预测建模
该系统根据历史序列和宏观经济变量来预测投资组合演变场景，并在每次来自连接实体的新数据到达时更新预测。
银行的支票账户、另一个实体的养老金计划、两到三个经纪人的头寸，以及越来越频繁地分布在多个交易所的加密资产。每个平台都显示自己的面板，具有自己的格式和更新频率。
Aptledgeratom 通过直接集成连接这些来源，并将数据规范化为单一模型。结果是一个综合排行榜，它随每个来源一起更新，无需手动导出或定期对账。
三个组件以协调的方式处理已经整合的数据，阶段之间无需人工干预。
该系统根据历史序列和宏观经济变量来预测投资组合演变场景，并在每次来自连接实体的新数据到达时更新预测。
每个头寸根据波动性、与投资组合其他部分的相关性以及货币敞口进行加权，生成一个总体风险指标，并根据每次记录的变动重新计算。
银行、经纪商和交易所均采用相同的资产分类法，这使得可以在实体之间比较盈利能力和成本，而无需手动标准化数据。
大多数财务分析工具都是针对具有单一托管人的机构投资组合而设计的。 Aptledgeratom 始于一个不同的假设：中等收入家庭通常将其储蓄多年来分配给多个实体，没有单一的监控标准。
该平台将这种分散性整合到一个通用数据模型中，并将相同的预测引擎应用于所有资产，无论涉及多少账户或交易所。
该过程遵循三个连续的阶段，每个步骤的数据都可追溯以供审查。
这些集成收集通过加密连接连接的每个实体的余额、变动和运营，并将其标准化为资产和货币的通用方案。
该模型可识别资产、风险集中度以及与用户在投资组合配置中定义的目标分配的偏差之间的相关性。
该系统将检测到的模式转化为具体的重新分配建议，以及支持数据合理性，可供在进行任何更改之前进行审查。
与银行、经纪商和交易所的连接是使用端到端加密协议建立的。静态数据以 AES-256 加密方式存储。
该信息仍然托管在位于欧盟的基础设施中。它不会出于商业目的与第三方共享，并且可以随时导出或删除。
个人数据的处理符合《通用数据保护条例》(GDPR) 和适用于财务分析服务的西班牙法规。