Door AI aangedreven kwantitatieve analyse op basis van verifieerbare historische gegevens.
Lumiant Quant combineert voorspellende modellen en rigoureuze backtesting om uw markthypothesen om te zetten in gedocumenteerde en meetbare beslissingen.
Lumiant Quant combineert voorspellende modellen en rigoureuze backtesting om uw markthypothesen om te zetten in gedocumenteerde en meetbare beslissingen.
Lumiant Quant is ontworpen voor beleggers die hun marktintuïties willen confronteren met solide statistische modellen, in plaats van deze te vervangen. Elke aanbeveling is gebaseerd op herleidbare historische gegevens en expliciete risicoparameters.
Wij proberen uw oordeel niet te automatiseren, maar uit te rusten. De signalen die door onze modellen worden geproduceerd, worden vergezeld van de aannames erachter, zodat u de relevantie ervan voor uw eigen strategie kunt beoordelen.
Voordat een signaal aan u wordt gepresenteerd, doorloopt het een gedefinieerd, herhaalbaar en gedocumenteerd proces. Geen enkele stap wordt aan het oordeel van het algoritme overgelaten.
Marktstromen, handelsvolumes en macro-economische indicatoren worden voortdurend verzameld en genormaliseerd, zodat vergelijkingen tussen activa op een consistente basis plaatsvinden.
De modellen identificeren statistische regelmatigheden over verschillende historische perioden en schatten vervolgens de waarschijnlijkheid in dat deze patronen zich herhalen onder vergelijkbare marktomstandigheden.
Elke aanbeveling wordt gewogen op basis van volatiliteit en correlatiebeperkingen, om overmatige blootstelling aan één enkel scenario te beperken.
Drie complementaire bouwstenen, ontworpen om te integreren in een reeds bestaande beslissingsstroom in plaats van deze te vervangen.
De volatiliteit binnen de dag maakt vaste analyses overbodig. Onze feeds worden voortdurend bijgewerkt, zodat uw beslissingen gebaseerd zijn op de werkelijke toestand van de markt en niet op een foto van een paar uur geleden.
Elke strategie kan worden blootgesteld aan verschillende historische marktcycli voordat deze wordt toegepast. Deze stap helpt bij het identificeren van omstandigheden waaronder een aanpak de neiging heeft om ondermaats te presteren.
Drawdowndrempels en correlatielimieten tussen posities worden stroomopwaarts gedefinieerd, zodat prestatieoptimalisatie nooit ten koste gaat van ongecontroleerde blootstelling.
In plaats van te vertrouwen op getuigenissen, publiceren we hoe onze modellen presteren gedurende gedefinieerde historische perioden.
Cumulatieve prestatiecurve van een typische strategie over een backtestperiode van meerdere jaren, vóór vergoedingen en uitvoeringsslips.
De onderstaande indicatoren vatten het gedrag van een representatieve strategie samen over de beschouwde back-testhorizon. Ze worden berekend op basis van historische gegevens en garanderen geen toekomstige reproductie van dezelfde resultaten.
De gepresenteerde prestaties zijn afkomstig van back-testing op historische gegevens. Ze vormen noch een garantie, noch een voorspelling van toekomstige prestaties. De daadwerkelijke resultaten zijn afhankelijk van de marktomstandigheden, de toepasselijke vergoedingen en de kwaliteit van de uitvoering.
Onze tools zijn ontworpen om te passen in reeds gestructureerde besluitvormingsprocessen, en niet om deze te vervangen door een black box.
Toegangsmodelleringsmethoden die doorgaans voorbehouden zijn aan professionele bureaus, met voldoende documentatie om elke opgestelde hypothese te rechtvaardigen.
Integreer onze signalen stroomopwaarts van uw eigen uitvoeringsregels, om een reeds bestaand systeem te verrijken in plaats van het volledig te vervangen.
Identificeer onduidelijke correlaties tussen beleggingscategorieën, om onbedoelde concentratie op dezelfde risicofactor te beperken.
Een investeringsbeslissing verdient het om te worden ondersteund door verifieerbare gegevens en niet alleen door intuïtie. Lumiant Quant biedt u de modellen en geschiedenis die nodig zijn om deze database te bouwen.
U kunt in slechts een paar stappen aan de slag: uw risicoprofiel aanmaken, de bewaakte activaklassen selecteren en vervolgens toegang krijgen tot uw analysedashboard.