背景
对于数字游牧者来说，波动性是移动性的最大敌人。当您跨越海洋或改变时区时，仍然需要实时做出分配决策。
我们的深度学习模型持续监控全球市场模式，在风险迹象变成您的资产实际损失之前识别它们。
技术
算法根据市场情绪分析和宏观经济指标以毫秒为单位调整头寸，从而减少突然下跌的风险，而无需人工干预。
简化的仪表板将大量数据转化为可操作的决策，可以在任何时区通过任何设备访问，而不需要先进的技术知识来解释它们。
预测模型从每个投资者的个人资料中学习，随着时间的推移完善分配建议，同时重点仍然放在工作和旅行习惯上。
方法论
持续收集全球异质来源——价格、新闻、宏观指标和资本流向。
使用针对金融时间序列训练的神经网络进行统计噪声过滤和相关模式识别。
分配建议优先考虑资本保全，尊重为每个配置定义的风险限额。
实际应用
当风险指标表明市场突然恶化时，自动调整敞口。
对宏观数据和资本流动进行交叉参考模型，以确定具有计算风险的进入窗口。
不同金融市场之间资本流动的时间和成本分析。
关于 Montara Capital
Montara Capital 的诞生是因为我们认识到传统的风险管理并不遵循在任何地方工作的人的惯例。我们的深度学习模型持续运行，允许数据分析而不是时间可用性支持分配决策。
该团队将数据科学和金融市场方面的培训结合起来，将预测分析转化为明确的建议，而不会出现数据不支持的承诺结果。
认识团队