手動 DCA は固定スケジュールに基づいています。 BFM Business は、このアプローチを、リアルタイムの市場フローでトレーニングされた予測モデルから継続的に計算されるエントリー ポイントに置き換えます。
3 つの連続したステップにより、手動介入を必要とせずに、市場の流れが購入決定の実行に変換されます。
追跡された資産の価格、出来高、市場深度を継続的に集計し、レポートの遅延はありません。
データは、統計的に購入に有利な価格帯を特定する統計モデルによって処理されます。
注文は、事前に定義されたリスクパラメータ内でモデルの条件が満たされるとすぐにトリガーされます。
3 つの具体的なレバーによって、プログラムされた蓄積と最適化された蓄積が区別されます。
購入は、市場に無関心な一定の間隔ではなく、観察されたボラティリティ構造に従って分散されます。
各実行は一連の価格設定シナリオと継続的に比較され、平均取得コストが削減されます。
購入の決定は事前に設定されたルールに従い、市場センチメントの影響による修正は適用されません。
BFM Business ダッシュボードは、ポジション、アクティブなしきい値、および実行履歴を 1 つの画面に表示します。計算の複雑さは目に見えないままです。決定のみがあなたの責任となります。
同じ意思決定インフラストラクチャが、異なるパラメーターを持つ 3 つの使用プロファイルに適用されます。
予測エンジンによって使用される市場フィードは、専門デスクによって使用されるものと同じソースから取得され、オーダーメイドの戦略と互換性のある粒度を備えています。
特定のトレーダーが予算とリスクレベルを定義します。このシステムは、市場を永続的に監視する必要なく、各購入の頻度と金額を管理します。
長期の蓄積戦略の場合、各レベルで手動で再構成する必要がなく、ポートフォリオのサイズに応じてモデル パラメーターが進化します。
データのセキュリティ、実行速度、モデルのロジックに関する事実に基づく回答。
Exchange 接続資格情報は暗号化され、モデルによって処理される市場データとは別に保存されます。設定後のインターフェイスにはアクセス キーが表示されません。
購入条件の検出から注文の送信までの時間は、関連する取引所のネットワーク遅延によって異なります。内部信号処理は数百ミリ秒で行われます。
このモデルは、ボラティリティ、出来高、過去の価格構造の指標を組み合わせて、将来の絶対値を予測することなく、価格レベルが有利なエントリーポイントとなる可能性を推定します。