预测建模
通过处理大量市场和交易数据来预测短期和中期趋势，并在新数据到达时更新预测，而不是按照固定的时间表更新预测。
按需智能：60 秒内完成投资组合设置
Zeal Fondmere 将预测模型与实时市场数据相结合，以在出现风险调整建议时提出建议，从而为独立顾问和零工分析师提供纪律严明的优势，而无需专门的研究台。
开始设置Zeal Fondmere 将预测模型与实时市场数据相结合，以在出现风险调整建议时提出建议，从而为独立顾问和零工分析师提供纪律严明的优势，而无需专门的研究台。
开始设置大多数预测工具要求用户在出现任何见解之前清理数据、选择建模方法并校准阈值。 Zeal Fondmere 删除该序列。该引擎会摄取您选择的数据源，运行自己的清理和模型选择例程，并在单个设置过程中返回配置的投资组合视图。
结果是劳动分工：平台吸收了重复的处理，而决策权则牢牢掌握在使用它的人手中。
每个支柱在后台持续运行，为其他支柱提供支持，而不是作为一个孤立的功能发挥作用。
通过处理大量市场和交易数据来预测短期和中期趋势，并在新数据到达时更新预测，而不是按照固定的时间表更新预测。
实时监控位置是否存在异常，在与预期模式的偏差复合为材料暴露之前标记出偏差。
将模型输出转换为针对分配和时间决策的排序的、可操作的指导，以独立决策者可以直接采取行动的术语表示。
每个阶段都是可审核的，因此您可以看到建议是如何达成的，而不是盲目接受。
连接的源在进入分析管道之前会被拉入、标准化并检查完整性。
预测模型和风险模型并行运行并相互参考，减少任何单一模型盲点的影响。
研究结果按置信度和重要性进行排名，然后以简短的决策列表而不是原始模型输出的形式呈现。
关于数据处理： 用于分析的源数据在平台的管道内进行处理，不会出于与生成建议无关的目的与第三方共享。对您帐户数据的访问仅限于需要它来生成结果的系统。
相同的底层引擎支持不同的时间范围，具体取决于您每天可以分配多少注意力。
在客户合同之间工作的分析师可以每天多次检查平台并根据短暂的机会采取行动。
异常检测会在突然变化发生时对其进行标记，因此可以在短期走势侵蚀回报之前而不是事后调整头寸。
顾问在项目工作的同时建立补充投资组合，每周而不是每天检查。
预测模型更重视长期指标，产生的建议旨在持续数周而不是数小时。
连接到您帐户的数据仅用于生成您自己的建议。它经历我们方法中描述的摄取、合成和输出阶段，并且访问仅限于需要它来生成结果的系统。
您连接数据源或选择平台支持的源之一，确认您的风险参数，引擎就会自动执行清理和模型选择。大多数账户会在一分钟内看到初始投资组合视图；更复杂的数据源可能需要稍长的时间来验证。
当新数据到达时，模型会不断地重新评估，而不是按照固定的日历进行评估，因此建议反映的是当前状况，而不是陈旧的快照。
不会。该平台的构建是为了让您可以做出战略决策（批准、调整或拒绝什么），同时自动处理底层数据处理和模型选择。