Molen Waarddijk analyse en permanence plus de 500 paires de trading et traduit ce flux de données en opportunités concrètes et conscientes des risques pour les investisseurs qui recherchent des rendements structurels sans avoir à analyser eux-mêmes les chiffres chaque jour.
Découvrez les possibilitésLes modèles sous-jacents sont conçus pour combiner échelle, rapidité et gestion des risques, afin que vous, en tant qu'investisseur, gardiez le contrôle du résultat sans avoir à surveiller vous-même chaque source de données.
Le système traite en permanence les données de prix provenant de centaines de marchés et identifie les écarts avec une précision algorithmique, beaucoup plus rapidement que ne le permettrait un contrôle manuel.
Les modèles prédictifs estiment la probabilité des scénarios afin que les positions soient suggérées dans des limites de risque prédéfinies plutôt que sur la base de leur intuition.
L'analyse étant automatisée, le temps passé par l'utilisateur reste comparable, que l'on surveille dix ou cinq cents paires.
Le travail de calcul le plus lourd est effectué par le système ; le choix stratégique vous appartient. L'aperçu ci-dessous montre quelle étape remplit quelle fonction.
Les données de prix, de volume et de volatilité de plus de 500 paires sont collectées en permanence et normalisées dans un ensemble de données comparables.
Les algorithmes sélectionnent des modèles qui s'écartent statistiquement des moyennes historiques et les comparent au profil de risque défini.
Le résultat est présenté sous la forme d’une recommandation claire, incluant une motivation sous-jacente, afin que vous puissiez justifier vous-même la décision finale.
Les modèles sont périodiquement recalibrés en fonction de nouvelles données de marché. Cela signifie que les recommandations évoluent à mesure que les conditions du marché changent, plutôt que de rester statiques sur la base d’hypothèses dépassées.
Molen Waarddijk est né du désir de rendre l'analyse de marché accessible aux investisseurs qui n'ont pas le temps de suivre eux-mêmes des centaines de paires, mais qui apprécient les choix éclairés et basés sur les données.
La plateforme combine un traitement automatisé des données avec des rapports clairs, afin que les utilisateurs comprennent pourquoi une recommandation est faite, et pas seulement ce qu'elle implique.
En savoir plus sur nousLes scénarios ci-dessous illustrent des profils de déploiement typiques ; ils sont représentatifs de la manière dont la plateforme est déployée, sans faire référence à des clients spécifiques.
500+
suivi des paires de trading au sein d'un même profil de risque
Un investisseur qui souhaite répartir le risque sur plusieurs secteurs utilise la plateforme pour repondérer en permanence ses positions en fonction des corrélations actuelles entre les marchés. Au lieu de réévaluer manuellement chaque segment, l'utilisateur reçoit périodiquement un aperçu de l'endroit où survient le risque de concentration et des ajustements qui ramènent ce risque au profil choisi.
3 étapes
des données à la recommandation exploitable
Un utilisateur avec un nombre d'heures par semaine limité en plus d'un emploi permanent souhaite générer des rendements sans suivre le marché toute la journée. La plateforme prend en charge le suivi et la sélection initiale, l'utilisateur n'a donc plus qu'à évaluer les recommandations proposées et à les ajuster s'il le souhaite.
Les questions ci-dessous sont régulièrement posées par les nouveaux utilisateurs qui souhaitent comprendre comment la plateforme gère les données, la sécurité et l'utilisation du temps.
Le traitement des données est conçu pour une faible latence : les informations sur les prix sont continuellement actualisées, de sorte que les recommandations sont basées sur les conditions récentes du marché et non sur des instantanés obsolètes.
Les données sont stockées et traitées cryptées dans un environnement protégé. L’accès aux données du compte est limité à ce qui est strictement nécessaire au fonctionnement de l’analyse.
La plateforme s'occupe entièrement de la collecte des données et du filtrage initial. Cependant, la confirmation finale d'une recommandation revient consciemment à l'utilisateur, afin de conserver le contrôle des risques pris.
Les modèles sous-jacents sont périodiquement recalibrés sur de nouvelles données, de sorte que les recommandations évoluent en fonction de l'évolution de la volatilité au lieu de s'en tenir aux hypothèses précédentes.