Lturner applica modelli predittivi a dati di mercato strutturati e non strutturati, producendo raccomandazioni registrate, datate e rivedibili. Nessuna narrazione è collegata a un risultato dopo il fatto.
Il processo è sequenziale e verificabile. Ogni fase produce un record che alimenta quello successivo, quindi un dato output può sempre essere ricondotto ai suoi input.
I feed di mercato, la profondità del portafoglio ordini e i dati macroeconomici vengono normalizzati in uno schema comune prima che qualsiasi modello li veda.
Le variabili statisticamente rilevanti sono derivate da dati grezzi – clustering di volatilità, spostamenti di liquidità, deriva della correlazione – e ponderate in base all’attualità.
Un insieme di modelli predittivi assegna un punteggio ai risultati probabili attraverso orizzonti temporali definiti, ciascun risultato è contrassegnato da un intervallo di confidenza.
Le raccomandazioni che non rientrano nelle soglie di rischio predefinite vengono contrassegnate o scartate prima di raggiungere la dashboard.
La raccomandazione finale, insieme ai dati di supporto, viene scritta nel registro di controllo giornaliero, senza modifiche.
Ogni rendimento generato dal motore viene registrato il giorno in cui viene prodotto, indipendentemente dal comportamento successivo del mercato.
Ciascuna voce include l'istantanea dei dati di input, la versione del modello utilizzata e l'output risultante, con timestamp e archiviato senza aggiustamenti retroattivi.
L'output del modello viene valutato rispetto al movimento effettivo del mercato nello stesso orizzonte, con risultati aggregati settimanalmente per rivelare tempestivamente eventuali derive o degradi.
Quando la volatilità o la correlazione supera una soglia configurata, il sistema emette un avviso anziché modificare silenziosamente i propri parametri.
Lo stesso motore sottostante supporta due segmenti di pubblico distinti, ciascuno dei quali utilizza il proprio output per un diverso tipo di decisione.
Le raccomandazioni sul dimensionamento e sul ribilanciamento delle posizioni sono generate da punteggi di rischio aggiustati per la volatilità piuttosto che da regole di allocazione fisse, consentendo di spostare l’esposizione al variare delle condizioni.
Applicato ai portafogli multi-asset in cui la correlazione tra le partecipazioni deve essere rivalutata più frequentemente di quanto consentito da una revisione trimestrale.
I leader aziendali utilizzano lo stesso livello di dati per monitorare i segnali della domanda a livello di settore e la pressione sui prezzi, informando le decisioni al di fuori dell'attività commerciale diretta.
Adatto ai team che necessitano di una visione strutturata delle condizioni di mercato prima di impegnare capitale in un'iniziativa strategica.
Il sistema presenta una serie classificata di opzioni con il relativo ragionamento allegato. L'azione finale spetta alla persona che esamina la dashboard.
Progettato per gli utenti che desiderano ridurre il carico cognitivo derivante dal monitoraggio di più flussi di dati, senza allontanarsi dalla decisione.
Non pretendiamo un tasso di rendimento fisso. Quella che segue è una descrizione di come i modelli vengono convalidati e della frequenza con cui vengono divulgati i risultati.
Ogni versione del modello viene sottoposta a test retrospettivi rispetto ai dati storici su cui non è stata addestrata e i risultati di tale test vengono conservati insieme al record di distribuzione del modello.
I dati di input provengono da feed di mercato autorizzati. Qualsiasi lacuna, ritardo o anomalia in un feed viene contrassegnata nel registro di controllo anziché interpolata silenziosamente.
I riepiloghi delle prestazioni vengono pubblicati quotidianamente. Una revisione consolidata che copre l'accuratezza del modello e gli eventi di rischio viene pubblicata settimanalmente.
L'interfaccia è volutamente semplice. Le cifre sono presentate senza annotazioni, in modo che sia il giudizio dell'utente, piuttosto che l'inquadramento di una dashboard, a determinare come viene interpretato un risultato.
Presumiamo che i nostri utenti controlleranno i numeri confrontandoli con i propri record. Il registro di controllo esiste per rendere questo controllo semplice.
La documentazione relativa alla convalida del modello, alle origini dati e al reporting storico è disponibile su richiesta. L'accesso alla dashboard viene fornito dopo un breve passaggio di onboarding.