Light of Learning analizē reāllaika tirgus datus, lai laikus atklātu neparastas svārstības un jau iepriekš novērstu pārmērīgus zaudējumus (MDD), izmantojot AI apturēšanas zudumu sistēmu, kuras pamatā ir prognozēšanas algoritms. Pirms investori emocionāli izlemj, kad pārdot, sistēma reaģē vispirms.
Cilvēkiem, kuri pirmo reizi sāk ieguldīt akcijās, vispirms jāiemācās pieņemt mierīgus lēmumus, saskaroties ar zaudējumiem, nevis kā gūt peļņu.
Uzvedības ekonomika skaidro, ka cilvēki ir aptuveni divas reizes jutīgāki pret zaudējumiem nekā pret tāda paša lieluma ieguvumiem. Šī iemesla dēļ brīdī, kad konts tiek zaudēts, investori ir tendēti pieņemt lēmumus, pamatojoties uz satraukumu, nevis analīzi.
Lēmuma aizkavēšana, pārejot starp pārdošanu un turēšanu krītošā tirgū, nav individuālas gribas trūkums, bet gan strukturāla psiholoģiska reakcija, kas rodas ikvienā.
Lielākā daļa tradicionālo ieguldījumu stratēģiju koncentrējas uz peļņas palielināšanu augšupejas laikā un atstāj reakciju uz lejupslīdi katra ieguldītāja ziņā. Problēma ir tā, ka šis spriedums, visticamāk, tiks satricināts brīdī, kad tas ir visvairāk nepieciešams.
Light of Learning sistēma ir izstrādāta tā, lai dati un algoritmi interpretētu situāciju pirms emociju iesaistīšanās.
Tirgus dati, tostarp cenu, apjoma un svārstīguma rādītāji, tiek pastāvīgi vākti un pilnveidoti, lai nekavējoties atspoguļotu pašreizējos apstākļus. Mēs sākam no pieņēmuma, ka jo ilgāks analīzes cikls, jo lēnāka reakcija.
Prognozēšanas algoritms, kas apgūst gan pagātnes svārstīguma modeļus, gan pašreizējo tirgus struktūru, nosaka pārejas uz lejupslīdi iespējamību. Tas nav galīgs pareģojums, bet tuvāks uz varbūtību balstītam agrīnam brīdinājumam.
Kad bīstamības signāls šķērso slieksni, saskaņā ar iepriekš iestatītajiem nosacījumiem automātiski tiek izpildīts apstāšanās zudums. Aizsardzība darbojas vienādi pat tad, ja ieguldītājs neskatās uz ekrānu.
Tā nav struktūra, kuras mērķis ir maksimizēt īstermiņa peļņu, bet gan sistemātisks ciklisks process no datu vākšanas līdz riska novēršanai.
Mēs nepārtraukti apkopojam vietējā un starptautiskā tirgus datus, biržas indeksus un ar svārstībām saistītus indeksus, lai uzkrātu pamatdatus analīzei.
AI modeļi apkopotajos datos identificē anomālus modeļus un riska signālus un novērtē lejupvērsta riska līmeni, kuram ir pakļautas pašreizējās pozīcijas.
Ja novērtētais riska līmenis pārsniedz noteiktos kritērijus, sistēma veic darbības, lai bloķētu zaudējumu zonu saskaņā ar iepriekš noteiktiem noteikumiem.
Light of Learning ir paredzēts ilgtermiņa ilgtspējīgai kapitāla izaugsmei, nevis konkurē par īstermiņa peļņu.
Pat ja gada peļņas likme ir augsta, ja starpposmā ciešat lielus zaudējumus, atdeves likme, kas nepieciešama, lai atgūtu jūsu pamatsummas, palielinās asimetriski. Piemēram, lai atgūtu 50% zaudējumus, jums būtu nepieciešama 100% atdeve, nevis tie paši procenti.
Light of Learning seko secībai, kas vispirms kontrolē ārkārtējus zaudējumus vai mazo risku un pēc tam izstrādā izaugsmes stratēģiju. Mērķis nav pilnībā novērst nepastāvību, bet gan jau iepriekš novērst kritumus, no kuriem ir grūti atgūties.
Light of Learning neatstāj analīzes modeli un izpildes loģiku kā melno kasti. Tā izstrādāta, lai ļautu investoriem pārbaudīt, kuri indikatori cēla riska signālus un pēc kādiem kritērijiem tika veikts stop loss.
Tas ir tāpēc, ka mēs uzskatām, ka procesa caurskatāmība ir tikpat svarīga kā rezultāti, lai investori uzticētos sistēmai.
Esiet pēc iespējas precīzāks, lai pieņemtu lēmumu.
Light of Learning apkopo tikai minimālo datu apjomu, kas nepieciešams analīzei, un izmanto šifrēšanu gan uzglabāšanas, gan pārraides sadaļām. Funkcijas, kurām nepieciešama piekļuve kontam, tiek savienotas, izmantojot publisko autentifikācijas procesu, ko nodrošina biržas vai vērtspapīru uzņēmumi, un iekšēji tiek izveidota atsevišķa piekļuves atļauju sistēma, lai samazinātu datu ļaunprātīgas izmantošanas iespēju.
Prognozējošais modelis ir rīks, kas norāda uz varbūtības riska līmeņiem, pamatojoties uz pagātnes datiem, un neparedz galīgi nākotni. Tāpēc tas negarantē 100% zaudējumu novēršanu, bet tā vietā ir paredzēts, lai mehāniski ātri uztvertu signālus, kurus cilvēki varētu viegli palaist garām krasi mainīgos posmos. Galvenie rādītāji, kas kalpo par pamatu spriedumam, tiek atklāti, lai lietotāji varētu tos tieši pārbaudīt.
Sākotnējā iestatīšana sākas ar jūsu ieguldījumu vēlmes un pieņemamā zaudējumu diapazona ievadīšanu. Noklusējuma vērtības tiek nodrošinātas, lai jums nebūtu tieši jārisina sarežģīti parametri, un detalizētus standartus var pielāgot, novērojot darbības procesu. Pats iestatīšanas process neaizstāj lēmumu par ieguldījumiem, bet kalpo, lai strukturētu šī sprieduma sistēmu.
Light of Learning nesteidzas gūt peļņu. Pirmkārt, mēs aizsargājam pret lejupslīdi un pēc tam plānojam izaugsmi.
Sāciet savu bezmaksas izmēģinājumuJūs varat sākt darbu uzreiz, nereģistrējot kredītkarti.