零工收入的数据智能

由数据而非直觉支持的决策。

Accrudonage 针对真实市场数据运行回溯测试策略,然后将结果转化为适合尼日利亚零工经济的补充收入机会,而无需您凭直觉进行交易。

不受管理的暴露 回测策略

回溯测试策略如何针对原始市场波动表现的简化视图。仅供参考;过去的结果并不能保证未来的回报。

零工收入很少呈直线变化。

网约车、送货、自由职业合同和短期交易都有一个共同特点:钱是一波一波地涌来的,而不是一波又一波的浪潮。在你有时间制定计划之前,缓慢的一周可能会毁掉强劲的一周。

许多零工试图通过兼职交易货币、股票或数字资产来缓解这一问题。问题在于时机。市场不断变化,如果没有帮助,在保持全职忙碌的同时,足够快地读取足够的数据几乎是不可能的。

Accrudonage 是为了解决这一差距而构建的:想要第二个收入来源和有时间对其进行正确分析之间的差距。

人工智能模型可以读取市场信息,这样您就不必整天都在阅读市场信息。

Accrudonage 分析大量历史和实时市场数据,然后将输出范围缩小为针对您选择关注的市场量身定制的一小组建议。

01

数据收集

Accrudonage 提取您选择跟踪的市场的历史和实时定价数据,从货币对到上市股票。

02

型式测试

每个候选策略在向用户建议之前都会根据多年的历史数据进行运行,这一过程称为回溯测试。

03

推荐

您会收到少量排名建议,以及每个建议背后的推理,而不是无法解释的信号。

04

检讨及调整

随着新数据的到来,模型会审查自己的假设,并在策略条件发生变化时进行标记。

应用程序中显示的每条建议都带有对其进行测试的历史时期的记录,因此您可以自行判断其与当前状况的相关性。

读取模型的输出

蓝线代表回测策略的返回路径;灰线显示在同一历史窗口内对同一资产的不受管理的敞口。该比较具有说明性——个别结果会因资产、时间安排和账户规模而异。

在风险到达您的资金或时间之前降低风险。

模型的任务不仅仅是寻找机会。它还可以在策略不太可能适用的情况影响您的账户之前标记这些情况。

波动性筛选

策略会根据市场剧烈波动的历史时期进行检查,而不仅仅是平静的时期。

头寸规模指导

建议包括相对于典型账户余额的建议风险敞口规模,而不是每个人的固定金额。

预警标志

该模型会突出显示当前状况何时与测试策略所依据的数据存在差异。

没有盲目的自动化

您决定是否按照建议采取行动; Accrudonage 不会为您转移资金。

回测表现描述了策略在历史数据上的表现;这不是对未来结果的承诺。所有投资和交易都存在风险,包括资本损失。

我们怎么知道它有效?

我们不会发布推荐,因为推荐无法向您展示策略在 2016 年或 2022 年的表现。相反,Accrudonage 上的每个策略都会根据其测试的特定历史窗口进行记录。

历史和实时数据来自已建立的公共市场源。我们不使用其他平台的匿名客户交易数据。

您如何知道策略确实有效?

在将其作为建议出现之前,我们会根据涵盖多种市场状况(平静期、急剧调整和货币压力期)的历史价格数据对其进行测试。

您使用什么数据?

策略所涵盖资产的公开历史定价数据,以及当前状况的实时定价信息。

良好的回测是否能保证未来有良好的结果?

不会。市场会发生变化,过去的行为只是参考点,而不是保证。这就是为什么每个策略都会滚动审查,而不是测试一次就不管了。

我可以查看测试策略所针对的历史时期吗?

是的。每条建议都包含回溯测试的日期范围和市场条件。

将数据智能融入您已有的日常工作中。

创建帐户需要几分钟的时间。添加您想要跟踪的市场,Accrudonage 开始在下一个数据周期将实时状况与其回测库进行比较。轮班之间没有需要编译的手动报告。

开始使用数据智能