01 · Che cosa arriva
Rischio, scarto e parole tornano insieme.
La piattaforma invia la composizione del portafoglio. Il servizio la legge e non tocca gli asset. La risposta ha tre parti: una misura di rischio, quanto i pesi si sono allontanati da quelli scelti, e una spiegazione a parole.
02 · Che cosa fa
Guarda i portafogli e non li muove.
- Analisi del portafoglio Misura quanto i pesi si sono spostati da quelli scelti e formula una proposta di riequilibrio. Non esegue. Chi detiene il portafoglio decide.
- Molti portafogli Segnala solo i portafogli in cui cambia qualcosa: rischio, distanza dai pesi scelti o depeg. Non ripete lo stesso avviso. Uno stablecoin senza una lettura del peg non viene dato per sano.
- Spiegazione a parole Usa solo i numeri calcolati dal motore. Non fa previsioni.
- Esposizione crypto per fase di mercato L'esposizione crypto indicata per la fase di mercato attuale, con i limiti che il motore dichiara. Chi detiene il portafoglio decide.
03 · Che cosa garantisce
Sola lettura. Il motore calcola. I portafogli non restano.
Niente chiavi
Sola lettura. Niente chiavi private, wallet o credenziali di exchange.
Calcola il motore
I numeri li calcola codice deterministico. I modelli linguistici servono solo a spiegare.
Non si conserva
I portafogli dei clienti non vengono conservati. Il servizio li analizza e restituisce il report.
04 · Non ancora
I report tornano con la chiamata. Non restano in archivio.
I report già prodotti non vengono conservati. I dati on-chain non entrano ancora nella lettura.
05 · Ricerca
Sotto i numeri ci sono metodi pubblicati.
Il motore applica metodi pubblicati su riviste accademiche.
- Fattori di rischio crypto Liu, Y., Tsyvinski, A. & Wu, X. (2022). Common risk factors in cryptocurrency. The Journal of Finance, 77(2), 1133–1177. https://doi.org/10.1111/jofi.13119
- Costruzione del portafoglio López de Prado, M. (2016). Building diversified portfolios that outperform out of sample. The Journal of Portfolio Management, 42(4), 59–69. https://doi.org/10.3905/jpm.2016.42.4.059
- HRP sulle crypto Burggraf, T. (2021). Beyond risk parity – A machine learning-based hierarchical risk parity approach on cryptocurrencies. Finance Research Letters, 38, 101523. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101523
- Fasi di mercato Giudici, P. & Abu Hashish, I. (2020). A hidden Markov model to detect regime changes in cryptoasset markets. Quality and Reliability Engineering International, 36(6), 2057–2065. https://doi.org/10.1002/qre.2673
Solo analisi di portafoglio. Non esegue operazioni e non è consulenza di investimento.