经典评估通常基于分布式表格、延迟报告和不断变化的数据源。 Gravo Lorix 用结构化的自动化系统取代了该流程。
链接数据源后，系统会自动配置处理管道、模型参数和输出格式。整个设置过程预计耗时不到 60 秒。
三个组件协同工作：预测模型、风险评估和自动行动建议。每个组件都可以单独追踪。
该系统将时间序列分析与不断到达的市场数据相结合。预测不是一次性创建的，而是根据每个相关数据的变化重新计算并与之前的结果进行比较。
Gravo Lorix 计算的不是静态风险状况，而是考虑了市场波动、投资组合集中度和外部数据源的运行风险指数。一旦达到定义的阈值，偏差就会被标记。
生成的每个建议都会显示链接到基础数据点。这样可以了解哪些因素建议进行调整，而不是在未经检查的情况下就做出决定。
处理遵循固定的顺序。每个步骤都可以单独检查，而不是被视为不透明的黑匣子。
连接的源在包含在处理管道中之前会检查其格式、完整性和主题性。不正确的记录会被标记，而不是默默地被丢弃。
验证的数据通过模型层，其中模式被识别并与历史参考值进行比较。记录中期结果并保持可追溯性。
结果被转换为结构化格式并确定优先级。您收到的是行动选项的排名，而不是单一的、毫无根据的陈述。
下面举例说明典型的应用场景。具体结果取决于连接的数据和所选的参数。
基于风险指数和预测模型的持续再平衡，而不是不考虑当前市场状况的固定再平衡间隔。
尽早识别波动范围的扩大，以便可以在市场波动之前而不是之后测试对冲措施。
多个投资组合或业务领域的统一评估逻辑，无需为每个附加数据源构建单独的模型。
Gravo Lorix 专为那些想要使用数据分析作为工具而无需建立自己的数据科学团队的人们而设计。重点是从数据接收到推荐的可追溯处理链。
该平台面向对技术感兴趣的私人投资者和小团队，他们更喜欢自动评估而不是手动、耗时的过程。配置和操作都刻意保持紧凑。
回答引入自动分析系统时通常出现的问题。
传输的数据以加密形式进行处理，并专门用于您配置的分析。它不会出于广告目的而传递给第三方。
处理时间取决于数据量和活动模型的数量。模型层专为低延迟而设计，提供接近实时的结果，而不是按固定批次间隔计算。
连接数据源后，系统自动配置必要的处理步骤。不需要手动设置各个模块，这意味着该过程通常在一分钟内完成。