Interfaccia dashboard Oak Fundix che visualizza modelli di dati predittivi e indicatori di rischio

Ottimizza il reddito supplementare con modelli decisionali basati sull'intelligenza artificiale sottoposti a backtest

Oak Fundix analizza i dati di mercato storici e in tempo reale per generare raccomandazioni adeguate al rischio per i professionisti della gig economy che guadagnano al di fuori dell'occupazione standard. Ogni modello viene convalidato rispetto a più cicli di mercato prima dell'implementazione.

Avvia analisi Visualizza le prestazioni storiche

La dashboard mostra gli intervalli di rendimento previsti, gli intervalli di confidenza del modello e un punteggio di rischio per ciascuna raccomandazione, aggiornato man mano che vengono elaborati nuovi dati.

Problema e approccio

L'analisi manuale non si adatta alle ore di lavoro irregolari

Il reddito della Gig Economy varia in base alla settimana e alla piattaforma. La revisione manuale dei dati di mercato tra un turno e l'altro lascia un tempo limitato per decisioni strutturate.

Dove il tracciamento manuale non è sufficiente

  • Il monitoraggio basato su fogli di calcolo non è in grado di elaborare i nuovi dati abbastanza velocemente da reagire al movimento dei prezzi a breve termine.
  • Gli orari di lavoro irregolari limitano il tempo a disposizione per la ricerca tra turni o concerti.
  • L’analisi condotta da un’unica fonte trascura le correlazioni tra classi di asset e indicatori macroeconomici.
  • Il processo decisionale emotivo aumenta l’esposizione durante le sessioni volatili.

Come Oak Fundix elabora gli stessi dati in modo diverso

Oak Fundix acquisisce continuamente dati di mercato e applica modelli predittivi addestrati su cicli storici. Le raccomandazioni vengono generate entro parametri di rischio definiti e fornite prima che sia possibile la revisione manuale.

Confronto della latenza decisionale

Revisione manuale
Modello di foglio di calcolo
Modello Oak Fundix

Confronto illustrativo del tempo che intercorre tra la disponibilità dei dati e una decisione documentata, basato sui tempi del processo interno.

Struttura della piattaforma

Tre componenti lavorano insieme su ogni raccomandazione

Ogni raccomandazione è il risultato di un modello predittivo, di un vincolo di rischio e di una finestra di esecuzione, applicati in sequenza anziché isolatamente.

01

Modelli predittivi

I modelli statistici e di apprendimento automatico vengono addestrati su prezzi storici, volume e dati macroeconomici per stimare intervalli di risultati probabili per un orizzonte temporale definito.

02

Gestione del rischio

Ogni raccomandazione viene filtrata attraverso il dimensionamento della posizione e i limiti di esposizione stabiliti in base a una tolleranza al rischio definita dall'utente, limitando i ribassi prima dell'allocazione del capitale.

03

Esecuzione in tempo reale

Le raccomandazioni sono temporali rispetto ai dati di mercato in tempo reale in modo che le condizioni utilizzate per l'analisi corrispondano alle condizioni al momento della decisione.

Aggiornamento dei dati
Intraday continuo
Riqualificazione del modello
Programmato, basato sul ciclo
Regione ospitante
Data center dell'UE
Controlli del rischio
Limiti definiti dall'utente
Metodologia

I modelli vengono testati rispetto ai dati storici prima della distribuzione

Ogni modello segue una sequenza di validazione fissa. Nessun modello raggiunge i consigli in tempo reale senza superare tutte le fasi riportate di seguito.

  1. Raccolta dati

    I dati storici sui prezzi, sul volume e sui dati macroeconomici vengono aggregati in più cicli di mercato, compresi periodi di elevata volatilità.

  2. Formazione del modello

    I modelli predittivi vengono addestrati su una finestra storica definita, separata dai dati utilizzati successivamente per la convalida.

  3. Backtesting

    Ogni modello viene eseguito rispetto a periodi storici che non ha visto durante l'addestramento per misurare il rendimento delle raccomandazioni.

  4. Punteggio del rischio

    Ai risultati viene assegnato un punteggio di rischio basato sulla volatilità, sul prelievo e sulla correlazione con le posizioni raccomandate esistenti.

  5. Monitoraggio dal vivo

    I modelli implementati vengono monitorati continuamente, con le prestazioni confrontate con le proiezioni retrospettive.

