AI决策优化
精度高于交易量，每笔交易成本为零
Alltion 将预测模型应用于您的投资组合和业务数据，然后建议接下来在哪里分配资本。没有经纪费、平台费或从您的回报中提取的百分比。
上面的可视化反映了跨资产类别的实时信号权重——每个节点代表模型当前正在协调的数据输入，而不是保证的结果。
AI决策优化
Alltion 将预测模型应用于您的投资组合和业务数据，然后建议接下来在哪里分配资本。没有经纪费、平台费或从您的回报中提取的百分比。
上面的可视化反映了跨资产类别的实时信号权重——每个节点代表模型当前正在协调的数据输入，而不是保证的结果。
大多数工具的问题
大多数管理侧面投资或成长型企业的人都不缺乏信息。他们没有时间解释它，而且扣除费用后也没有余量。即使是百分之一的典型平台费用，加上每年数十笔交易或交易的费用，也会悄然侵蚀良好决策应创造的优势。
Alltion 完全消除了第二个问题。该模型仍然需要通过其输出的质量来赢得您的信心——它根本不需要从结果中抽取一部分来做到这一点。
零费用模式如何运作
系统的每个部分都旨在消除通常位于决策和结果之间的特定成本或延迟。
该模型提取资产或收入流的历史和实时数据，并生成概率加权预测，而不是单点预测。您看到的是范围，而不仅仅是标题数字。
建议随着新数据的到来而更新，因此可以连续审查头寸或分配，而不是在每周或每季度结束时手动重新计算。
无论其建议是否优于市场，传统平台都会收取费用。 Alltion 的资金独立于交易量，这消除了鼓励不必要活动的动机，并将全额回报保留在做出决定的人手中。
保留 100% 的收入。
无佣金、无点差加价、无利润百分比安排。
方法论
在这里，透明度比新颖性更重要。以下是 Alltion 对其生成的每个推荐所遵循的顺序，因此您可以判断推理而不是简单地信任输出。
市场数据、帐户活动以及您连接的任何业务或投资组合数据都会被提取并标准化为通用格式以进行比较。
该模型根据历史情景交叉引用模式，对近期波动性的权重高于旧的、不太相关的数据点。
给出了一组经过排序的选项以及每个选项背后的推理，充当资本分配的副驾驶而不是自动指令。
应用用例
对于那些围绕日常工作进行股票交易的人来说，限制因素通常是注意力，而不是洞察力。 Alltion 不断根据盈利数据、行业势头和波动模式筛选观察列表，仅显示自上次审查以来情况发生重大变化的头寸。
界面视图：排名每日摘要取代了手动筛选，每个条目都会显示触发它的数据点。
任何收益，因为没有从交易中扣除执行费用。
房地产支持工具或私人信贷等另类资产的标准化数据较少。该模型会标记可用信息较少的地方，并相应地调整其置信区间，而不是人为地呈现精确的数字。
界面视图：置信带预测，列出基础数据源以供审查。
而不是单一的预测回报，反映了真实数据的局限性。
成长型企业通常需要更多的现金决策，而不是花几个小时来分析决策。 Alltion 根据计划支出对现金流情景进行建模，强调再投资何时可能优于持有现金或提前偿还贷款。
界面视图：并排场景比较，随着实际数字取代预测而更新。
而不是固定的季度周期，因为模型会在新数据到达时重新运行。
关于方法
Alltion 的设计前提是，只有接收推荐的人能够询问推荐是如何达成的，推荐才有用。每个输出都伴随着数据输入和产生它的推理路径，因此您正在审查模型，而不是接受黑匣子。
该平台是为管理侧面投资或扩大业务规模以及其他承诺的人们而构建的——那些需要严格性而不需要成为全职分析师的人。
值得提出的问题
账户和投资组合数据在传输过程中和静态时都会进行加密，并且仅用于生成您自己的建议。它不会出于营销目的而出售或与第三方共享，并且您可以随时断开任何数据源。
该平台连接到常见的经纪和会计数据导出，并且可以提取手动上传的没有可用 API 的资产的数据。集成深度取决于您现有的提供商所公开的内容。
Alltion 不会对其支持的交易或资本分配决策收取佣金、点差加价或利润百分比费用。这是平台融资方式的结构，而不是稍后恢复的促销率。
不会。Alltion 根据可用数据生成概率加权建议；它并不能消除市场或商业风险。它的建立是为了提高决策的质量，而不是承诺其结果。