通过数据而不是直觉来实现精确性
Zhondamulo 将大量市场数据转化为易于理解的投资策略，并通过跟单交易获取经过测试的人工智能模型的结果。
您可以遵循基于历史模式和持续风险评估的策略，而无需每天评估价格和新闻。
立即开始分析
Zhondamulo 将大量市场数据转化为易于理解的投资策略，并通过跟单交易获取经过测试的人工智能模型的结果。
您可以遵循基于历史模式和持续风险评估的策略，而无需每天评估价格和新闻。
立即开始分析价格变动、公司公告、利率决策和社交媒体情绪每天都会产生大量数据，而人类无法完全评估这些数据。在实践中，这会导致反应或决策延迟，更多地受到情绪的影响，而不是可靠事实的影响。
那些兼职投资的人也很少有时间比较多个市场和时间段的模式。
Zhondamulo 持续处理结构化和非结构化市场数据，并将其简化为在统计上与更高的命中概率相关的信号。选择基于可理解的模型，而不是直觉。
四个构建模块共同减少了手动研究工作。
历史价格趋势和宏观经济关键数据被纳入计算不同市场情景概率的模型中，并不断更新新数据。
每个策略都会不断评估波动性、相关性和潜在损失，以便可以根据不断变化的市场条件调整头寸规模和对冲。
市场数据不是每天处理，而是连续处理。这缩短了相关市场事件和由此产生的行动建议之间的时间。
模型的结果被转化为具体的、优先考虑的行动建议，可以同时应用于多种策略和资产类别，而无需按比例增加工作量。
四个易于理解的步骤，没有黑匣子。
来自公开来源的价格数据、基本面和市场情绪被合并和清理。
算法可以识别历史条件与后续价格趋势之间反复出现的联系。
确定的模式会针对不同的市场阶段进行测试，以优先考虑具有更稳定的风险回报率的策略。
测试的策略可通过复制交易进行比较，包括头寸规模和对冲的信息。
Zhondamulo 面向那些想要在主要工作之外建立第二条业务而不需要数据科学知识的人。平台接管正在进行的评估；关于您自己的资本分配的决定权仍由您决定。
透明度胜过简化：您可以看到策略所基于的数据，并且可以在遵循策略之前了解其之前的表现。
三个示例说明如何在短时间内将平台整合到现有的额外收入中。
用户不是将资金集中在个人决策上，而是将预算分配到具有不同风险状况的多个经过测试的策略中，从而减少对单一市场评估的依赖。
实时处理有助于识别不确定性加剧的时期，在该时期可以推迟入场或减少现有头寸，而不是在达到顶峰之前注意到市场变动。
如果个别投资彼此之间的相关性发生变化，任何已经投入资金的人都可以使用风险评估来专门使用对冲或对冲策略。