Eik Kapitveste 将定量建模与军用级加密相结合，因此您可以通过数据而不是市场情绪来告知投资决策。
该平台专为资金有限的学生和初学者而设计，他们寻求结构化、记录的方法而不是投机交易。
没有个人建议。显示用于演示输出结构。
仅当底层基础设施可靠时，该平台的建议才有用。因此，下面分别指定这两个组件。
您的会话与我们的服务器之间的所有数据流量均根据 AES-256 进行加密，该标准也用于国防和政府基础设施。访问帐户功能需要第二个身份验证因素，与您的密码无关。密钥轮换和访问日志记录均独立监控是否存在异常模式。
该模型处理历史价格序列、订单簿深度和宏观经济指标，以计算每项资产的风险评分。这是基于现有数据的统计估计，并非未来回报的保证。每个建议都附有一个置信区间，因此您可以在自己的决策中考虑模型的不确定性。
每个建议都会经历三个固定步骤。因此，建议背后的推理总是可追溯的。
该系统从多个受监管的交易所收集市场数据，包括订单深度、历史波动率和宏观经济指标。每 15 分钟处理一次新数据。
资产会根据流动性、波动性以及与更广泛的投资组合的相关性进行筛选。不满足最低流动性门槛的资产将被自动排除。
该模型会在您设置的风险状况内生成分配建议，并解释潜在因素和每个建议的置信区间。
该表显示了基于模型的方法和仅依赖个人评估的方法之间的结构差异。
| 特点 | 人工智能支持的方法 | 手动推测方法 |
|---|---|---|
| 数据库 | 历史和当前市场数据的定量模型 | 个人评估，通常基于新闻或情绪 |
| 风险评估 | 持续重新计算每项资产的风险评分 | 偶尔或没有结构化风险评估 |
| 多元化 | 跨资产类别和流动性状况的基于模型的分布 | 取决于个人喜好，往往是片面的 |
| 情绪偏见 | 受固定、自动规则的限制 | 由于直接受到价格波动的影响，较高 |
| 文件决定 | 每项建议的记录证实 | 通常没有记录或可追踪 |
以下部分描述了如何在平台内组织数据、资产和访问。
Eik Kapitveste 在 GDPR 框架内构建其服务，并考虑荷兰和欧洲监管机构对数字资产服务提供商的要求。客户数据仅在欧盟范围内处理。
所有静态数据均使用 AES-256 加密。数据流量通过 TLS 1.3 得到保护。独立监控访问日志是否存在异常登录模式和异常会话。
大多数资产保存在分段冷库中，与操作系统分开。由于内部限制，有限部分保留在热钱包中用于交易处理。
以下问题涵盖了有关模型准确性和资金安全的最常见主题。
该模型提供基于历史和当前市场数据的统计估计，而不是保证结果。每个建议都附有一个置信区间，因此估计的不确定性是透明的。市场的发展可能与模型所示的不同。
数据在欧盟境内处理，根据 AES-256 加密存储，并专门用于分析平台的操作。处理是在 GDPR 的框架内进行的。
是的。您提前设定风险限额；该模型生成属于该限制的分配建议。调整将包含在下一次数据刷新中。
不会。加密货币投资总是涉及市场风险，并且不能保证不会贬值。该模型限制了非流动性或高度相关性资产的敞口，但并没有消除市场风险。
接收内容包括一些有关您的风险偏好和可用资本的问题。在此基础上，该模型会制定初始分配建议，包括论证。