収入を多様化するためのバックテスト済みの AI 戦略
Policyzone は過去の市場データを分析して、リスク調整された推奨事項を生成します。すべての戦略は、端末に到達する前にテストされます。
Policyzone は過去の市場データを分析して、リスク調整された推奨事項を生成します。すべての戦略は、端末に到達する前にテストされます。
任意の呼び出しはありません。各推奨事項は、リリース前に 3 つの固定ステージを通過します。
過去の価格、ボラティリティ、マクロデータは、株式、債券、デリバティブにわたって処理されます。
候補戦略は過去の市場サイクルに対して実行され、さまざまな条件下での一貫性をテストします。
シミュレーションに合格した戦略は、手動または自動アクションのために端末に配信されます。
数値は単独で提示されるのではなく、定義されたベンチマークに対して追跡されます。
| メトリック | 説明 | レポート |
|---|---|---|
| 過去のリターン分析 | ローリング期間におけるベンチマーク指数に対する各戦略のパフォーマンス | 毎週 |
| リスク調整後のリターン | ボラティリティ調整後のアクティブ戦略間の比較 | 毎週 |
| ドローダウンの軽減 | 管理されていないベンチマークポジションに対する観測された最大損失 | 毎月 |
| 信号精度 | 追跡された機器で方向が正しいコールの割合 | 毎日 |
すべての戦略は、リリース前に少なくとも 5 年間の市場データに対してテストされます。少なくとも 3 つの異なる市場体制に耐えられないモデルは、展開前に拒否されます。
Policyzone は、意見ではなく証拠に基づいた第 2 の収入源を求めるプロフェッショナル向けに構築されました。このプラットフォームは予測モデルを市場データに適用し、結果を公開で報告します。
当社は、確実性を装った予測を公表しません。すべての出力はモデル、データセット、テスト期間まで追跡可能であり、確認することができます。
トレーディングデスクを必要とせずに収入の決定をサポートするように構築されています。
信号は、固定スケジュールではなく新しいデータで更新されます。それぞれのモデル、期間、信頼性の根拠が背後にあります。
ポジションは、ビューに到達する前に、ボラティリティ、相関関係、ドローダウン履歴に基づいてスコア付けされます。文脈なしに何も提示されません。
このモデルは、すでに保有している資産を考慮しており、余分なリスクや重複するリスクを追加するのではなく、削減します。
仕様は主張されるものではなく公開されます。体験談はなく、方法のみ。
各モデルは、ルックバック期間、リバランス頻度、エクスポージャー制限の固定パラメーターによって管理されます。パラメータは、その場限りで調整されるのではなく、市場サイクルごとに見直されます。
市場データは、認可された取引所フィードおよび規制された金融データ プロバイダーから取得されます。モデルのトレーニングでは、スクレイピングされたソースや未検証のソースは使用されません。
信号は毎日更新されます。リスクスコアは毎週再計算されます。完全なモデルパラメータは各四半期の終わりに再評価されます。
バックテストのしきい値を満たしていないモデルは、更新されたデータに対して再テストされるまでライブ出力が一時停止されます。