不作为的代价
支票账户中剩余的现金在通货膨胀时会失去实际价值，并且不会参与任何盈利生成过程。与此同时，可以部署该资本的市场同时以数百个对的形式发生变化，变化在几分钟内发生。
没有哪个内部财务团队能够足够频繁地手动审查 500 多个市场对以做出及时决策。通常的后果不是一个错误的决定，而是根本没有决定。
方法论
这些模型在生成市场数据时对其进行处理，在将其整合到传统交易平台之前识别预测价格变动的行为模式。
每项建议都包含风险限制和算法定义的退出标准，减少波动时期对情绪决策的依赖。
该系统对大量仪器进行同步监控，而单个分析师无法持续监控这些仪器，从而扩大了可用机会的范围。
我们是谁
Evaru Zamel 将机器学习模型与传统金融工程典型的风险管理标准相结合。目标不是绝对确定地进行预测，而是系统地减少当今依赖直觉或过时的电子表格的决策中的人为错误幅度。
该平台专为管理自己的财务并在转移资本之前需要第二层客观分析的企业家而设计。
工艺流程
系统连续接收超过 500 个货币对的价格、交易量和波动性数据，不会因手动上传过程而造成延迟。
这些模型将当前行为与相关历史模式进行比较，并在生成任何建议之前排除统计上的弱信号。
结果是具体的分配或覆盖范围建议以及相关的风险参数，可供审查和执行。
实际应用
每月现金流量稳定的公司积累的盈余超出了其当前的运营需求。系统不是将它们保留在边际报酬账户中，而是确定分配窗口，并根据公司的现金期限调整风险状况。
与国际供应商或客户的业务面临汇率波动的风险，这可能会侵蚀营业利润。实时分析使您能够在波动影响结果之前预测货币走势并建立对冲。
每个会计周期结束后被占用的资本可以系统地重新纳入短期战略，而不是等待很少按照必要纪律执行的酌情决定。
常见问题
所有信息均根据行业标准加密协议进行处理，不会与合同服务之外的第三方共享。对每个客户数据的访问是分段的，并且仅限于维护平台所必需的人员。
设置过程取决于每家公司财务结构的复杂性。一般来说，运营启动在短时间内完成，无需迁移现有会计系统。
该服务是针对企业资金盈余而设计的，因此建议拥有足够的资本来证明持续分析的合理性。确切的金额是在初步咨询期间根据每家公司的目标确定的。