每条建议在到达您手中之前都会经过四个阶段。每个阶段都会被记录并可审计。
| 功能 | 方法 | 输出 |
|---|---|---|
| 数据摄取 | 多资产源不断聚合和规范化 | 优化 |
| 预测建模 | 历史和实时模式综合成概率分数 | 合成的 |
| 风险评估 | 每个未平仓头寸计算的波动性和风险敞口 | 调整后 |
| 执行逻辑 | 按置信度和风险承受能力排名的推荐 | 执行 |
当波动性超出设定阈值时，头寸规模就会重新计算。建议会自动重新排名，而不是按照静态时间表进行，从而使风险敞口与当前状况而不是昨天的数据保持一致。
传统经纪商按每笔交易、每笔转账或每笔货币兑换收取费用。对于在一个月内从多个国家进行交易的人来说，这些成本会迅速增加。
| 成本项目 | 传统经纪商 | KI-gestützter Handel |
|---|---|---|
| 贸易委员会 | 每个订单的百分比 | 零 |
| 货币换算 | 传播标记 | 零 |
| 闲置费 | 休眠后充电 | 零 |
| 提款费 | 每次传输固定 | 零 |
取消每笔交易的佣金不会改变模型的建议。执行建议后，它会更改您保留的内容。对于仓位调整频繁的策略来说，费用拖累通常是盈利月份和盈亏平衡月份之间的区别。
KI-gestützter Handel 建立在相同的前提之上：利润留存不应该取决于您从哪个国家进行交易、您以哪种货币结算或策略需要多少笔交易。
KI-gestützter Handel 是围绕单一约束进行设计的：远程投资者需要决策，而不是原始图表。该系统摄取结构化和非结构化市场数据，通过历史价格行为训练的预测模型运行数据，并将输出转换为具有规定置信水平的排名推荐。
界面故意设计得很密集，而不是装饰性的。显示的每个数字都是模型计算的结果，而不是设计占位符。
三个阶段，针对覆盖范围内的每项资产依次执行。
在任何建模开始之前，价格反馈、订单簿深度和宏观指标都会被持续拉取并规范化为通用模式。
将历史模式与当前状况进行匹配，以生成方向概率分数，并根据近期波动性进行加权。
分数根据置信度和风险承受能力进行排名，然后作为单个可行的建议提供，不附加执行费用。
远程投资者跨时区管理头寸时经常出现的三种情况。
一个月内跨三个时区工作的交易者无法实时监控每个交易时段。该模型会在波动性峰值形成时对其进行标记，并提出排名建议，因此可以在航班或会议之间调整头寸，而不是在波动发生后进行调整。
对于围绕稳定积累构建的投资组合，该模型降低了推荐频率，而是将信号权重转向多周趋势。这使得交易活动（以及所需的注意力）与策略的实际时间范围成正比。
当单一资产的风险暴露超出设定阈值时，风险模块会独立于预测分数对其进行标记。建议首先转向降低集中度，即使基础模型仍然对该资产给予有利评价。
通过 KI-gestützter Handel 执行的任何交易均不会扣除佣金。注册只需几分钟，并且不需要最低存款即可查看模型的输出。