副业投资者很少有时间花在电子表格上，在时间压力下做出的匆忙决策往往比专业决策带有更多的情感偏见。 Fluxnova 用在后台运行的连续的风险调整分析取代了手动周期。
| 老方法 | Fluxnova 方式 |
|---|---|
| 交叉引用电子表格和新闻源所花费的时间 | 实时处理更新的市场数据 |
| 通常在事后进行非正式的风险评估 | 每项建议均内置风险调整模型 |
| 决策受到最近的头条新闻或情绪的影响 | 基于一致标准的一键执行 |
Fluxnova 围绕一个简单的原则构建：数据和决策之间的手动步骤越少，出错的机会就越少。以下是一键界面背后发生的事情。
链接您现有的数据源或从一组预先构建的部门组合中进行选择。这是大多数用户提供的唯一手动输入，只需不到一分钟即可完成。
我们的模型处理数以百万计的定价、交易量和波动性信号数据点，以识别市场走势之前的典型模式，标记出真正的阿尔法可能存在的位置。
查看建议并手动批准它们，或启用自动驾驶模式，以便平台在您预设的风险参数内重新平衡，而无需您进一步输入。
Fluxnova 的设计前提是复杂的分析不需要财务背景即可使用。该平台处理繁重的统计工作，同时您可以完全了解每项建议及其背后的推理。
我们更喜欢透明的、有风险意识的输出，而不是复杂性本身，因为你无法解释的模型是你不应该信任的模型。
相同的底层引擎支持一系列用例，从发现早期转变到保护已部署的资本。
该引擎会扫描整个行业的数据，以发现新出现的模式，在广泛报道之前揭示趋势，让您有更多时间进行评估和响应，而不是做出反应。
风险调整评分突出显示投资组合过度暴露于单一行业或趋势的情况，帮助您在波动性变成您未计划的损失之前重新平衡。
随着您的启动资金的增长，相同的模型也会随之扩展，将相同的机构级纪律应用于适度的投资组合和大量投资组合。
这些模型根据历史和实时市场数据进行训练，随着新信息的到来不断重新加权信号。定期对它们进行审查以检查是否有偏差，而不是无限期地在无人监督的情况下运行。
账户和投资组合数据在传输过程中和静态时均经过加密。我们在内部应用最小权限原则，这意味着对原始数据的访问严格限于每个系统组件运行所需的数据。
没有固定的制度门槛。 Fluxnova 的构建是为了让较小的副业规模的投资组合获得与较大投资组合相同的风险控制，让您可以温和地开始，并在获得信心时扩大规模。
是的。自动驾驶模式在每个阶段都是可选的。您可以随时切换到手动批准，在执行每条建议之前对其进行审查。
每条建议都带有风险评分以及它所描述的机会，因此您永远不会孤立地看到积极的数据。我们相信，明智的谨慎比无条件的乐观能产生更好的长期结果。