民間資本の予測モデリング
Draymint Group は、予測モデリングと自動最適化をポートフォリオの入力に適用し、コードを書いたり、スプレッドシートを構築したり、生の市場フィードを自分で解釈したりすることなく、カスタマイズされた推奨事項を生成します。
宣伝ではなく検証
私たちの言葉を信じてもらうのではなく、すべてのモデルの決定にはタイムスタンプが付けられ、コミュニティのメンバーが確認できるログに書き込まれます。以下の抜粋はフォーマットを示しています。将来の結果を予測するものではありません。
| ログリファレンス | 日付 | 決定タイプ | 理論的根拠のまとめ | ステータス |
|---|---|---|---|---|
| DG-10482 | 3月4日 | リバランス | セクターの重み付けでボラティリティのしきい値を超えました | 閉店 |
| DG-10483 | 3月5日 | ホールド | 予測された信頼帯からの逸脱なし | 閉店 |
| DG-10484 | 3月6日 | ディフェンスシフト | リンクされた 2 つのアセット間で相関スパイクが検出されました | モニタリング |
| DG-10485 | 3月7日 | 再割り当て | 低ボラティリティ利回りの機会を特定 | 閉店 |
各モデルのアクションはタイムスタンプ、そのアクションを引き起こしたデータ トリガー、およびその結果の調整とともに記録されるため、事後でも推論を追跡できます。
購読者は、記録された決定を公開された理論的根拠と照合して、研究チームが対処すべき矛盾にフラグを立てることができます。
履歴ログは、遡及的に要約または編集されるのではなく、事後でもアクセス可能なままになります。
仕組み
このプロセスは 3 つの段階に分かれています。最後に結果を監視するだけで済みます。取り込みと分析の段階は手動入力なしで実行されます。
このシステムは、市場フィード、価格設定履歴、マクロ経済指標を継続的にスキャンし、追跡するために複数の別個のツールが必要となるインプットを統合します。
モデルは、指定されたリスク許容度と期間に対して取り込まれたデータをフィルター処理し、パターンを特定し、定義されたパラメーターの範囲外となるシグナルを破棄します。
このエンジンは、単一のダッシュボードで進行状況を監視しながら、結果として得られる推奨事項を平易な言語アクションに最適化し、レビュー用に記録します。
リスク管理
資本保全は後付けではなく、モデルに対する制約として扱われます。再割り当てが提案される前に、システムはアカウント レベルで設定された防御しきい値と照合して再割り当てをチェックします。
内部で使用されるチャート形式は、変動するボラティリティ バンドに対して予想されるドローダウンを追跡し、エクスポージャーが事前に設定された制限を超える可能性がある推奨事項に到達する前にフラグを立てます。
ユースケース
基礎となるモデルは同じです。適用されるパラメータは、何を達成しようとしているかによって異なります。
当社のモデルは、複数の収益をもたらす商品を手動で追跡する必要がある低ボラティリティの利回り機会を特定するように調整されています。
このモデルは、既存の保有資産間の相関関係を分析し、新しい資産クラスをそれぞれ調査することなく、集中リスクを軽減する配分を明らかにします。
モデルのパラメーターでは期間が延長され、長期にわたる複利エクスポージャーと引き換えに短期的なボラティリティを許容できるようになります。
技術的なセットアップは必要ありません。ほとんどの新しいアカウントは、オンボーディング中に設定されたパラメーターを使用して、最初のモデルを 10 分以内にデプロイします。
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