那些兼职投资的人很少有时间不断比较市场和公司数据。价格、新闻和关键数据的变化速度快于手动评估单个头寸的速度。结果往往是对做出决定时已经计入价格的发展做出延迟反应。
SkvaldrepunETH 通过不断合并数据并以结构化方式对其进行评估来缩小这一差距。这创造了一种信息优势，可以转化为具体、及时的建议——无论您自己可以投入多少时间。
该分析基于历史模式、当前市场数据和统计概率。该模型不仅描绘了过去的价格趋势，还预测了某些星座在不久的将来会如何发展，并根据置信度对这一评估进行排序。
经典的美元成本平均法以固定的时间间隔进行投资，无论价格水平如何。 SkvaldrepunETH 改进了这种方法：系统会识别某个价值与其估值历史相比显得便宜的时间，并在预定义的限制内相应地调整计划储蓄率。这意味着该策略仍然以规则为基础，但会响应真实的市场状况，而不是严格的日历。
每项建议都提供了对波动性和头寸规模的评估。您提前决定您可以接受哪些风险；系统会在这些限制内调整建议，并在做出决定之前主动指出偏差。
决策过程保持透明：您可以看到数据流入的内容以及系统如何得出建议。最终决定权仍由您决定。
该系统不断从公开可用和许可的来源收集市场、公司和情绪数据，并将它们合并到一个统一的数据库中。
统计模型可以识别重复出现的模式以及与历史平均值的偏差，以便在早期阶段就可以发现高估和低估的情况。
结果会创建适合您个人风险状况和投资期限的优先建议。您保留对实施的控制。
对于那些希望无需日常努力即可参与市场机会的兼职投资者，SkvaldrepunETH 根据实际估值水平而不是严格的日历日期来计划储蓄率。
小公司利用该分析来确保流动性储备和基于当前市场数据的投资决策，并以结构化方式实现风险最小化。
如果您想关注多个资产类别，您将收到可扩展的评估，无论您的投资组合规模如何，都可以使用这些评估 - 这对您自己的策略的可扩展性做出了贡献。
所有数据仅在欧盟境内的服务器上处理并根据 GDPR 的要求存储。个人信息与市场数据模型分开处理，不会传递给第三方。
这些模型基于既定的统计方法，并根据新的市场数据定期进行检查。与任何预测一样，都存在不确定性。因此，输出始终包含置信度声明，以便您可以正确对结果进行分类。
SkvaldrepunETH 提供了您可以手动实施或通过连接到常见代理接口来实施的建议。不需要深入的技术知识。
入门不需要任何深入的技术知识。注册后，您将收到基于您的风险承受能力和投资期限信息的初步评估。
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