Jaxolith se connecte à vos comptes existants, exécute une modélisation prédictive des risques sur vos données et propose une allocation diversifiée que vous pouvez déployer en un clic – conçue pour les professionnels qui ont besoin de précision sans passer leurs soirées sur des feuilles de calcul.
Jaxolith ingère des données de marché, de compte et macroéconomiques en continu plutôt que selon un calendrier fixe. Chaque flux est normalisé et évalué par rapport à un modèle de risque prédictif qui signale les cas où le rendement et l'exposition s'écartent de votre tolérance déclarée.
Le résultat n’est pas une recommandation générique. Il s'agit d'un ensemble classé d'ajustements, chacun avec un niveau de confiance indiqué et les points de données qui le sous-tendent, afin que vous puissiez voir pourquoi le modèle est arrivé à sa conclusion avant d'agir en conséquence.
Il n'y a pas de saisie manuelle des données ni de rapprochement des feuilles de calcul. Le processus est conçu pour être réalisé une seule fois, puis surveillé plutôt que répété.
Liez les comptes via une intégration API cryptée et en lecture seule. Jaxolith ne prend jamais la garde des fonds ou des droits d'exécution à ce stade.
Le modèle effectue une évaluation de la parité des risques par rapport à vos avoirs actuels, identifiant la concentration et la corrélation qu'un examen manuel prendrait des heures à faire apparaître.
Examinez l’allocation proposée et confirmez-la en une seule action. Aucune configuration supplémentaire ni approbation répétée n’est requise pour un rééquilibrage de routine.
Chaque fonctionnalité existe pour réduire la distance entre les données et une décision défendable.
Une surveillance continue fait apparaître les changements d’exposition au fur et à mesure qu’ils se produisent, plutôt qu’au prochain examen programmé.
La même logique de modèle s'applique que vous déteniez un seul compte ou plusieurs, ce qui vous confère un avantage stratégique constant à mesure que votre portefeuille se développe.
Chaque recommandation est enregistrée avec sa confiance déclarée et le résultat observé par la suite, de sorte que les performances peuvent être examinées au fil du temps plutôt que prises en compte.
Des renseignements de niveau institutionnel sont appliqués pour détecter rapidement le risque de concentration, avant qu’il ne devienne un frein important aux rendements.
Nous publions le fonctionnement du système plutôt que de nous fier aux approbations. La logique derrière chaque recommandation est disponible pour examen au sein de la plateforme.
Nos modèles prédictifs combinent la prévision de séries chronologiques avec une logique de parité des risques, pondérant chaque source de données en fonction de sa fiabilité historique plutôt que de traiter toutes les entrées de la même manière. Lorsque la confiance tombe en dessous d’un seuil défini, le système retient une recommandation plutôt que de deviner.
Chaque mise à jour de modèle est contrôlée par version et testée par rapport aux données historiques avant le déploiement, de sorte que les changements de comportement peuvent être attribués à une version spécifique plutôt que d'apparaître sans explication.
Les données du compte sont traitées uniquement pour générer vos recommandations et ne sont ni vendues ni partagées avec des tiers à des fins de marketing. Le traitement des données respecte les exigences britanniques en matière de protection des données et vous pouvez demander l'exportation complète ou la suppression de vos données à tout moment.
Connectez vos comptes et recevez votre première série de recommandations basées sur un modèle avant de terminer votre café. Pas de feuilles de calcul manuelles, pas de longs appels d'intégration.
Commencez en moins de 60 secondes L'installation est en libre-service et s'effectue généralement en moins d'une minute.