どこからでも市場データを分析し、投資決定を自動化します

Wielgor Funder は市場データをリアルタイムで処理し、それを特定の推奨事項に変換します。作業しているタイムゾーンに関係なく、スクリーンタイムが減り、リスク管理が強化されます。

15分ごと 公開ジャーナルのデータ更新頻度
Wielgor Funder - 投資データ分析パネルを使用したリモート作業
分析エンジン

予測モデルはバックグラウンドで動作し、決定はユーザーの手に委ねられます。

システムは受信データを分析し、推奨事項を生成します。それらのそれぞれは、実装前にリスクパラメータとともに説明されます。

リアルタイムデータ分析

このモデルは、日次レポートにありがちな遅延を発生させることなく、市場データ ストリームを処理します。

  • 多くのソースからのデータを 1 つのパネルに集約
  • 過去のパターンからの逸脱の検出
  • 重要度による信号の優先順位付け
入力データの流れ
D1
D2
D3
D4
D5

あなたのプロフィールに合わせた提案

入力パラメーター (期間、リスク許容度、利用可能な資本) は、システムが推奨事項をランク付けする方法を変更します。

  • リリース前のリスクしきい値の構成
  • 手動で再調整せずに戦略を拡張する
  • 完全な決定履歴を閲覧可能
一致する推奨事項
P1
P2
P3
P4
Q5
検証

公開結果ログ - すべてのユーザーが閲覧可能

システムによって行われた各決定は、日付、パラメータ、検証ステータスとともに記録されます。ログは保存後に編集できません。

サンプル ログ フラグメント - 形式は本番ログの構造に対応します アクティブログ
日付/時刻 楽器 決定タイプ リスクレベル 検証状況
04/03、09:12 ユーロ/米ドル エントリー推奨 低い 確認済み
04/03、09:27 ワイドインデックス 削減の推奨 中 確認済み
04/03、09:41 原材料 逸脱警報 背が高い 進行中
04/03、10:03 短期債。 退出勧告 低い 確認済み
リスク管理

ポジションを継続的に監視することなくリスクを最小限に抑える

システムは、事前に定義されたパラメータに基づいて暴露しきい値を設定し、手動介入を必要とせずに超過に反応します。各反応はダッシュボードとログに表示されます。

暴露限界 戦略を開始する前に、上限と下限のしきい値を一度設定します。
逸脱に対する反応 このモデルは、採用されたパターンから逸脱する状況を特定し、それらに優先順位を付けます。
決定トレース 各自動反応は記録を残し、いつでも取得できます。
Wielgor Funder - 分析パネルでリスク モデルを監視するチーム
実装

自動化を始めるための 3 つのステップ

この構成では、1 つのデバイスまたは固定の場所に常時存在する必要はありません。

ステップ01

データソースを接続する

安全な API 接続を介して証券口座または市場データ フィードに接続します。

ステップ02

分析パラメータを設定する

自動化の対象となる期間、リスク許容度、および手段の範囲を指定します。

ステップ03

トリガー決定実行

システムは定義されたアクションを実行し、公開結果ログに記録します。

画面上のプレゼンスではなくデータに基づいて投資決定をスケールする

どこで働いているかに関係なく、パラメーターを一度設定し、公開ログで結果を監視し、検証されたデータに基づいて意思決定を行います。