基于数据的财富策略
通过技术实现稳定
Aurelius & Cole 将系统化的人工智能支持的数据分析与经过验证的交易模型相结合。其目的是通过风险最小化、易于理解的决策来保护资本，而不是短期投机。
发现策略专为希望在信任技术之前了解技术的关注安全的投资者而设计。
基于数据的财富策略
Aurelius & Cole 将系统化的人工智能支持的数据分析与经过验证的交易模型相结合。其目的是通过风险最小化、易于理解的决策来保护资本，而不是短期投机。
发现策略专为希望在信任技术之前了解技术的关注安全的投资者而设计。
市场环境
低利率和波动的市场使得在不承担过高风险的情况下很难获得回报。
许多退休投资者面临着两难境地：经典、保守的投资形式往往不再提供足够的回报，而基于股票的另类投资则被认为波动性太大。
与此同时，可用的市场数据量正在不断增长。仅靠人工分析很难实时评估这个体积。因此，传统方法往往对市场变化反应缓慢。
持续检查大量数据的技术系统可以为决策提供结构化基础——作为护理的补充，而不是替代。
它是如何运作的
该过程分为三个易于理解的步骤。每一步都旨在减少做出决定之前的不确定性。
所谓的数字专业知识不断搜索数百万个市场数据点——价格趋势、交易量和波动模式——以识别稳定、重复的结构。
根据历史情景和当前风险参数检查已识别的模式。只有反复证明稳定性的模型才被认为适合实施。
投资者通过自己账户中的复制交易流程遵循经过验证的模型。资本的控制权始终属于投资者。
详细方法论
技术基础由两个相互作用的领域组成：持续风险控制和预测模式识别。
持续监控头寸以控制波动性。如果市场波动性超过规定的阈值，风险敞口将自动减少以保护资本。
系统不是对个别报告做出反应，而是根据历史模式评估概率。这支持决策，但不能取代对未来发展的保证。
透明度说明：所有模型决策均基于可理解的数据规则。 Aurelius & Cole 将分析视为决策支持，而不是自动化的全权委托。
理念
Aurelius & Cole 的成立坚信技术进步和资产安全不必相互排斥。重要的是技术如何使用，而不是它是否存在。
我们提供的每一种方法都必须根据基准进行衡量：它是否有助于我们投资者的未来安全，还是只是为了短期关注？
常见问题
您的资金始终保留在您在银行或经纪商的托管账户中。 Aurelius & Cole 无法直接访问您的资产。风险控制按照预先设定的规则限制损失，但不能完全消除市场损失。
分析模型基于既定的统计和数据驱动方法，并根据历史市场数据不断检查。数字专业知识作为决策的支持工具，而不是作为独立的参与者。
第一步是一次不具约束力的对话，我们在对话中讨论您的初始情况和您的期望。只有这样，您才能决定是否以及在多大程度上要使用跟单交易策略。
下一步
我们邀请您进行平静、不具约束力的对话——没有销售压力，目的是明确您的选择。