DegisorETH 人工智能支持的投资决策数据分析的可视化
AI支持的决策优化

您的投资决策的准确性和可扩展性

DegisorETH实时处理来自多个交易所的大量数据。预测人工智能模型将这些数据系统地、全面地转化为具体的、可操作的策略。

信息过载满足人工分析

现代市场产生的数据点比人类实时评估的要多。价格变动、订单簿、交易量——分布在多个交易所。

手动方法已达到极限。电子表格和个人观察捕捉市场变化为时已晚。然后,决策将基于过时的信息。

DegisorETH 通过连续、自动评估缩小了这一差距 - 您无需单独监控每个交换。

结构性问题
分布式数据,碎片化决策
  • 多种交换,不同的数据格式
  • 对总体风险没有统一的看法
  • 手动合并会耗费时间和精度

专为被动参与而构建的系统

DegisorETH 是为那些不全职做出投资决策但仍希望系统地进行投资决策的人开发的。平台接管持续监控,您保留决策权。

您无需并行维护多个选项卡和工具,而是可以获得已连接帐户的综合视图 - 相关数据更改后会立即更新。

用于分析市场和投资组合数据的 DegisorETH 工作环境

所有连接的交易所的一个仪表板

来自多个来源的碎片数据被汇集到一个由人工智能驱动的风险视图中。您无需在平台之间切换即可掌握最新情况。

每个头寸、每个未平仓订单和每个风险指标都以实时透明的方式显示在一个地方。这减少了手动比较多个帐户的工作量。

交易所 A – 投资组合已连接
交易所 B – 投资组合已连接
交易所 C – 投资组合已连接
总体风险评分中等
最新更新实时

从原始数据集到具体建议

三个步骤将数据收集与可理解的决策基础结合起来。

步骤01

数据聚合

来自连接交易所的市场和账户数据被持续记录、标准化并转换为统一格式。

步骤02

预测建模

概率模型检测历史和当前数据中的模式。模式识别可识别单独查看时不可见的连接。

步骤03

决策推荐

模型结果产生了具体的、有充分依据的行动建议——包括潜在的风险评估。

应用于具体决策情况

投资优化

自动投资组合优化

该平台不断评估多个交易所的仓位加权方式,并显示与您定义的目标结构的偏差。调整建议基于当前市场数据,而非静态规则。

风险最小化

通过人工智能预测将风险最小化

模型估计不利市场走势的可能性,并突出风险增加的头寸。这使得可以在趋势完全​​发展之前做出决策。

战略扩展

跨多个账户的结构化增长

任何同时管理多个证券交易所账户的人都可以统一应用和比较策略。这简化了扩展,同时又不失去对各个位置的控制。

技术透明度而不是参考资料

DegisorETH 故意避免推荐。相反,我们解释平台如何处理数据以及如何提出建议。

数据安全和 GDPR

所有处理的数据均遵守 GDPR 的要求。股票交易账户的访问数据专门用于定义的读取和分析功能。

算法的独立性

DegisorETH 的模型根据市场数据而不是合作伙伴兴趣生成建议。该平台被设计为辅助系统——最终决定始终由用户做出。

多个交换机的连接

API 连接通过各个交易所的标准化接口进行。无需更改现有配置即可添加新连接。

今天优化您的策略

将您的股票交易账户与 DegisorETH 连接并接收对您当前头寸的综合评估。您可以通过现有界面开始,无需额外工具。