噪音问题
一个典型的交易日会产生数以千计的头条新闻、价格变动和分析师观点，其中许多观点在数小时内就相互矛盾。首次投资者往往会对最近出现的故事做出反应，而不是遵循一致的策略。
这并不是智力的失败。以目前市场的发展速度，这是手动分析的局限性。
我们的模型经过训练，可以将短期噪音与跨市场周期重复的模式区分开来。该系统不是对一天的新闻做出反应，而是在提出建议之前权衡数十年的历史数据。
发动机如何工作
了解战略存在的原因与战略本身一样重要。以下每个组件都发挥着独特的作用。
该系统分析历史价格行为、交易量和宏观经济指标，以预测给定范围内各种结果的概率。它并不声称确定性；相反，它为每个场景分配一个置信水平，因此您可以在决定是否采取行动之前判断潜在模式的实际强度。
每项建议都配有自动化保障措施，包括头寸规模指导和定义的下行阈值。这些旨在限制任何单一错误预测的影响，而不是完全消除风险，这是任何真正的投资方法都无法承诺的。
随着交易时间内新数据的到来，该模型会重新评估其先前的假设，并标记策略前景的重大变化。这意味着早上提出的建议会根据下午的情况进行检查，而不是发布后就保持不变。
关于我们的方法
Capital Equity 的建立基于这样的观点：大多数首次投资者并不寻求刺激。他们正在寻找一种冷静、结构化的方式来将储蓄发挥作用，而无需花晚上的时间解读市场评论。
我们的团队将定量分析师与英国监管的财务规划经验相结合，每个模型输出在到达客户之前都会经过记录的审查流程。我们宁愿清楚地解释限制，也不愿将预测伪装成保证。
了解更多关于我们的信息流程公开
我们宁愿展示我们的工作，也不愿寻求盲目的信任。以下是每个策略在到达仪表板之前实际发生的情况。
模型根据许可的历史市场数据、公司文件和公开的经济指标进行训练。我们记录了给定策略中使用的每个数据源，以便您可以了解建议的依据。
在发布任何策略之前，都会针对过去的多种市场条件（包括低迷时期）进行运行，以了解其表现如何。严格的回溯测试并不能预测未来，但它确实排除了仅在少数情况下有效的策略。
在将模型提供给客户之前，合格的分析师会审查模型提出的每项策略。人工智能将广泛的可能性缩小为可管理的、合理的集合；然后，在发布任何内容之前，人们会根据当前上下文检查推理。
常见问题
客户数据在传输过程中和静态时都经过加密，并且对个人帐户信息的访问仅限于需要它来提供服务的系统和员工。我们不会将客户数据出售给第三方，并且用于完善我们模型的任何数据在进入该流程之前都会进行匿名处理。
我们在您的账户设置页面上发布当前的进入要求，因为它们可能因策略类型而异。一般来说，我们的方法是围绕渐进的、经过深思熟虑的分配而建立的，而不是在第一天就要求一次性付清大笔款项。
没有任何模型（包括我们的模型）能够准确预测市场，而且我们也不会以这种方式呈现。每个建议都与置信度和历史回测结果一起显示，因此您可以自己判断其跟踪记录。日复一日，期待定期的策略更新和清晰的解释，而不是要求立即采取行动的持续警报。