Xanvurleq は、数十年にわたる市場データを分析して、最適化されたポートフォリオを構築します。各推奨事項は、検証可能な過去のパフォーマンスと測定可能なリスク軽減によって裏付けられています。
Xanvurleq エンジンは、過去の一連の価格、出来高、ボラティリティをマクロ経済変数と組み合わせます。結果は、投機的な予測ではなく、計算されたポートフォリオ配分です。
過去 20 年間の市場データ、マクロ指標、ボラティリティ シリーズが統合されています。
このシステムは、繰り返し発生するリスクとリターンのパターンを特定し、それを過去の危機期間と照らし合わせて検証します。
ユーザーが定義したリスクに合わせて調整された収益性を最大化する資産の組み合わせが生成されます。
このモデルは四半期ごとに、毎日の手動介入を必要とせずに、新しいデータに基づいてポートフォリオのウェイトを再計算します。
以下の数値は、過去の市場データに基づくシミュレーションから得られます。過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありませんが、さまざまな経済サイクルにおけるモデルの動作を評価することができます。
リスク低減は、最適化された各ポートフォリオのボラティリティを、最適化されていない参照ポートフォリオと比較することによって測定されます。バックテストレポートには、ドローダウン、年間ボラティリティ、各評価期間の資産間の相関関係の詳細が含まれます。
各機能は、市場を毎日追跡する必要がなく、データで管理された追加収入を探している人向けに設計されています。
参照首都と期間を入力します。シミュレーターは、その資産の組み合わせが最近の市場サイクルで得たであろう過去のパフォーマンスを表示します。
システムは、モデルが資産配分の調整を推奨するタイミングを、変更の統計的根拠とともに通知します。
3 か月ごとに、前四半期と比較したボラティリティ、ドローダウン、資産間の相関関係を示すレポートが生成されます。
外部レビュー用にエクスポート可能なデータを使用して、ベンチマーク指数に対するポートフォリオの推移を視覚化します。
Xanvurleq は、これまで機関管理者に限定されていた定量分析手法へのアクセスを提供するために生まれました。このモデルは固定された結果を約束するものではありません。各ユーザーが完全な情報に基づいて決定できるように、履歴データと計算された確率が公開されます。
チームは分析エンジンを四半期ごとに新しい市場データで更新し、含まれる資産の最近のパフォーマンスに基づいてリスクパラメータを調整します。
完全な方法論を知る次のシナリオは、さまざまな使用プロファイルを示しています。予測はシミュレーションされた過去のデータに基づいており、結果を保証するものではありません。
ユーザーは毎月の貯蓄額の固定部分を中程度のリスクのポートフォリオに割り当て、月に 1 回パネルを確認します。
プロフィール: 保守的・月次レビュー
副業から収入を得ている人は、このモデルを使用して、余剰現金をセクター分散ポートフォリオに割り当てます。
プロファイル: バランスのとれた四半期ごとのリバランス
すでに資金を節約しているユーザーは、最終的な割り当てを定義する前に、シミュレーターでさまざまな期間をテストします。
プロファイル: 変数・シナリオの比較
いいえ。過去のパフォーマンスは、戦略が過去にどのようにパフォーマンスを発揮したかを示します。市場は将来的に異なる動きをする可能性があり、すべての投資には損失のリスクが伴います。
その必要はありません。ダッシュボードにはデータが視覚的に表示され、レポートには各リスクとリターンの指標について明確な言語説明が含まれます。
このエンジンは、ボラティリティの大幅な変化に早期レビューが必要でない限り、継続的に新しい市場データを組み込み、四半期ごとに配分推奨を再計算します。
設定可能なプロファイルには、保守的、バランス型、可変型の 3 つがあります。各プロファイルは、最適化されたポートフォリオ内でボラティリティの高い資産のウェイトを調整します。
最適化されたポートフォリオの年換算ボラティリティと最大ドローダウンは、同じ過去の参照期間を使用して、最適化されていない同等のポートフォリオと比較されます。
アカウント設定、レポートの解釈、エクスポートされた履歴データへのアクセスに関する質問については、電子メールでテクニカル サポートをご利用いただけます。
初期分析は無料で、選択したリスク プロファイルに関するバックテスト データが表示されます。コンサルティングに資本のコミットメントは必要ありません。
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