有效的流动性——基于经过回测的人工智能模型
Digital Infrastructure Insights 会分析您的资本结构，并在您做出决定之前显示已根据历史市场数据验证的风险最小化行动选项。
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符合 GDPR 的数据处理
服务器位置 德国
易于理解的方法而不是黑匣子
Digital Infrastructure Insights 会分析您的资本结构，并在您做出决定之前显示已根据历史市场数据验证的风险最小化行动选项。
开始您的免费分析许多中型公司的所有者继续通过经常账户或静态表来管理流动资产。在利率波动和数据量不断增长的环境下，这通常不足以避免因通货膨胀和失去回报机会而造成的资本损失。
经典电子表格通常仅选择性地显示历史模式。他们很少展示策略在多个市场周期中的表现如何——这正是回测的作用。
回测意味着：策略不仅经过计算，而且还根据过去的市场数据进行检查，以了解其实际表现。只有当这个结果可以理解时才会提出建议。
您的流动性、销售和资产负债表数据与相关市场和利率数据集合并，并以结构化方式进行处理。
模型计算不同市场条件和风险状况下可能的投资和流动性策略。
每个策略都根据历史市场阶段进行测试，以检查现实条件下的回报和波动行为。
您将收到一份易于理解的建议，包括其所依据的假设 - 供您检查自己。
不要根据感觉做出个人投资决策，而是看看策略在过去的经济低迷时期会如何表现。这并没有消除风险，而是消除了风险程度的不确定性。
每次分析中包含的关键数据示例：最大历史价值损失、波动范围（波动性）以及损失阶段后的恢复时间。
您的流动性状况不断与当前市场数据进行比较。如果存在相关偏差，您将收到通知，而不仅仅是在月底的会计中看到结果。
这为业务决策留下了时间，而不是编制账户报表和市场报告。
拥有 50 万欧元储备金的公司与拥有数百万欧元储备金的公司有着不同的要求。这些模型考虑了您的个人流动性规划，而不是建议一揽子策略。
您确定安全性和回报之间的权重 - 在此基础上进行计算。
Digital Infrastructure Insights 专为有财务责任但没有自己的分析部门的公司而设计。模型为决策提供了基础——决策本身仍然由您决定。
我们使用记录的数据源和公开的假设，以便每项建议都易于理解，而不是作为黑匣子呈现。
每项建议均基于记录的数据源和公开可见的假设。你得到的不仅是结果，还有到达目标的路径。
回测过程示例：该线显示了模拟策略在不同市场阶段（包括下跌和复苏阶段）如何发展。
根据 GDPR，处理在德国的服务器上进行。数据将仅用于分析您的请求，不会出于广告目的而传递给第三方。
该分析通常是为拥有相关流动资产（通常为六位数）的公司设计的，因为成本和收益通常无法在下面有意义地反映。
这些模型将历史市场数据与您的个人关键数据相结合，并针对过去的市场阶段进行回溯测试。基本假设已向您披露。
是的，可以从通用会计和 ERP 系统导入数据。我们将在私人谈话中澄清具体联系的细节。