方法论
NordInvest 将统计建模与机器学习相结合，可同时解释来自多个市场的大型数据集。随着新的市场数据的出现，模型会不断地重新训练，从而降低了信号基于过时模式的风险。
透明度
每个交易日，NordInvest 都会编制一份报告，显示生成了哪些信号、它们的风险状况以及它们与实际市场走势的相关程度。无论结果如何，即使结果偏离预测，也会发送报告。
风险是定量管理的，而不是直观的。
预测模型在传递信号之前权衡概率与暴露程度。被判断为具有不利风险/回报状况的头寸将被自动过滤掉，无论潜在模式看起来有多强。风险模型根据各自市场和资产类别的波动性不断调整。
关于NordInvest
NordInvest 开发财务决策的分析基础设施。该平台是为已经拥有自己的市场分析但希望通过基于机器学习的信号和每个推荐的清晰记录来补充的用户而构建的。重点是可测量性——所有信号都可以追溯到生成它们的数据和参数。
入职
通过 API 或基于文件的导入链接存储库和市场数据。 NordInvest支持大多数瑞典和北欧交易平台使用的数据格式。
定义要监控的工具、时间范围和风险级别。该模型会适应指定的配置，而不是相反。
信号和风险评估是实时传递的。模型的重新训练根据新的市场数据不断进行，无需手动重新配置。
常见问题
所有数据在传输和存储过程中均经过加密。每个用户对帐户信息和分析结果的访问受到限制，API 密钥可以直接在平台中撤销。
该平台通过 REST API 进行通信，并支持基于 Webhook 的信号通知。该集成不需要对现有订单处理逻辑进行任何更改。
每个信号都记录有时间戳、置信度和结果。准确性在每个仪器和时间间隔的每日报告中报告，而不是作为单个汇总总数。