Tareluntik - visualisation abstraite des flux de données et des modèles analytiques
Analyse prédictive pour les investisseurs à distance

L'intelligence qui voyage avec vous

Tareluntik combine la prise de décision algorithmique avec des stratégies historiquement éprouvées, afin que vous puissiez gérer les investissements depuis n'importe quel fuseau horaire, sans surveiller constamment l'écran.

Commencez maintenant

Des signaux dérivés d’ensembles de données massifs, et non d’une intuition

La plateforme traite en permanence les données de marché, macroéconomiques et commerciales et les convertit en recommandations d'action concrètes. Chaque signal est étayé par une analyse statistique et non par une prédiction basée sur le sentiment actuel du marché.

Au lieu d'un modèle général unique, Tareluntik utilise un ensemble de modèles de prévision spécialisés comparés les uns aux autres et calibrés en fonction des conditions du marché. Le résultat est une recommandation qui envisage plusieurs scénarios à la fois, et non un seul.

  • Traitement en temps réel Les flux de données sont analysés à la volée, sans attendre une mise à jour quotidienne ou hebdomadaire.
  • Vérification du signal multicouche Chaque recommandation est comparée à plusieurs modèles indépendants avant d’atteindre votre examen prudentiel.
  • Traçabilité des décisions Chaque proposition comprend une explication de la base de données sur laquelle elle est basée.

Trois étapes fondamentales sur lesquelles repose chaque recommandation

Le système ne fonctionne pas sur des hypothèses. Chaque étape est vérifiable et documentée afin que vous puissiez comprendre pourquoi la recommandation a été conçue ainsi.

01

Collecte de données

Le système combine des données de marché, macroéconomiques et sectorielles provenant de sources multiples en un ensemble unique et structuré adapté à une analyse plus approfondie.

02

Modélisation prédictive

Un ensemble de modèles statistiques et appris automatiquement estiment la probabilité de différents résultats, en pondérant les résultats les uns par rapport aux autres en fonction de leur fiabilité.

03

Vérification des antécédents

Chaque stratégie est testée sur des périodes de marché passées avant d'être incluse dans les recommandations, réduisant ainsi le risque d'ajuster le modèle à un seul scénario.

Prise de décision basée sur la probabilité mathématique

L’objectif de la plateforme n’est pas de prédire le marché dans l’absolu, mais plutôt de réduire l’incertitude dans la prise de décision. Chaque modèle exprime ses résultats sous forme d'une gamme de probabilités, et non d'une garantie, permettant à l'utilisateur d'évaluer le risque avant de prendre une décision.

Les résultats des backtestings sont toujours présentés avec les conditions dans lesquelles ils ont été obtenus, car la même stratégie peut fonctionner différemment dans un environnement de marché différent.

Tareluntik - Illustration d'une interface analytique de revue de modèles prédictifs

Une gestion des investissements adaptée à une localisation changeante

  • Faible besoin d’intervention manuelle

    Le système effectue automatiquement les ajustements de routine et un examen manuel n'est requis que pour les décisions ayant un impact plus important sur le portefeuille.

  • Notifications adaptées aux mobiles

    Les alertes clés sont conçues pour un examen rapide sur le téléphone, sans qu'il soit nécessaire d'accéder à l'intégralité du tableau de bord.

  • Indépendance du fuseau horaire

    Étant donné que les analyses fonctionnent en continu, un changement de lieu ou de fuseau horaire n’affecte pas l’actualité des recommandations.

Comment l'interface est conçue

Le tableau de bord est conçu pour une vérification régulière mais brève : un résumé de l'état du portefeuille, les recommandations actives et leurs raisons sont tous visibles sur un seul écran.

Des analyses plus détaillées sont disponibles sur demande, mais ne sont pas chargées par défaut, ce qui réduit la consommation de données lorsque vous travaillez sur des réseaux mobiles en voyage.

La maîtrise des risques comme partie intégrante de toute recommandation

Le risque n’est pas pris en compte après coup, mais est inclus dans chaque étape de modélisation, depuis la sélection de la stratégie jusqu’à la taille des positions individuelles.

Protection algorithmique

Lorsque le modèle détecte une volatilité accrue, le système suggère automatiquement des positions de couverture qui réduisent l'exposition sans sortir complètement de la stratégie.

Analyse de variance

Chaque stratégie est évaluée par rapport à une gamme de résultats possibles, et pas seulement par rapport à une valeur moyenne attendue, ce qui permet une évaluation des risques plus réaliste.

Contrôle maximal du rabattement

Les modèles prennent en compte la baisse de valeur maximale historique et l’incluent comme paramètre limitant lors de l’élaboration de recommandations.

Répartition de l'exposition

Les recommandations envisagent une diversification entre les classes d’investissement afin que le risque ne soit pas concentré dans une seule stratégie ou un seul secteur.

Votre avenir optimisé.

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