りや昇給を逃すのではないかという不安により、最終的には購入額やタイミングが変更されてしまいます。
CuotaSeren は、定期拠出計画をそのまま維持しますが、予測分析によって相対リスクが低いエントリが検出された場合、限られた時間枠内で実行を変更します。期間中の投資総額は変わりません。変化するのは、各購入が実行される正確な瞬間です。
このモデルは、一連の価格、出来高、インプライド・ボラティリティを重み付けして、現在の価格が予想される短期レンジを下回る確率を推定します。この確率は、特定の予測ではなく、許可された期間内で購入を進めるか、維持するか、延期することが賢明かどうかを決定するものです。
技術力
各モジュールはリアルタイムで更新されるデータに基づいて動作し、個別に監査できます。
過去のシリーズとリアルタイムの市場データに基づいてトレーニングされたモデルは、各分析サイクルで再計算された資産ごとの予想価格範囲を推定します。
システムは、スケジュールされた実行前に各資産のインプライド ボラティリティを再計算し、条件が大幅に変化した場合はエントリー ウィンドウを調整します。
手動介入なしで、モデルによって計算された入力ウィンドウ内で、定義された金額と頻度を尊重して定期拠出計画を実行します。
プロセスを再設計することなく、同じ分析インフラストラクチャが個人のポートフォリオや企業レベルでの複数の投資ラインの比較に使用されます。
方法論
ステップ01
このシステムには、価格、出来高、参照レート、国内および国際的なマクロ変数が組み込まれており、分析サイクルごとに更新されます。
ステップ02
このモデルは、単一の入力変数に依存せずに、過去のボラティリティと資産の最近の動作との間の相関関係を特定します。
ステップ03
推奨される入力ウィンドウがモデルの信頼レベルとともに生成され、自動実行前にレビューできます。
ステップ04
寄与は、分析によって検出された相対リスクが最も低い瞬間を優先して、定義されたウィンドウ内で実行されます。
ユースケース
毎月の収入の固定部分をさまざまな資産に寄付している専門家は、金融商品ごとに DCA プランを定義し、市場を毎日監視する必要なく、各金融商品の相対的なボラティリティに応じて各約定のタイミングをシステムに調整させることができます。
財務計画チームまたは財務計画チームは、同じ分析エンジンを使用して、異なる投資ラインやカバレッジの相対リスクを比較し、大規模な実行を承認する前にレビューできる推奨事項を提供します。
分析モジュールには、市場全体の動きの変化を推定するための出来高および暗黙のボラティリティ変数が組み込まれており、この情報は、推奨されるエントリーウィンドウを定義する際の追加入力として使用されます。
よくある質問
情報はエンドツーエンド暗号化を使用して送信および保存されます。ブローカーまたは交換資格情報へのアクセスは、注文の読み取りと実行に限定された権限を通じて行われ、資金を引き出す機能はありません。
はい。各推奨事項には、モデルの信頼レベルと、自動注文が実行される前に利用できる、提案されたエントリーウィンドウに影響を与えた主な変数が含まれています。
統合は、サポートされているプラットフォームとの API 接続を通じて実行されます。技術デモ中に、使用するブローカーまたは取引所に応じてどの統合が利用できるかを確認します。
コストは、管理されるボリュームと監視される資産の数に応じて定義されます。ポートフォリオやプロセスの範囲がわかったら、正確な詳細は技術デモ中に提示されます。
技術デモをスケジュールして、独自のポートフォリオに適用される予測分析を確認するか、今すぐ Smart DCA プランの設定を開始してください。
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