市场价格日夜波动，根据新闻和指标公告，情况可能会在短时间内发生变化。对于一个人来说，无论是在时间上还是在心理承受能力上，都很难跟踪所有信息。情绪判断的倾向也会导致不稳定的结果。
对于有副业的人来说，持续监控并不是一个现实的选择。
Mahorie 实时处理数百万个数据点，例如价格、交易量和波动性，并仅在统计优势得到确认时才生成信号。所有的判断都有回溯测试的支持。
Mahorie是一个由具有金融数据分析知识的团队设计的平台，旨在使机构投资者使用的分析方法可供个人使用。不需要特殊的财务知识或编程技能。
可验证性是设计的核心。所有策略在上线前都会通过长期历史数据进行验证，并具有在观察到意外行为时自动停止策略的机制。
Mahorie 的决策过程不是单一算法，而是由三个函数协同工作组成。
在实施之前，使用几年的历史数据验证策略的有效性。我们检查不同市场条件下的行为，不采用重复性低的策略。
它持续监控头寸规模和回撤，并在超过预定义的容忍度时自动降低风险金额。不需要人工干预。
集成多个预测模型的输出以确定执行时间和规模。通过不干涉人们的判断力，我们可以最大限度地减少判断力的波动。
Mahorie 所呈现的可信度并非基于推荐，而是基于下面的流程本身。
从多个来源持续收集价格、交易量、波动性、宏观指标等，并将其以去噪状态存储在您的分析基础设施中。
我们从收集的数据中提取统计上显着的趋势，并与过去的类似情况进行比较和验证。在此阶段，重复回溯测试以确认再现性。
根据经过验证的策略确定订单时间和风险分配。执行后记录结果，以持续评估模型的准确性。
每个 Mahorie 策略都是根据使用公开市场数据的回溯测试结果进行评估的。由于结果因个人操作条件而异，具体数据在个别报告中提供。
在突然的低迷时期，风控逻辑的设计是阶段性减仓，从而抑制资产的暂时下跌。
计算每个策略回测期间的平均收益率趋势并在报告中披露。它不保证未来的结果。
图：每个回测周期的相对性能趋势（图片）。实际数字列于个别报告中。
所需的资金量取决于您选择的策略的风险设置。我们建议先从少量资金开始，以降低风险，并在检查运营状况的同时进行调整。您无需投入任何资金，即可在演示环境中查看运行情况。
它检测市场数据中的统计优势，例如价格变动和交易量，并根据历史数据验证的规则生成信号。不要依赖单一预测，而是结合多个模型的输出来做出最终决策。
如果波动率超过一定水平，则会激活逻辑以自动减少头寸规模。它还具有在检测到意外行为时暂时停止操作的机制。
没有必要。一旦您选择了策略并设置了风险承受能力，Mahorie 就会处理从执行到监控的所有事务。但是，您可以随时在管理屏幕上检查决策依据和过去的验证结果。