转变
大多数决策过程仍然依赖于某人打开电子表格、交叉检查数据并在时间压力下形成判断。 Cyxhome 用站立模型取代了该循环，该模型连续监视输入，并且仅在达到决策点时才显示输出。
价格、交易量、宏观经济和运营数据源均会被提取并标准化，无需手动输入或定期审核。
根据历史和实时数据对模式进行评分，以生成概率加权视图，而不是单个静态预测。
每项建议都带有明确的置信度和暴露估计，因此您可以在采取行动之前确定决定的大小。
透明度
模型的有用程度取决于对其进行检查的能力。 Cyxhome 针对每个未平仓头寸和每个已平仓建议发布每日报告，因此可以逐行审查绩效，而不是完全信任。
方法论
该过程是连续的且可重复的。如果不经过下面的每个阶段，就不会生成任何内容，这使得输出可以在事后进行审核。
步骤01
结构化和非结构化数据（定价信息、备案、运营指标）被持续收集并标准化为通用格式。
步骤02
标准化数据通过训练有素的模型运行，该模型估计在定义的时间范围内可能出现的结果，并附有置信区间。
步骤03
每个预测结果都会根据风险限额和波动性阈值进行加权，过滤掉不符合风险标准的建议。
步骤04
剩下的内容将作为具体建议发布，并说明理由，然后在第二天的报告中进行跟踪。
应用领域
不同部门之间的基础模型不会改变；只有数据输入和风险参数可以。下面列出了三种常见的应用。
运营数据和市场数据被一起分析，以标记计划假设（定价、需求、供应商成本）何时不再符合观察到的条件，从而在假设造成损失之前进行审查。
根据波动性和相关性阈值不断检查头寸。当暴露超出设定的容差时，系统会发出带有支持数据的标记警报，而不是一般警告。
当模型发现风险回报平衡明显更好时，而不是按照固定的重新平衡计划，就会发出配置建议，从而减少不必要的周转。
问题
提供用于分析的数据仅用于为您的帐户生成建议和报告。访问控制限制了 Cyxhome 内的哪些人可以查看原始输入，并且保留期限的设置符合审计和报告准确性的要求，而不是无限期存储。
时间表取决于所连接的数据源的数量和复杂性。单个市场数据源通常可以在短时间内连接和验证；多个内部系统需要更长的、分阶段的整合。文档涵盖每种连接器类型。
每项建议都会根据其实际结果进行评分，并包含在每日报告中，从而可以在您选择的任何时期内审查准确性，而不是依赖于单一的标题数字。我们不会发布回测预测来代替现场表演记录。