Dichiarazione di trasparenza

I risultati backtested descrivono come un modello si sarebbe comportato su dati storici; non garantiscono performance future. Le condizioni del mercato cambiano e i modelli passati potrebbero non ripetersi. Oak Fundix pubblica il periodo di tempo e il set di dati utilizzati per ciascun backtest insieme allo stato attuale del modello.

Applicazioni

Tre scenari comuni alla pianificazione del reddito supplementare

Gli scenari seguenti riflettono le situazioni frequentemente segnalate dagli utenti che bilanciano il lavoro temporaneo con una strategia di reddito secondario.

Scenario A

Rispondere alla volatilità del mercato a breve termine

Durante i periodi di rapido movimento dei prezzi, Oak Fundix ricalcola i punteggi di rischio e le raccomandazioni sulla posizione man mano che arrivano nuovi dati, fornendo agli utenti una base documentata per ridurre o adeguare l'esposizione anziché reagire solo in base al sentiment.

Scenario B

Costruire un portafoglio supplementare a lungo termine

Per gli utenti che assegnano una parte fissa delle entrate derivanti dai concerti su base ricorrente, Oak Fundix applica modelli con orizzonte più lungo e raccomandazioni periodiche di ribilanciamento allineate con un intervallo di tempo definito anziché con oscillazioni giornaliere dei prezzi.

Scenario C

Mitigare il rischio derivante dal reddito irregolare

Poiché il reddito derivante dai concerti varia di settimana in settimana, Oak Fundix applica limiti di esposizione calibrati sul capitale disponibile, contribuendo a evitare che una singola posizione rappresenti una quota sproporzionata di fondi supplementari.

Informazioni su Oak Fundix

Costruito per il supporto decisionale, non per le garanzie automatiche

Oak Fundix è stato sviluppato per offrire a soggetti senza esperienza nella finanza quantitativa l'accesso alla stessa classe di analisi dei dati utilizzata dai banchi di ricerca istituzionali. La piattaforma presenta raccomandazioni con i relativi dati di supporto, in modo che gli utenti mantengano il controllo su ogni decisione.

Tutti i modelli operano nel rispetto degli standard di protezione dei dati previsti nel mercato tedesco, con infrastrutture ospitate all’interno dell’UE e processi allineati ai requisiti GDPR.

Scopri il nostro processo
Area di lavoro di analisi dei dati Oak Fundix utilizzata per lo sviluppo e il monitoraggio del modello
Domande frequenti

Domande comuni su accesso, sicurezza e controllo

Ho bisogno di esperienza nel trading o nell'analisi finanziaria per utilizzare Oak Fundix?

Non è richiesta alcuna esperienza di trading precedente. Le raccomandazioni includono il punteggio di rischio sottostante e l'intervallo previsto in un linguaggio semplice e gli utenti impostano la propria tolleranza al rischio prima che venga generato qualsiasi risultato del modello.

Dove vengono archiviati i miei dati e soddisfano i requisiti tedeschi sulla protezione dei dati?

I dati vengono elaborati e archiviati su infrastrutture situate all'interno dell'UE, in linea con GDPR. I dati finanziari e di conto sono crittografati sia in transito che a riposo.

Posso sovrascrivere o ignorare una raccomandazione del modello AI?

SÌ. Oak Fundix presenta raccomandazioni per la revisione; le decisioni di esecuzione rimangono nelle mani dell'utente in ogni fase. Nessuna posizione viene presa automaticamente senza conferma esplicita.

Cosa succede alle raccomandazioni durante i periodi di estrema volatilità del mercato?

Il punteggio di rischio viene ricalcolato più frequentemente durante i periodi di alta volatilità e le raccomandazioni sulla dimensione della posizione vengono ridotte in base ai parametri di rischio predefiniti impostati dall'utente.

Come viene verificata la prestazione storica di un modello prima del rilascio?

Ogni modello supera una fase di backtesting rispetto ai dati storici su cui non è stato addestrato. Il periodo di backtest e l'origine dei dati sono documentati e resi disponibili insieme allo stato in tempo reale del modello.

Le domande non trattate qui possono essere indirizzate al nostro team di supporto tramite il pagina dei contatti. I tempi di risposta sono forniti durante l'orario lavorativo, dal lunedì al venerdì.

Esamina i dati dietro ogni raccomandazione prima di decidere

Crea un account per visualizzare le prestazioni del modello, i parametri di rischio e i risultati backtest rilevanti per i tuoi obiettivi di reddito supplementare.

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I dati dell'account vengono crittografati in transito e inattivi e ospitati nei data center dell'UE, in linea con i requisiti GDPR. Non avviene alcun trading automatico senza la conferma esplicita dell'utente.