Tareluntik - visualização abstrata de fluxos de dados e modelos analíticos
Análise preditiva para investidores remotos

Inteligência que viaja com você

O Tareluntik combina tomada de decisão algorítmica com estratégias historicamente comprovadas, para que você possa gerenciar investimentos em qualquer fuso horário, sem monitorar constantemente a tela.

Comece agora

Sinais derivados de enormes conjuntos de dados, não de intuição

A plataforma processa continuamente dados de mercado, macroeconómicos e empresariais e converte-os em recomendações concretas de ação. Cada sinal é apoiado por análise estatística, não por previsão baseada no sentimento atual do mercado.

Em vez de um único modelo geral, o Tareluntik utiliza um conjunto de modelos de previsão especializados que são comparados entre si e calibrados em relação às condições de mercado. O resultado é uma recomendação que considera vários cenários ao mesmo tempo, e não apenas um.

  • Processamento em tempo real Os fluxos de dados são analisados dinamicamente, sem esperar por uma atualização diária ou semanal.
  • Verificação de sinal multicamadas Cada recomendação é comparada com vários modelos independentes antes de chegar à revisão da supervisão.
  • Rastreabilidade de decisões Cada proposta inclui uma explicação da base de dados em que se baseia.

Três etapas fundamentais nas quais toda recomendação se baseia

O sistema não opera com base em suposições. Cada etapa é verificável e documentada para que você possa entender por que a recomendação foi elaborada daquela maneira.

01

Coleta de dados

O sistema combina dados de mercado, macroeconómicos e sectoriais de múltiplas fontes num conjunto único e estruturado adequado para análises posteriores.

02

Modelagem preditiva

Um conjunto de modelos estatísticos e aprendidos por máquina estima a probabilidade de resultados diferentes, ponderando os resultados entre si com base na confiabilidade.

03

Verificação de antecedentes

Cada estratégia é testada em períodos anteriores de mercado antes de ser incluída nas recomendações, reduzindo o risco de ajustar o modelo a um único cenário.

Tomada de decisão baseada em probabilidade matemática

O objetivo da plataforma não é prever o mercado em sentido absoluto, mas sim reduzir a incerteza na tomada de decisões. Cada modelo expressa seus resultados como uma gama de probabilidades e não como uma garantia, permitindo ao usuário avaliar o risco antes de tomar qualquer decisão.

Os resultados do backtesting são sempre apresentados juntamente com as condições em que foram alcançados, uma vez que a mesma estratégia pode ter um desempenho diferente num ambiente de mercado diferente.

Tareluntik - Ilustração de uma interface analítica para revisão de modelos preditivos

Gestão de investimentos adaptada a um local em mudança

  • Baixa necessidade de intervenção manual

    O sistema realiza ajustes de rotina de forma automática e a revisão manual só é necessária para decisões de maior impacto no portfólio.

  • Notificações otimizadas para celular

    Os principais alertas são projetados para revisão rápida no telefone, sem a necessidade de acessar todo o painel.

  • Independência de fuso horário

    Como as análises funcionam continuamente, uma mudança no local ou no fuso horário não afeta a oportunidade das recomendações.

Como a interface é projetada

O painel foi projetado para verificação regular, mas breve - um resumo do status do portfólio, recomendações ativas e motivos para elas são visíveis em uma tela.

Análises mais detalhadas estão disponíveis sob demanda, mas não são carregadas por padrão, o que reduz o consumo de dados ao trabalhar em redes móveis durante viagens.

Controle de risco como parte integrante de qualquer recomendação

O risco não é considerado posteriormente, mas é incluído em todas as etapas da modelagem, desde a seleção da estratégia até o tamanho da posição individual.

Proteção algorítmica

Quando o modelo detecta aumento de volatilidade, o sistema sugere automaticamente posições de hedge que reduzem a exposição sem sair completamente da estratégia.

Análise de variância

Cada estratégia é avaliada em relação a uma série de resultados possíveis, e não apenas em relação a um valor médio esperado, permitindo uma avaliação de risco mais realista.

Controle de rebaixamento máximo

Os modelos levam em consideração o declínio máximo histórico de valor e o incluem como parâmetro limitante ao fazer recomendações.

Distribuição da exposição

As recomendações consideram a diversificação entre classes de investimento para que o risco não fique concentrado numa única estratégia ou indústria.

Seu futuro otimizado.

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