Tareluntik - visualizzazione astratta di flussi di dati e modelli analitici
Analisi predittiva per investitori remoti

L'intelligenza che viaggia con te

Tareluntik combina il processo decisionale algoritmico con strategie storicamente collaudate, così puoi gestire gli investimenti da qualsiasi fuso orario, senza monitorare costantemente lo schermo.

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Segnali derivati da enormi quantità di dati, non da sensazioni viscerali

La piattaforma elabora continuamente dati di mercato, macroeconomici e aziendali e li converte in raccomandazioni concrete per l’azione. Ogni segnale è supportato da un'analisi statistica, non da previsioni basate sull'attuale sentimento del mercato.

Invece di un unico modello generale, Tareluntik utilizza una serie di modelli di previsione specializzati confrontati tra loro e calibrati rispetto alle condizioni di mercato. Il risultato è una raccomandazione che considera diversi scenari contemporaneamente, non solo uno.

  • Elaborazione in tempo reale I flussi di dati vengono analizzati al volo, senza attendere un aggiornamento giornaliero o settimanale.
  • Verifica del segnale multistrato Ogni raccomandazione viene confrontata con diversi modelli indipendenti prima di raggiungere la revisione di vigilanza.
  • Tracciabilità delle decisioni Ogni proposta include una spiegazione della base di dati su cui si basa.

Tre fasi fondamentali su cui si basa ogni raccomandazione

Il sistema non funziona sulla base di ipotesi. Ogni passaggio è verificabile e documentato in modo da poter capire perché la raccomandazione è stata progettata così com'è.

01

Raccolta dati

Il sistema combina dati di mercato, macroeconomici e di settore provenienti da più fonti in un unico set strutturato adatto per ulteriori analisi.

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Modellazione predittiva

Una serie di modelli statistici e di apprendimento automatico stimano la probabilità di risultati diversi, confrontando i risultati tra loro in base all’affidabilità.

03

Controllo dei precedenti

Ciascuna strategia viene testata su periodi di mercato passati prima di essere inclusa nelle raccomandazioni, riducendo il rischio di adattare il modello a un singolo scenario.

Processo decisionale basato sulla probabilità matematica

Lo scopo della piattaforma non è prevedere il mercato in senso assoluto, ma piuttosto ridurre l’incertezza nel processo decisionale. Ciascun modello esprime i propri risultati come un intervallo di probabilità, non come una garanzia, consentendo all'utente di valutare il rischio prima di prendere qualsiasi decisione.

I risultati del backtesting vengono sempre mostrati insieme alle condizioni in cui sono stati ottenuti, poiché la stessa strategia può funzionare in modo diverso in un diverso contesto di mercato.

Tareluntik - Illustrazione dell'interfaccia analitica per la revisione dei modelli predittivi

Gestione degli investimenti su misura per una località in continuo cambiamento

  • Bassa necessità di intervento manuale

    Il sistema esegue automaticamente le rettifiche di routine e la revisione manuale è necessaria solo per le decisioni con un maggiore impatto sul portafoglio.

  • Notifiche ottimizzate per dispositivi mobili

    Gli avvisi chiave sono progettati per una rapida revisione sul telefono, senza la necessità di accedere all'intera dashboard.

  • Indipendenza dal fuso orario

    Poiché l'analisi funziona ininterrottamente, un cambiamento nella posizione o nel fuso orario non influisce sulla tempestività dei consigli.

Come è progettata l'interfaccia

La dashboard è progettata per un controllo regolare ma breve: un riepilogo dello stato del portafoglio, le raccomandazioni attive e le relative motivazioni sono tutti visibili su un'unica schermata.

Analisi più dettagliate sono disponibili su richiesta, ma non caricate per impostazione predefinita, il che riduce il consumo di dati quando si lavora su reti mobili durante il viaggio.

Controllo del rischio come parte integrante di qualsiasi raccomandazione

Il rischio non viene considerato a posteriori, ma è incluso in ogni fase della modellazione, dalla selezione della strategia alla dimensione della posizione individuale.

Protezione algoritmica

Quando il modello rileva un aumento della volatilità, il sistema suggerisce automaticamente posizioni di copertura che riducono l'esposizione senza uscire completamente dalla strategia.

Analisi della varianza

Ciascuna strategia viene valutata rispetto a una serie di possibili risultati, non solo rispetto a un valore medio atteso, consentendo una valutazione del rischio più realistica.

Massimo controllo del drawdown

I modelli tengono conto del massimo calo storico del valore e lo includono come parametro limitante nel formulare raccomandazioni.

Distribuzione dell'esposizione

Le raccomandazioni prendono in considerazione la diversificazione tra le classi di investimento in modo che il rischio non sia concentrato in un’unica strategia o settore.

Il tuo futuro, ottimizzato.

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