Bluefen pretvara neobrađene tržišne podatke u strukturiranu investicijsku inteligenciju. Svaka preporuka generirana je putem modela osiguranih enkripcijom vojnog stupnja, tako da prijelaz s podataka na odluku nikada ne dovodi u pitanje zaštitu.
Šifrirano s kraja na kraj. Izgrađen u skladu s regulatornim očekivanjima UK-a.
Bluefen je dizajniran za profesionalce u ekonomiji velikih koncerata i neovisne investitore koji upravljaju dodatnim prihodom bez podrške institucionalnog istraživačkog deska. Platforma zamjenjuje ručno praćenje proračunskih tablica kontinuiranom analizom temeljenom na modelu.
Odluke se prikazuju s priloženim obrazloženjem, a ne kao rezultat crne kutije. Korisnici zadržavaju punu kontrolu nad svakom dodjelom i trgovinskom odlukom; Bluefen daje analizu, a ne ovlaštenje za djelovanje.
Modeli platforme izgrađeni su za kontinuiranu obradu tržišnih, cjenovnih i ekonomskih podataka, smanjujući ručni napor koji je obično potreban za praćenje više tokova prihoda odjednom.
Bluefen objedinjuje podatke o cijenama, indikatore volatilnosti i makroekonomske signale u jedan objedinjeni skup podataka, uklanjajući potrebu za ručnim unakrsnim referencama više izvora prije donošenja odluke.
Prediktivni modeli označavaju novonastalu izloženost u portfelju prije nego što se volatilnost u potpunosti materijalizira, dajući korisnicima mogućnost prilagodbe veličine pozicije ili zaštite od određene klase imovine.
Za korisnike koji se oslanjaju na dodatni prihod, dosljednost je važnija od vršnih povrata. Bluefen predlaže rebalansiranje prilagodbi usmjerenih na izglađivanje varijance u portfelju, a ne na traženje kratkoročnog rasta.
Rukovanje podacima na Bluefen izgrađeno je kako bi se ispunila očekivanja britanskih regulatora za pružatelje financijskih tehnologija, smanjeno na pretplatu za jednog korisnika umjesto licence za poduzeća.
Umjesto da se oslanja na izjave, Bluefen pokazuje logiku iza svakog rezultata. Svaka faza u nastavku ulazi izravno u sljedeću.
Tržišni podaci, povijest cijena i relevantni ekonomski pokazatelji agregirani su i normalizirani u jedan radni skup podataka koji se kontinuirano ažurira tijekom dana trgovanja.
Statistički modeli i modeli strojnog učenja analiziraju skup podataka za obrasce povezane s nadolazećom volatilnošću, korelacijskim pomacima ili kretanjem specifičnim za sektor.
Identificirana izloženost vaga se u odnosu na postojeću raspodjelu korisnika, a sustav predlaže prilagodbe namijenjene smanjenju koncentracije ili zaštiti od specifičnih čimbenika rizika.
Rangirana preporuka isporučuje se s priloženim temeljnim obrazloženjem, što korisniku omogućuje da provjeri logiku prije nego što postupi prema njoj.
Dva scenarija ilustriraju kako platforma podržava odluke za korisnike koji upravljaju prihodom izvan primarne plaće.
Korisnik koji drži koncentrirane pozicije u malom broju imovine dobiva raščlambu rizika korelacije između holdinga, uz predložene raspone preraspodjele za raspodjelu izloženosti na nekorelirane sektore.
Ishod: smanjena ovisnost o jednoj imoviniUoči razdoblja očekivane volatilnosti, Bluefen ističe pozicije koje su najosjetljivije na kratkoročne oscilacije i predlaže obrambene prilagodbe kako bi se ograničila negativna izloženost bez potpunog napuštanja tržišta.
Ishod: ograničeni pad tijekom nestabilnih razdobljaBluefen je napravljen za profesionalce koji žele strukturiran pogled na svoje dodatne prihode svjestan rizika. Rani pristup dostupan je korisnicima u UK-u koji upravljaju postojećim portfeljem ili trgovinskom aktivnošću.