Linrad Zalvin は、人工知能を使用して市場データを継続的に評価し、取引手数料、管理手数料、パフォーマンス手数料なしで、意思決定のためのわかりやすい基盤を提供します。達成されたリターンの 100% はお客様に残ります。
何十年にもわたって、たとえ基本的な投資戦略が適切であったとしても、継続的な管理手数料と成功報酬によって実際の資産の増加は大幅に減少します。さらに、多くの古典的な分析は定期的な手動チェックに基づいており、市場の変化を遅れて反映するだけです。
Linrad Zalvin は異なるアプローチを採用しています。分析は自動化され、継続的に行われ、料金モデルはありません。これは、達成された利益全体が投資家に残る一方で、決定の技術的根拠が常に可視化されたままであることを意味します。
| 特徴 | 古典的な資産管理 | Linrad Zalvin |
|---|---|---|
| 事務手数料 | 運用資産に対する固定年会費 | 管理手数料なし |
| 利益分配 | リターンへの追加参加を達成 | 参加なし – 100% が投資家に残ります |
| 分析頻度 | 定期的な手動テスト | 継続的な自動分析 |
| データストレージ | 部分的に外部のサードパーティ管理者と協力 | スイス限定 |
使用される手法は統計分析と機械学習に基づいています。以下は、4 つの中心的なコンポーネントをわかりやすい言葉で分類したものです。
過去および現在の市場データが評価されて、将来の価格変動の確率が計算されます。結果は保証ではなく、統計的に健全な意思決定の根拠となります。
ボラティリティと資産クラス間の相関関係は継続的に監視されます。システムがいくつかのリスク要因への集中を検出した場合、より分散化を図るための調整が提案されます。
市場データは継続的にインポートされ、処理されます。関連する変更は、定期的なレポートを待つことなく、短期間で検出されます。
このインフラストラクチャは、個別のポートフォリオからより広範なポートフォリオまで、分析されるポジションの規模に関係なく、確実に機能するように設計されています。
プロセスに関する透明性は、手数料無料モデルの重要な部分です。次の手順では、市場データを使用して意思決定の具体的な根拠を作成する方法を説明します。
公的に入手可能なソースおよび認可されたソースからの構造化および非構造化市場データは、一元的に統合され、クリーンアップされます。
統計モデルと機械学習は、膨大な量のデータの中から検出するのが難しいパターンや逸脱を特定します。
認識されたパターンから、システムは、明確に正当化され、いつでも従うことができる具体的な優先順位を付けた推奨事項を導き出します。
退職後の投資家にとって、資本を保護することは最優先事項です。次の点は、Linrad Zalvin がデータと責任をどのように処理するかを説明します。
すべての顧客データはスイスのサーバーのみで保存および処理されます。第三者への譲渡は、契約上合意された目的の範囲内でのみ行われます。
データの送信と保存は、現在の業界標準に従って暗号化されます。アクセスはログに記録され、定期的にチェックされます。
Linrad Zalvin は顧客の資金を管理しません。あなたの資本は常に保管銀行に保管されます。この操作はスイスのデータ保護法 (DSG) の要件に基づいています。
はい。 Linrad Zalvin は顧客の資金を管理したり、独自の口座を維持したりしません。あなたの資本は常に保管銀行に保管されており、各取引についてはあなた自身が決定します。
このモデルは、大量のデータに基づいた確率ベースの評価を提供します。これらは保証に代わるものではなく、情報に基づいた決定をサポートします。各推奨事項は基礎となる要因とともに文書化されているため、追跡可能です。
Linrad Zalvin は、取引手数料、管理手数料、およびパフォーマンス手数料を意図的に免除します。これは、達成された利益の 100% が投資家に残ることを意味します。オファーの仕組みについては、初回のご相談時に個別にご説明させていただきます。