Az Skarbonex prediktív mesterséges intelligencia modelleket használ a piaci adatok nagy készleteinek elemzésére, és konkrét ajánlásokat ad valós időben – késedelem és találgatás nélkül.
A befektetési és üzleti környezetben a rendelkezésre álló adatok mennyisége gyorsabban növekszik, mint amennyit a csapatok képesek kézi feldolgozni. A piaci minta azonosításának néhány órával való késleltetése egy olyan lehetőség elszalasztását jelentheti, amely nem ismétlődik meg ugyanabban a formában. A tőkepiacra most belépő fiatal befektetők és elemzők számára ez a probléma különösen akut – a nagy intézmények elemzői támogatásának hiánya miatt a döntések gyakrabban alapulnak intuíción, mintsem ellenőrizhető adatokon.
Az Skarbonex azért jött létre, hogy ezt a hiányosságot bezárja: az intézményi szintű elemző eszközöket hozzáférhető és érthető formában tegye elérhetővé anélkül, hogy elemzői csapatot kellene alkalmazni.
Az Skarbonex minden funkciója a döntési kockázat csökkentésére szolgál, nem pedig a jelek számának maximalizálására.
Az előrejelzési modellek tanulnak a történelmi és jelenlegi piaci adatokból, azonosítva a manuális elemzés során láthatatlan kapcsolatokat. Az eredmény egy trend-előrejelzés megbízhatósági szinttel, nem egyetlen vételi/eladási jellel.
A több forrásból származó adatok feldolgozása kötegelt késések nélkül történik. Az ajánlások az új információk beáramlásával frissülnek, ami lehetővé teszi, hogy a piaci változásokra akkor reagáljon, amikor azok bekövetkeznek, nem pedig egy nappal később.
Minden ajánlás magában foglalja a lefelé mutató kockázat értékelését a felfelé irányuló potenciál mellett. A platform a tőkevédelmet helyezi előtérbe, ami különösen fontos azok számára, akik korlátozott költségvetéssel kezdenek befektetni.
Az analitikai következtetések veszítenek értékükből, ha a tőkéhez való hozzáférést szerződés korlátozza. Az Skarbonex-ben az alapok és az elemzési eredmények azonnal elérhetőek maradnak – zárolási időszakok és szerződéses szankciók nélkül a korai visszavonásért. A befektető számára ez a döntés végrehajtásának pillanatának teljes ellenőrzését jelenti, és nem csak annak tartalmát.
Ez a megközelítés különösen fontos azok számára, akik megteszik az első lépéseket a kriptovaluta piaci adatokkal történő befektetésben, ahol a volatilitásra való reagálás rugalmassága közvetlen hatással van a kockázatkezelésre.
A folyamat három szakaszra oszlik, amelyek mindegyike nyomon követhető – az ajánlás soha nem „fekete doboz”.
A platform a piaci adatokat, a láncon belüli adatokat és a makrogazdasági mutatókat egy koherens, folyamatosan frissített halmazba egyesíti.
Az összesített adatok prediktív modellekbe táplálkoznak, amelyek azonosítják a mintákat, és felmérik az egyes piaci forgatókönyvek valószínűségét.
Az elemzés eredménye konkrét, indokolt ajánlássá, kockázatértékeléssel együtt - döntéshozatalra készen, nem további értelmezésre kész.
Az Skarbonex nem helyettesíti a befektető döntését – adatokat és elemzéseket biztosít, amelyek alapján a döntés megalapozottabbá válik. A felületet leegyszerűsítették, így a formális pénzügyi végzettséggel nem rendelkezők is használhatják az intézményi szintű elemző eszközöket anélkül, hogy nyers mérőszámokat kellene értelmezniük.
A platform előfizetési modellje nem igényel hosszú távú tőkelekötést – az elemzésekhez és forrásokhoz való hozzáférés rugalmas marad a szolgáltatás használatának minden szakaszában.
Az alábbiakban a felhasználók által a platform rendszeres használatát fontolgató leggyakrabban feltett kérdésekre találjuk a válaszokat.
A platformra küldött adatok mind az átvitel során, mind a nyugalmi állapotban titkosítva vannak. A fiókokhoz való hozzáférés kétlépcsős ellenőrzést igényel, és az adatfeldolgozó infrastruktúra rendszeres biztonsági felülvizsgálatnak van alávetve.
A platform szabványos adatcsere-formátumokkal kompatibilis API interfészt biztosít, amely lehetővé teszi külső analitikai rendszerekhez és brókerszámlákhoz való csatlakoztatását anélkül, hogy manuálisan kellene exportálni az adatokat.
A modellek előzményadatsorokra vannak kiképezve, és korábban nem látott adatokon érvényesítik őket, így az ajánlások megfogalmazása előtt felmérheti teljesítményüket. Minden előrejelzés tartalmaz egy megbízhatósági szintet, így a felhasználó nem csak az eredményt látja, hanem annak megbízhatóságát is.