検証可能な履歴データに基づく AI を活用した定量分析。
Lumiant Quant は、予測モデリングと厳密なバックテストを組み合わせて、市場仮説を文書化された測定可能な意思決定に変換します。
Lumiant Quant は、予測モデリングと厳密なバックテストを組み合わせて、市場仮説を文書化された測定可能な意思決定に変換します。
Lumiant Quant は、市場の直観に代用するのではなく、確固たる統計モデルを使用して市場の直観に立ち向かいたい投資家向けに設計されました。各推奨事項は、追跡可能な履歴データと明示的なリスク パラメーターに基づいています。
私たちはあなたの判断を自動化しようとしているのではなく、それを備えさせようとしています。モデルによって生成されるシグナルにはその背後にある仮定が伴うため、独自の戦略との関連性を評価できます。
シグナルは、ユーザーに提示される前に、定義され、反復可能で文書化されたプロセスを経ます。どのステップもアルゴリズムの単独の裁量に任されることはありません。
市場の流れ、取引量、マクロ経済指標は継続的に収集され、正規化されるため、資産間の比較は一貫した基準で行われます。
このモデルは、さまざまな履歴ウィンドウにわたる統計的規則性を特定し、比較可能な市場状況下でこれらのパターンが繰り返される可能性を推定します。
各推奨事項は、単一のシナリオに対する過剰なエクスポージャを制限するために、ボラティリティと相関制約によって重み付けされます。
3 つの補完的なブリックは、既存の意思決定フローを置き換えるのではなく、既存の意思決定フローに統合するように設計されています。
日中のボラティリティにより、固定分析は時代遅れになります。当社のフィードは継続的に更新されるため、数時間前の写真ではなく、市場の実際の状況に基づいて決定を下すことができます。
各戦略は、適用される前に、いくつかの歴史的な市場サイクルにさらされる可能性があります。このステップは、アプローチのパフォーマンスが低下する傾向にある条件を特定するのに役立ちます。
ドローダウンしきい値とポジション間の相関制限は上流で定義されるため、パフォーマンスの最適化が制御されていないエクスポージャに悪影響を及ぼすことはありません。
私たちは、お客様の声に頼るのではなく、定義された歴史的期間にわたってモデルがどのように動作するかを公開します。
手数料と約定スリッページを除く、複数年のバックテスト期間にわたる典型的な戦略の累積パフォーマンス曲線。
以下の指標は、考慮されたバックテスト期間にわたる代表的な戦略の動作を要約しています。これらは過去のデータに基づいて計算されており、同じ結果が将来再現されることを保証するものではありません。
提示されたパフォーマンスは、過去のデータのバックテストに基づいています。これらは将来のパフォーマンスを保証したり予測したりするものではありません。実際の結果は、市場の状況、適用される手数料、執行の質によって異なります。
当社のツールは、すでに構造化された意思決定プロセスに適合するように設計されており、意思決定プロセスをブラック ボックスに置き換えることはありません。
通常、プロのデスク専用のモデリング手法にアクセスし、作成された各仮説を正当化するのに十分な文書を用意します。
独自の実行ルールの上流に信号を統合して、既存のシステムを完全に置き換えるのではなく、強化します。
同じリスク要因への意図しない集中を制限するために、資産クラス間の不明確な相関関係を特定します。