Coral Rendova applica modelli di intelligenza artificiale con filtro del rischio ai mercati delle criptovalute e raccoglie i risultati in un rapporto giornaliero. Nessun forum, nessuna chat di gruppo, nessuna supposizione.
Costruito per gli studenti del Regno Unito. Progettato attorno alla riduzione del rischio, non alla speculazione.
Gli investitori studenteschi raramente sono a corto di opinioni. Le previsioni sui prezzi circolano nelle chat di gruppo entro pochi minuti da qualsiasi movimento del mercato e la maggior parte di esse non porta con sé alcuna analisi.
Coral Rendova rimuove il rumore elaborando i dati di mercato in modo computazionale anziché emotivo. Il modello non reagisce al sentiment. Reagisce al volume, alla volatilità e alla deviazione del modello storico, quindi assegna un punteggio a ciascun asset rispetto a una soglia di rischio fissa prima che qualsiasi cosa raggiunga un rapporto.
Il modello acquisisce continuamente dati su prezzi, volume e registro ordini. Identifica i cambiamenti del modello prima che diventino visibili su un grafico standard, fornendo un vantaggio misurabile piuttosto che una previsione certa.
A ogni asset viene assegnato un punteggio rispetto a una soglia di volatilità prima che possa apparire in una raccomandazione. Le attività che superano la soglia vengono escluse automaticamente, indipendentemente dallo slancio a breve termine.
Ogni rapporto è datato, archiviato e scritto in un linguaggio semplice. Puoi vedere cosa è stato contrassegnato dal modello, perché è stato contrassegnato e come sono state eseguite le selezioni del giorno precedente.
Coral Rendova è stato costruito attorno a un semplice vincolo: gli studenti dovrebbero essere in grado di capire perché esiste una raccomandazione, non solo fidarsi che esista. Ogni output riconduce a una fase documentata del processo di filtraggio dei rischi, descritta integralmente nella metodologia di seguito.
La piattaforma non promette rendimenti. Riduce il tempo necessario per leggere un mercato volatile e rende visibile il ragionamento alla base di ogni decisione.
Ogni rapporto segue la stessa sequenza. Nessun passaggio viene saltato e nessuna sostituzione manuale modifica l'ordine.
I dati su prezzi, volume e liquidità vengono estratti da più borse a intervalli regolari durante il giorno, fornendo al modello una visione attuale piuttosto che un'istantanea ritardata.
Un modello di apprendimento automatico assegna un punteggio a ciascun asset rispetto a una soglia di volatilità fissa. Le attività al di sopra della soglia vengono rimosse dall'esame prima che venga redatta qualsiasi raccomandazione.
Le risorse rimanenti vengono raccolte in un unico rapporto datato con argomentazioni in linguaggio semplice, pubblicato ogni mattina alla stessa ora.
Uno studente di finanza utilizza i report giornalieri come set di riferimento per una tesi sulla volatilità del mercato. I registri archiviati forniscono una registrazione datata e coerente del ragionamento del modello che può essere citato e rivisto per un intero periodo.
Uno studente di ingegneria con una modesta indennità mensile utilizza il filtro della volatilità per evitare asset soggetti a oscillazioni improvvise. Il rapporto sostituisce il controllo orario dei prezzi con una singola lettura di cinque minuti ogni mattina.
Di seguito è riportato un esempio del formato del report. Le figure illustrano solo il layout e non sono una registrazione di performance dal vivo.
| Data | Asset revisionati | Segnalato come ad alto rischio | Segnala lo stato |
|---|---|---|---|
| Lun | 128 | 41 | Pubblicato alle 07:00 |
| Mar | 131 | 37 | Pubblicato alle 07:00 |
| Mercoledì | 126 | 44 | Pubblicato alle 07:00 |
Formato di report di esempio a scopo illustrativo. I dashboard live sono disponibili per gli utenti registrati.
Ogni rapporto pubblicato è dotato di data e ora e archiviato in un archivio permanente, in modo che i ragionamenti passati possano essere confrontati con i risultati successivi. Il registro non viene modificato retroattivamente.
Crea un account per ricevere il prossimo rapporto giornaliero e vedere come il processo di filtraggio del rischio si applica alle attuali condizioni di mercato.
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