Az Granvia Bitnova valós időben nagy mennyiségű piaci információt dolgoz fel, és ezt az elemzést konkrét befektetési és üzletvezetési ajánlásokká alakítja, amelyeket folyamatosan frissítenek.
Minden ajánlás az adatokban észlelt mintákból, nem pedig általános piaci előrejelzésekből jön létre.
Minden piaci munkamenet áradatokat, makrogazdasági mutatókat, szektorhíreket és tőkemozgásokat generál, amelyeket egyetlen elemző sem tud teljes mértékben áttekinteni a feltételek megváltozása előtt. Ez a túlterhelés – amit gyakran infoxikációnak neveznek – nem csökkenti a kockázatot: olyan mennyiségű adat alá rejti, amelyet már nem dolgoznak fel időben.
A rendszer nem kínál egyetlen elszigetelt előrejelzést. Három elemzési réteget egyesít, amelyek egymást táplálják, hogy csökkentsék a hibahatárt az ajánlás generálása előtt.
A rendszer azonosítja az ismétlődő mintákat a történeti sorozatokban és az élő adatokban, és szembeállítja őket a közelmúltbeli piaci magatartással, hogy megbecsülje a valószínű forgatókönyveket, nem pedig az abszolút bizonyosságot.
Minden ajánláshoz az eszköz volatilitása szerint számított kitettségi limitek tartoznak, így egyetlen piaci változó alapján sem születik döntés.
Az adatok folyamatosan frissülnek, lehetővé téve a folyamatban lévő stratégia módosítását ahelyett, hogy egy elavult időszakos jelentésre várna.
A folyamat részletezésének célja, hogy minden felhasználó megértse, honnan származik az ajánlás, mielőtt eldönti, követi-e azt.
A rendszer a vizsgált szektorra vonatkozó piaci adatokat, pénzügyi mutatókat és működési változókat gyűjti strukturált és strukturálatlan formátumban.
A mesterséges intelligencia modellek kereszthivatkozásokat végeznek azokra az adatokra, amelyek hasonló történelmi viselkedést mutatnak, hogy azonosítsák a prediktív értékkel való összefüggéseket.
Az olyan paramétereket, mint az időhorizont, a kockázati tolerancia és a rendelkezésre álló likviditás úgy módosítják, hogy az eredményt az egyes profilokhoz igazítsák, nem pedig egy általános átlaghoz.
Az eredményt konkrét cselekvésként mutatjuk be – megtartani, beállítani a pozíciót vagy megismételni a stratégiát – az azt alátámasztó adatok indoklásával.
Ugyanazt az adatrendszert két különböző alkalmazásra fordítják le, attól függően, hogy a cél többletbevétel, vagy a vállalkozás irányításának javítása.
A kézi kereskedés helyett a felhasználó automatikusan megismételheti a legjobban teljesítő befektetési stratégiákat a rendszeren belül. A végrehajtás az Ön számláján, az Ön által meghatározott kockázati paraméterek mellett történik, anélkül, hogy órákat kellene szánni a napi piacelemzésre.
Vállalati szinten ugyanazt az elemző motort alkalmazzák a belső működési adatokra – költségekre, keresletre, készletekre vagy cash flow-kra –, hogy azonosítsák, hol allokálják az erőforrásokat nem hatékonyan, és konkrét, mérhető kiigazításokat javasolnak a következő irányítási ciklusban.
Ezek a leggyakrabban feltett kérdések az Granvia Bitnova használatának megkezdése előtt.
A platform korlátozott hozzáférésű protokollokon keresztül csatlakozik a felhasználó számlájához, amelyek lehetővé teszik a műveletek végrehajtását, de a pénzfelvételt nem. Az elemzési adatokat titkosított formában dolgozzuk fel, és a szolgáltatáson kívüli harmadik féllel nem osztjuk meg.
A tőke mindig a felhasználó számláján, az általa választott entitásban marad. Az Granvia Bitnova nem őriz pénzeszközöket: csak generál, és ha a felhasználó engedélyezi, akkor hajt végre ajánlásokat a felhasználó által korábban megállapított kockázati korlátokon belül.
A modelleket folyamatosan teszteljük valós idejű és előzményadatokkal, mielőtt aktív ajánlásokra alkalmaznák őket. Egyetlen prediktív modell sem szünteti meg a piaci kockázatot; Feladata, hogy a kézi elemzésnél szélesebb körű és gyorsabb elemzéssel csökkentse azt.
A fiókjával vagy a működési adataival való integráció néhány lépésben megtörténik, előzetes műszaki ismeretek nélkül. Az ajánlások aktiválása előtt meghatározhatja saját kockázati határait.