AI-driven kvantitativ analys baserad på verifierbara historiska data.
Lumiant Quant kombinerar prediktiv modellering och rigorös backtestning för att omvandla dina marknadshypoteser till dokumenterade och mätbara beslut.
Lumiant Quant kombinerar prediktiv modellering och rigorös backtestning för att omvandla dina marknadshypoteser till dokumenterade och mätbara beslut.
Lumiant Quant designades för investerare som vill konfrontera sina marknadsintuitioner med solida statistiska modeller, snarare än att ersätta dem. Varje rekommendation är baserad på spårbar historisk data och explicita riskparametrar.
Vi försöker inte automatisera ditt omdöme, utan att utrusta det. Signalerna som produceras av våra modeller åtföljs av antagandena bakom dem, så att du kan bedöma deras relevans för din egen strategi.
Innan en signal presenteras för dig går den igenom en definierad, repeterbar och dokumenterad process. Inget steg lämnas till algoritmens eget gottfinnande.
Marknadsflöden, handelsvolymer och makroekonomiska indikatorer samlas in och normaliseras kontinuerligt, så att jämförelser mellan tillgångar sker på en konsekvent basis.
Modellerna identifierar statistiska regelbundenheter över olika historiska fönster och uppskattar sedan sannolikheten för att dessa mönster ska upprepas under jämförbara marknadsförhållanden.
Varje rekommendation viktas av volatilitet och korrelationsbegränsningar för att begränsa överdriven exponering mot ett enskilt scenario.
Tre kompletterande klossar, designade för att integreras i ett redan befintligt beslutsflöde snarare än att ersätta det.
Intra-dag volatilitet gör fasta analyser föråldrade. Våra flöden uppdateras kontinuerligt, så att dina beslut baseras på det verkliga tillståndet på marknaden och inte på ett fotografi som daterats för några timmar sedan.
Varje strategi kan exponeras för flera historiska marknadscykler innan den tillämpas. Detta steg hjälper till att identifiera förhållanden under vilka ett tillvägagångssätt tenderar att underprestera.
Drawdown-trösklar och korrelationsgränser mellan positioner definieras uppströms, så att prestandaoptimering aldrig görs till nackdel för okontrollerad exponering.
Istället för att förlita oss på vittnesmål publicerar vi hur våra modeller presterar under definierade historiska perioder.
Kumulativ prestandakurva för en typisk strategi under en flerårig backtestperiod, före avgifter och exekveringsglidning.
Indikatorerna nedan sammanfattar beteendet hos en representativ strategi under den övervägda backtesthorisonten. De är beräknade på historiska data och garanterar inte framtida reproduktion av samma resultat.
De föreställningar som presenteras kommer från back-testing på historiska data. De utgör varken en garanti eller en förutsägelse av framtida resultat. Faktiska resultat beror på marknadsförhållanden, tillämpliga avgifter och kvaliteten på utförandet.
Våra verktyg är designade för att passa in i redan strukturerade beslutsprocesser, och inte för att ersätta dem med en svart låda.
Tillgång till modelleringsmetoder som vanligtvis är reserverade för professionella skrivbord, med tillräcklig dokumentation för att motivera varje hypotes som görs.
Integrera våra signaler uppströms om dina egna exekveringsregler, för att berika ett system som redan finns på plats istället för att ersätta det helt.
Identifiera oklara samband mellan tillgångsklasser, för att begränsa oavsiktlig koncentration på samma riskfaktor.
Ett investeringsbeslut förtjänar att stödjas av verifierbara data snarare än enbart intuition. Lumiant Quant ger dig de modeller och historik som krävs för att bygga denna databas.
Att komma igång tar bara några få steg: skapa din riskprofil, välja de tillgångsklasser som övervakas och sedan komma åt din analysinstrumentpanel.