Prumo Valimento 将预测模型与人工监督相结合，以跟踪不间断的市场。数据被连续处理，无需依赖偶尔的手动检查。
目标不是绝对确定地预测市场行为，而是缩短相关变化与对家族投资组合做出明智反应之间的时间。
家庭储蓄受到快速且同时变化的因素的影响：利率、通货膨胀、汇率和政治决策。手动监控这些变量需要时间，而大多数家庭每天都没有时间。
Prumo Valimento 用永久分析取代了偶尔的检查，在相关变化转化为重大资本损失之前对其进行标记。
四个核心组件处理市场数据并将其转化为可行的决策，而无需依赖持续的人工干预。
根据历史序列和当前数据训练的模型可以在风险增加导致损失之前识别出与风险增加相关的模式。
不间断地收集和处理市场数据，分析会话之间没有间隙。
系统会自动检查家庭定义的暴露限制，并在接近或超过限制时发出警报。
这些建议考虑了时间范围和宣布的目标，而不提倡对现有构成进行不必要的改变。
每条建议都会经过一个明确的流程，因此建议的来源始终可以得到解释。
市场数据、宏观经济指标和当前家庭投资组合构成的汇总。
计算波动性、资产之间的相关性和规定限额的敞口。
提出具体的调整建议，并附上每一项调整的理由。
根据实际市场行为审查结果并重新校准参数。
基本逻辑优先考虑资本保全而不是最大回报。在这两个目标发生冲突的情况下，模型被配置为有利于降低风险，让家人了解选择的原因。
以下场景说明了如何使分析适应不同的资产管理目标。
适用于资金集中于存款和保守型资金的家庭。该模型优先识别购买力损失，并建议逐步调整，避免不必要的高风险。
对于超过十年的投资期限，分析考虑了退休前的可用时间，并随着期限的缩短逐渐调整投资组合的构成。
当风险集中在单一部门、国家或工具时，该模型会识别出这种不平衡，并提出与该家族定义的风险状况相兼容的替代方案。
直接回答有关平台功能和安全性的最常见问题。
该系统接收连续的市场数据流，并在收到新数据时重新计算风险指标，而无需依赖手动更新周期。
使用公开市场数据、宏观经济指标和公开的家庭投资组合构成，并始终征得用户的明确同意。
数据在传输和静态时均经过加密，帐户访问需要多重身份验证，从而降低了未经授权访问的风险。
不会。Prumo Valimento 支持数据驱动的决策，但不能取代个性化的财务建议或保证未来的结果。
是的。暴露限制和规定的目标可能随时发生变化，未来的建议反映了这种变化。