システムの各コンポーネントには直接的な目的があります。それは、資本をどこにどのように配分するかを決定する際の不確実性を軽減することです。
システムは継続的に市場データを処理し、チャートを解釈する必要がなく、手動で一目見ただけで明らかになる前に関連するパターンを検出します。
各推奨事項には暴露計算が伴うため、リスクは行動前に測定され、有害な結果が発生した後には発見されません。
プラットフォームが従うルールは、証明されていない理論的な仮定に基づいているのではなく、数十年にわたる市場データに基づいてテストされています。
このプロセスは、複雑な部分がマシン側にあり、最終決定部分がユーザー側にあるように設計されています。
データ ソースや関連アカウントを数分でリンクできます。プログラミングや金融市場に関する事前の知識は必要ありません。
Zhuskaldon モデルは、入手可能な情報を処理し、各シナリオに関連する機会とリスクの明確な画像を生成します。
推奨事項を確認し、何を実行するかを決定します。システムは市場状況の変化に応じてパラメータを継続的に調整します。
一般的な感想文の代わりに、各推奨事項の背後にあるシステムがどのように構築され、テストされているかを示します。
Zhuskaldon モデルは、成長期、調整期、高ボラティリティ期を含む数十年にわたる市場データを使用してトレーニングされているため、推奨事項は単一タイプのシナリオに依存しません。
パラメーターの最適化は一定です。最初のリリースから固定されたままにするのではなく、新しい一連のデータがシステムの動作を調整するために使用されます。
リスクを完全に排除できるモデルはありません。目標は、意思決定を行う前に、それをできるだけ正確に定量化することです。
Zhuskaldon は、単純な観察から生まれました。受動的収入を求めるほとんどの人は、市場の研究に何時間も費やしたくありませんが、各決定の背後にある基準を理解せずに資本を委任することも望んでいません。
そのため、各推奨事項には、それをサポートするロジック、つまりどのようなデータが考慮されたか、それが示唆するリスクのレベル、提案された戦略をサポートする過去の動作が伴うのはこのためです。
いいえ。このプラットフォームは、プログラミング、統計、金融市場のトレーニングを受けていない人向けに設計されています。明確な言葉で表現された推奨事項を確認し、それに基づいて行動するかどうかを決定します。
リスクは、保証された結果を約束するものではなく、各推奨事項の前に計算される数学的変数として扱われます。当社のシステムを含め、損失の可能性を完全に排除できるシステムはありません。
Zhuskaldon は、さまざまな資本レベルに適応するように設計されています。登録プロセス中に、開始したい金額に基づいてどのオプションが適切であるかが明確に通知されます。