Weit Bürgnavenz ühendab tavapärased säästuplaanid ennustavate mudelitega, mis hindavad pidevalt volatiilsust ja turustruktuuri. Jäikate intervallide asemel otsustab süsteem, millal on statistiliselt odavam alustada.
Liides näitab sisenemistsoone, volatiilsusribasid ja hetkepositsioonide olekut ühisel ajateljel – musta kasti asemel arusaadav.
Weit Bürgnavenz on mõeldud kasutajatele, kes hindavad automatiseerimist, kuid ei taha teha otsuseid ilma selle aluseks olevast loogikast ülevaateta. Iga soovitus põhineb volatiilsusanalüüsist ja tellimusraamatu struktuurist saadavatel arusaadavatel signaalidel, mitte üldisel heuristikal.
Platvorm on suunatud Saksamaal asuvatele tehniliselt kogenud kauplejatele ja investoritele, kes soovivad süstematiseerida korduvaid investeerimisotsuseid, ohverdamata kontrolli parameetrite ja riskilimiitide üle.
Manuaalne DCA kipub järgima jäikaid ajakavasid, samas kui päevakauplemisele orienteeritud otsused tehakse sageli ajasurve ja emotsionaalse kurnatuse all. Mõlemal lähenemisviisil on algtaseme kvaliteedi osas potentsiaali.
Süsteem töötleb mitut andmetasandit paralleelselt ja tuletab esialgse hinnangu, mida ajakohastatakse pidevalt, mitte ei põhine fikseeritud läviväärtustel.
Ajaloolist ja kaudset volatiilsust võrreldakse pidevalt, et eristada suurenenud ebakindluse perioode struktuursetest suundumustest.
Statistilised mudelid kaalutellimuste raamatu sügavuse, impulsi ja mahu jaotuse arvutamiseks soodsa sisenemispunkti tõenäosuse arvutamiseks.
Maksimaalsed positsiooni suurused ja väljatõmbeläved on eelnevalt määratletud ja neid järgitakse iga automaatse täitmise ajal, sõltumata signaalist.
Turuandmeid imporditakse pidevalt standardiseeritud liideste kaudu, et esialgne hindamine ei põhineks aegunud hinnatasemetel.
Protsess on jagatud arusaadavateks etappideks, nii et iga automatiseeritud otsust saab jälgida konkreetse töötlemisetapi juurde.
Hinna-, mahu- ja tellimusraamatu andmeid salvestatakse pidevalt ühendatud allikatest.
Ennustavad mudelid hindavad praeguseid turutingimusi seoses ajalooliste mustritega.
Hindamise põhjal tuletatakse järgmise osalise ostu ajaaken.
Tellimus esitatakse API kaudu määratud riskipiirides.
Positsioone võrreldakse pidevalt määratletud läviväärtustega.
Sisestuse optimeerimise parameetreid saab sõltuvalt strateegiast erinevalt kaaluda, muutmata aluseks olevat metoodikat.
Suuremate positsioonide ehitamisel jaotab süsteem ostud mitme sisenemistsooni vahel, selle asemel et paigutada kogu maht korraga. See vähendab sõltuvust ühest hinnatasemest.
Vastupositsioone saab siduda volatiilsuslävedega, nii et maandamine toimub automaatselt ainult siis, kui määratletud riskinäitajad on ületatud, selle asemel, et olla kogu aeg aktiivne.
Pikemate investeerimishorisontide puhul eelistab süsteem suuremaid ajaaknaid ja väiksemat sekkumissagedust, mis vähendab tehingukulusid, säilitades samal ajal osalise ostu puhul sisenemise kvaliteedi.
Järgmised punktid puudutavad tehnilisi aspekte, mida tavaliselt automatiseeritud täitmisel kontrollitakse.
Juurdepääs toimub piiratud õigustega võtmete kaudu, mis võimaldavad juurdepääsu ainult kauplemisele ja andmetele. Väljamaksete jaoks kõlblikke funktsioone ei ole kaasatud.
Töötlemine toimub pidevate voogedastusühenduste kaudu, mis hoiab mudeli hindamise ja tellimuse edastamise vahelise aja lühikesena. Tegelik täitmise kiirus sõltub ka ühendatud kauplemisplatvormist.
Mudelid kalibreeritakse ajalooliste turuandmete põhjal ja neid koolitatakse korrapäraste ajavahemike järel jooksvate andmetega, et võtta arvesse muutusi turustruktuuris.
Positsiooni suurused, maksimaalsed tõmbamisläved ja peatamise reeglid määratakse enne aktiveerimist ja neid saab vajadusel kohandada.
Kui andmesideühendus katkeb, peatub automaatne täitmine kuni stabiilse ühenduse taastamiseni, et vältida mittetäielike andmete põhjal otsuste tegemist.
Analüüs näitab, kuidas süsteem oleks reageerinud ajaloolistele ja praegustele turuandmetele enne automatiseeritud täitmise aktiveerimist.