背景
市场不断产生新数据——价格走势、企业通讯、宏观指标和交易量同时涌入。手动分析根本无法跟上这个数量，而且往往只有在时机过去之后才能发现机会。结果是基于不完整的信息和延迟的响应做出决策，而不是基于市场的完整情况。
模型持续监控从市场数据到新闻流，没有任何流被跳过。
人们需要花费数小时来手动识别和验证相同的模式。
没有通常会损害分析师判断的疲劳或情绪偏见。
核心技术
The platform combines two core functions that work together to reduce risk and deliver consistent, data-driven recommendations — without the underlying technical complexity impacting the end user.
该模型识别肉眼看不见的历史和日内数据模式，并利用它们尽早预测可能的市场走势。随着新数据的出现，建议会不断调整，因此无论市场状况如何，策略都保持相关性。
波动性受到实时监控并自动反映在头寸规模和分配中。决策支持使专业用户能够在市场波动对资本产生重大影响之前限制风险敞口，而不是事后做出反应。
工艺流程
向数据驱动的工作方式的过渡不需要完全重建现有基础设施。该过程刻意保持简单，分为三个不同的阶段。
现有数据流、账户和市场来源安全连接到平台，不会中断当前流程或系统。
该模型持续处理传入的数据并识别手动分析很容易错过的模式和相关性。
用户会收到定制的资本配置建议，并可以选择通过跟单交易自动遵循经过验证的策略。
方法论
每个模型在提供给客户之前都经过多个市场周期的广泛回测协议。结果会根据实时市场数据不断进行验证，不符合设定精度阈值的模型将被撤回进行修订。
对于南非金融专业人士来说，数据保护是不容谈判的。数据在传输过程中和静态时都经过加密，并且访问仅限于每个功能所需的内容。