Az Yieldmark Metrics prediktív modellekkel dolgozza fel a piaci adatokat, és közérthető nyelven jelöli meg a kockázati tényezőket, így megtudhatja, hogyan működnek az adatvezérelt döntések, mielőtt bármilyen összeget lekötelezne, amelyet nem hajlandó felhasználni.
Az Yieldmark Metrics egy egyszerűbb ötlet köré épült: legyen az elemzés az első. Modelljeink folyamatosan olvassák a piaci adatokat, és felszínre hozzák azt, ami statisztikailag releváns, vagyis egy elsőéves közgazdász hallgató követni tudja, anélkül, hogy feltételeznénk, hogy több ezer fontot kell kockáztatnia.
A képernyőn látható minden figura mögött három összetevő fut. Mindegyiket úgy tervezték, hogy csökkentse a találgatásokat, nem pedig az ítélőképességét.
Modelljeink a múltbeli árviselkedést, a kereskedési volument és a volatilitási mintákat vizsgálják, hogy megbecsüljék az adott időszakban várható mozgási tartományokat. Ez nem árgarancia, hanem statisztikai nézet arról, hogy az adatok milyen teljesítményt mutattak hasonló feltételek mellett, és az új adatok érkezésekor frissülnek.
Minden előrejelzés egy kockázati pontszám mellett jelenik meg, amely azt tükrözi, hogy az alapul szolgáló eszköz milyen volatilis volt a közelmúltban. A nyers árcélok helyett kockázattal kiigazított hozamokat számítunk ki, így a nagy volatilitáshoz kötött nagy potenciális nyereség soha nem jelenik meg anélkül, hogy láthatóvá válna a kompromisszum.
A piaci viszonyok az előadások között változnak. Adatfolyamunk folyamatosan frissül, így a reggel 9-kor és este 21-kor ellenőrzött statisztikák inkább a jelenlegi állapotot tükrözik, nem pedig az előző esti állapotot.
Inkább elmagyarázzuk a folyamatunkat, mintsem hogy a hit alapján kérjünk eredményeket. Itt nincsenek ajánlások, mert úgy gondoljuk, hogy egy világos módszertan hasznosabb, mint egy idézet.
A piaci adatok a bevált tőzsdei hírcsatornákból és a láncon belüli forrásokból származnak, lefedve az árakat, a mennyiséget és a likviditást a főbb tokenek között. Dokumentáltuk, hogy mely források táplálják az egyes modelleket, így láthatja, hogy egy szám honnan származik.
A prediktív modelleket olyan történelmi időszakokhoz viszonyítva tesztelik, amelyekre nem képezték ki őket. Ezt a módszert mintán kívüli tesztelésnek nevezik. Ez azt mutatja meg, hogy egy modell hogyan teljesít a még nem látott adatokon, nem pedig azt, hogy mennyire jól memorizálta a múltat.
Minden betekintés először a kockázat, a második a lehetőség köré épül. Inkább alábecsüljük az előrejelzést, mintsem hagyjuk, hogy a volatilitás meglepjen valakit, aki még csak tanulja, hogyan viselkednek ezek a piacok.
Egyetlen modell sem tudja garantálni a jövőbeli eredményeket, és az Yieldmark Metrics nem állítja ennek ellenkezőjét. A prediktív analitika történelmi mintákon alapuló statisztikai becslést ad, amely segíthet a döntések mérlegelésében, de a kriptopiacok valóban ingadozóak maradnak, és a modellezett tartományokon kívülre léphetnek.
Egy diagramon látható, hogy mi történt. Modelljeink több adatforrást – mennyiséget, volatilitást, láncon belüli aktivitást – egyesítenek, hogy megbecsüljék, mi a következő statisztikai valószínűséggel, és megjelölik, ha a körülmények szokatlanul kockázatosnak tűnnek, amit egyetlen diagramvonal nem közvetít.
Helyes. Létrehozhat fiókot, és áttekintheti a platform elemző eszközeit anélkül, hogy bármit is be kellene fizetnie. Bármilyen összeg, amelyet később úgy dönt, hogy egy eszközre fordít, kizárólag az Ön döntése, GBP-ben vagy más módon.
Nem. Az Yieldmark Metrics adatelemzést és kockázati mutatókat biztosít saját kutatásának támogatására. Nem köt ügyleteket az Ön nevében, és nem mondja meg, hogy mit vásároljon. Kezelje az adatok megértésének eszközeként, ne a független ítélkezés helyettesítőjeként.
A kockázati pontszámok valós időben módosulnak a volatilitás növekedésével, és az előrejelzések kiszélesednek, hogy nagyobb bizonytalanságot tükrözzenek. Inkább mutatunk szélesebb, kevésbé magabiztos tartományt turbulens időszakokban, mintsem hamis pontosságot mutatunk be.
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, hogy megtudja, hogyan működik a prediktív elemzés és a kockázatértékelés a gyakorlatban. Döntse el később, saját számaitokkal, hogy továbblép-e.
Kezdje el az elemzést