Az Maturesorio mesterséges intelligencia modelleket alkalmaz a valós idejű piaci adatokhoz, hogy azonosítsa a tétlen likviditás alacsony kockázatú felhasználásait. A platformon végzett minden műveletnek nincs jutaléka: a megtermelt hozam teljes egészében a cég kasszájában marad.
A kontextus
Sok olasz kis- és középvállalkozás magas készpénztartalékot tart fenn alacsony hozamú folyószámlákon. Idővel az infláció, a banki díjak és a diverzifikáció hiánya erodálja a likviditás reálértékét.
A piaci adatok összetettsége ugyanakkor elriasztja az aktívabb döntéseket: az eszközök, a határidők és a kockázati profilok értékelése olyan készségeket igényel, amelyek nem mindig állnak rendelkezésre a vállalaton belül.
Hogyan működik
A rendszer a nyers piaci adatokat ellenőrizhető működési jelzésekké alakítja át, csökkentve a likviditás alternatív felhasználásának értékeléséhez szükséges időt.
A rendszer különböző forrásokból gyűjti és normalizálja a piaci adatokat, kamatlábakat, kereskedési volumeneket és makrogazdasági mutatókat, valós időben frissítve azokat a kereskedési órákban.
A statisztikai és gépi tanulási modellek feldolgozzák ezeket az adatokat, hogy megbecsüljék a megtérülési és kockázati forgatókönyveket különböző időhorizontokban, azonosítva a kézzel nehezen megfogható mintákat.
A becslések egyértelmű ajánlásokká alakulnak, amelyeket becsült kockázati szint és összefoglaló indoklás kísér, és készen áll arra, hogy a vállalkozó vagy a pénzügyi igazgató értékelje.
Az előny
Nincs rögzített vagy százalékos visszatartás az Maturesorio-en keresztül történő vásárlásoknál és eladásoknál.
A hagyományos brókerek megbízásonkénti jutalékot, megnövelt felárat vagy kezelési díjat számítanak fel, amelyek idővel hozzáadva jelentősen befolyásolják az üzleti portfólió nettó hozamát.
Az Maturesorio kiküszöböli ezeket a költségeket a működési struktúrából: a befektetett tőke és a megtermelt hozam egyaránt a vállalat rendelkezésére áll, minden egyes tranzakció levonása nélkül.
A nulla jutalékos modell a platformon történő kereskedések végrehajtására vonatkozik. A harmadik felek, például a letétkezelők vagy a piaci infrastruktúrák által alkalmazott díjak ellenőrzésünkön kívül maradnak, és minden tranzakció előtt egyértelműen közöljük.
Konkrét alkalmazások
A befektetési körből felhalmozott likviditású startup a következő tizenkét-tizennyolc hónap során szükségtelen erőforrásokat telepíthet a prediktív motor által kiválasztott alacsony kockázatú eszközökben, miközben továbbra is fenntartja a szükséges rendelkezésre állást a tervezett működési költségekhez.
A stabil tartalékalappal rendelkező kkv prediktív analitika segítségével feloszthatja a likviditás egy részét a betétek és a rövid lejáratú fix kamatozású eszközök között, így védelmet kereshet az infláció ellen anélkül, hogy kitenné magát az alapkezeléssel össze nem egyeztethető kockázatoknak.
Egy független szakmai befektető a kockázat-hozam modelleken alapuló, naponta frissített ajánlásokkal támaszthatja alá stratégiáját, amelyek hasznosak a diverzifikáció és a teljes kitettség ellenőrzése szempontjából.
Módszertan
A prediktív analitikai rendszer hitelessége éppúgy függ az adatok minőségétől, mint az ajánlás működésbe lépése előtt alkalmazott kontrolloktól.
Az átvitel során és a nyugalmi állapotban lévő pénzügyi adatokat iparági szabványos titkosítás védi. Az analitikai rendszerekhez való hozzáférés szerep szerint szegmentálva van, és kereshető naplókban nyomon követhető.
A prediktív modellek által használt vállalati adatokat nem osztják meg harmadik felekkel kereskedelmi célból, és az adatkezelés az európai adatvédelmi jogszabályoknak megfelelően történik.
Az elemzés a bevett statisztikai modelleket és a gépi tanulási technikákat kombinálja, felhő infrastruktúrákon fut, redundanciával és folyamatos monitorozással.
A motor által generált minden ajánlást az elemzők ellenőriznek, mielőtt elérhetővé teszik. A végső végrehajtás mindig a vállalat döntése, nem pedig ellenőrzés nélküli automatikus művelet.
Kik vagyunk
Az Maturesorio a kvantitatív piacelemzési ismeretek és a digitális pénzügyi termékek tervezésének találkozásából született. A napi munka a likviditáskezelésben alkalmazott prediktív modellek felépítésére és ellenőrzésére irányul, azzal a céllal, hogy a piaci adatok elemzése a pénzügyi szakképzettséggel nem rendelkezők számára is érthető legyen.
Kérjen hozzáférést a platformhoz: a csapat egyik tagja végigvezeti Önt az első konfiguráción és elolvassa az első ajánlásokat.
Hitelkártya nem szükséges