Pumaria — 显示预测与实际增长曲线的预测分析界面

通过预测分析的精确度进行投资

Pumaria 使用以前机构基金专有的人工智能模型实时处理市场数据。该平台将这种分析转化为明确的建议,适应每个用户的风险状况。

没有永久的承诺。结果基于可验证的历史数据。

波动性和情绪偏见是盈利能力的主要敌人

一个令人生畏的市场

对于刚刚涉足秘鲁市场或国际市场的投资者来说,每日波动可能看起来不稳定。新闻、谣言和短期波动会导致仓促的决定。

这种情绪偏见——出于恐慌而卖出或出于兴奋而买入——通常比市场崩盘本身造成的损失还要大。

算法过滤器

Pumaria 应用人工智能模型将短期噪音与结构趋势分开。系统不会对头条新闻做出反应;响应经统计验证的模式。

结果是建议不取决于投资者的情绪,而是取决于数据中积累的证据。

在提出任何建议之前进行严格的回溯测试

回测 是通过将策略应用于真实历史数据来验证策略的过程,就好像该策略在过去运行过一样,以查看其执行情况。

在 Pumaria,任何策略都必须经过数十年的市场数据测试才能传达给用户。这并不能保证未来的结果,但它使我们能够排除仅在理论上有效的模型。

我们的目标是让每项建议都有可衡量的跟踪记录,而不是承诺。

  • 根据新兴市场和发达市场 20 多年的历史系列进行验证。
  • 针对不同经济周期(包括高波动时期)的稳健性测试。
  • 定期审查模型以避免过度拟合过去的数据。
  • 有关测试方法的技术文档。

该模型如何逐步运作

1

数据摄取

该系统实时处理数百万个数据点:价格、交易量、宏观经济指标和来自不同来源的市场信号。

2

人工智能处理

神经网络可以识别通过手动分析并不明显的隐藏模式,以及通常被忽视的变量。

3

优化推荐

该模型提供了买入、卖出或持有的明确指示,并根据用户声明的风险状况进行调整。

基于统计减少而非承诺的风险管理

Pumaria 不保证利润:任何严肃的系统都不能保证利润。它提供的是统计上的风险降低,可以通过回报方差和每项资产的最大风险敞口等指标来衡量。

这种方法有两种机制支撑:具有不同相关性的资产之间的智能多元化,以及算法止损,当头寸偏离定义的参数时,算法止损会自动限制风险敞口。

智能多元化 历史相关性较低的资产之间的资本分配。
算法止损 损失限额根据资产近期的波动性自动调整。

一个旨在解释而不仅仅是预测的平台

Pumaria 的诞生是为了将预测分析工具(以前为机构基金保留)带给秘鲁和该地区的个人投资者。

每项建议都附有其基本原理:使用了哪些数据、识别了哪些模式以及模型为何得出该结论。方法透明度是产品的一部分,而不是附件。

Pumaria 团队在专业工作环境中分析数据模型

信任基于平台数据,而不是推荐

Pumaria 发布的不是客户报价,而是其自身性能的可验证指标。

+500M
Pumaria 模型每天分析市场事件。
12
活跃模型,每个模型专门针对一个资产类别或区域。
78%
历史准确性在新兴市场的回溯测试中得到验证。

您的财富的未来不应该是猜测

在做出任何决定之前,获得免费的初步分析并查看模型如何解释您的风险状况。

Pumaria生成的信息是一个支持工具。金融教育仍然是每个投资者的责任,我们建议用您自己的标准补充任何分析。

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