专为决策支持而构建，而非自动保证
Oak Fundix 的开发是为了让没有定量金融背景的个人能够访问机构研究部门使用的同类数据分析。该平台提供建议及其支持数据，因此用户可以保留对每个决定的控制权。
所有模型均按照德国市场预期的数据保护标准运行，基础设施托管在欧盟境内，流程符合 GDPR 要求。
了解我们的流程
零工经济收入因周和平台而异。在轮班之间手动查看市场数据使得结构化决策的时间有限。
Oak Fundix 持续获取市场数据并应用根据历史周期训练的预测模型。建议是在定义的风险参数内生成的，并在手动审核之前交付。
根据内部流程计时，对从数据可用性到记录决策的时间进行说明性比较。
每个建议都是预测模型、风险约束和执行窗口的输出，按顺序而不是孤立地应用。
统计和机器学习模型根据历史价格、数量和宏观经济数据进行训练，以估计特定时间范围内的可能结果范围。
每项建议都经过根据用户定义的风险承受能力设置的头寸规模和风险限额进行过滤，在分配资本之前限制下行风险。
建议根据实时市场数据加上时间戳，以便用于分析的条件与决策时的条件相匹配。
每个模型都遵循固定的验证顺序。如果没有通过以下每个阶段，任何模型都无法达到实时推荐。
历史价格、交易量和宏观经济数据是在多个市场周期（包括高波动时期）中汇总的。
预测模型在定义的历史窗口上进行训练，与稍后用于验证的数据分开。
每个模型都针对训练期间未见过的历史时期进行运行，以衡量建议的执行情况。
根据波动性、回撤以及与现有推荐头寸的相关性，为输出分配风险评分。
持续监控已部署的模型，并将其性能与回溯测试的预测进行比较。
回溯测试结果描述了模型在历史数据上的表现；他们不保证未来的表现。市场状况发生变化，过去的模式可能不会重复。 Oak Fundix 发布每次回测使用的时间段和数据集以及模型的当前实时状态。
以下场景反映了用户经常报告的平衡零工工作与第二收入策略的情况。
在价格快速波动期间，Oak Fundix 会在新数据到达时重新计算风险评分和头寸建议，为用户提供减少或调整风险的记录依据，而不是仅根据情绪做出反应。
对于定期分配固定部分零工收入的用户，Oak Fundix 应用长期模型和与定义的时间框架一致的定期重新平衡建议，而不是每日价格波动。
由于零工收入每周都会波动，Oak Fundix 应用根据可用资本校准的风险限额，有助于防止单个头寸在补充资金中占据不成比例的份额。
Oak Fundix 的开发是为了让没有定量金融背景的个人能够访问机构研究部门使用的同类数据分析。该平台提供建议及其支持数据，因此用户可以保留对每个决定的控制权。
所有模型均按照德国市场预期的数据保护标准运行，基础设施托管在欧盟境内，流程符合 GDPR 要求。
了解我们的流程
无需任何交易经验。建议包括简单语言的潜在风险评分和预计范围，用户在生成任何模型输出之前设置自己的风险承受能力。
根据 GDPR，数据在位于欧盟境内的基础设施上进行处理和存储。帐户和财务数据在传输过程中和静态时均进行加密。
是的。 Oak Fundix 提出审查建议；每一步的执行决策都由用户决定。未经明确确认，不会自动采取任何立场。
在高波动期间，风险评分会更频繁地重新计算，并且根据用户设置的预定义风险参数减少头寸规模建议。
每个模型都会针对未经过训练的历史数据进行回溯测试阶段。回测周期和数据源均已记录并与模型的实时状态一起提供。
创建帐户以查看与您的补充收入目标相关的模型性能、风险参数和回溯测试结果。
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