Analisi quantitativa basata sull'intelligenza artificiale basata su dati storici verificabili.
Lumiant Quant combina modelli predittivi e test retrospettivi rigorosi per trasformare le tue ipotesi di mercato in decisioni documentate e misurabili.
Lumiant Quant combina modelli predittivi e test retrospettivi rigorosi per trasformare le tue ipotesi di mercato in decisioni documentate e misurabili.
Lumiant Quant è stato progettato per gli investitori che desiderano confrontare le proprie intuizioni di mercato con solidi modelli statistici, piuttosto che sostituirli. Ogni raccomandazione si basa su dati storici tracciabili e parametri di rischio espliciti.
Non stiamo cercando di automatizzare il tuo giudizio, ma di equipaggiarlo. I segnali prodotti dai nostri modelli sono accompagnati dalle ipotesi alla base, in modo che tu possa valutarne la rilevanza per la tua strategia.
Prima che un segnale ti venga presentato, passa attraverso un processo definito, ripetibile e documentato. Nessun passaggio è lasciato alla sola discrezione dell'algoritmo.
I flussi di mercato, i volumi degli scambi e gli indicatori macroeconomici vengono continuamente raccolti e normalizzati, in modo che i confronti tra le attività avvengano su una base coerente.
I modelli identificano regolarità statistiche su diverse finestre storiche e quindi stimano la probabilità che questi modelli si ripetano in condizioni di mercato comparabili.
Ciascuna raccomandazione è ponderata in base alla volatilità e ai vincoli di correlazione, per limitare l'esposizione eccessiva a un singolo scenario.
Tre mattoni complementari, progettati per integrarsi in un flusso decisionale già esistente piuttosto che per sostituirlo.
La volatilità intraday rende le analisi fisse obsolete. I nostri feed sono continuamente aggiornati, in modo che le tue decisioni siano basate sullo stato reale del mercato e non su una fotografia datata poche ore fa.
Ciascuna strategia può essere esposta a diversi cicli storici di mercato prima di essere applicata. Questo passaggio aiuta a identificare le condizioni in cui un approccio tende a sottoperformare.
Soglie di prelievo e limiti di correlazione tra le posizioni sono definiti a monte, in modo che l'ottimizzazione della performance non avvenga mai a scapito di un'esposizione incontrollata.
Invece di fare affidamento su testimonianze, pubblichiamo le prestazioni dei nostri modelli in periodi storici definiti.
Curva di performance cumulativa di una tipica strategia su un periodo di backtest pluriennale, prima delle commissioni e dello slittamento dell'esecuzione.
Gli indicatori riportati di seguito riassumono il comportamento di una strategia rappresentativa nell’orizzonte di backtesting considerato. Sono calcolati su dati storici e non garantiscono la riproduzione futura degli stessi risultati.
Le performance presentate provengono da test retrospettivi su dati storici. Non costituiscono né una garanzia né una previsione della performance futura. I risultati effettivi dipendono dalle condizioni di mercato, dalle commissioni applicabili e dalla qualità dell'esecuzione.
I nostri strumenti sono progettati per inserirsi in processi decisionali già strutturati e non per sostituirli con una scatola nera.
Accedere a metodi di modellazione solitamente riservati agli studi professionali, con documentazione sufficiente a giustificare ogni ipotesi formulata.
Integra i nostri segnali a monte delle tue regole di esecuzione, per arricchire un sistema già in atto anziché sostituirlo interamente.
Individuare correlazioni poco chiare tra asset class, al fine di limitare la concentrazione involontaria sullo stesso fattore di rischio.
Una decisione di investimento merita di essere supportata da dati verificabili piuttosto che solo dall’intuizione. Lumiant Quant fornisce i modelli e la cronologia necessari per creare questo database.
Per iniziare bastano pochi passaggi: creare il tuo profilo di rischio, selezionare le classi di asset monitorate, quindi accedere alla dashboard di analisi.