ほとんどの小売取引ツールはエントリーのタイミングに合わせて最適化されています。 Vega Kapiture は、ポジションを保持し続けることがどの時点で家族の長期的な財政計画に反するのかという、逆の質問を中心に構築されています。
単一の保有株またはセクターが、世帯全体の計画に設定されたエクスポージャー制限を超えたときにフラグを立てます。
損失が蓄積する前に、ポートフォリオが過去のボラティリティ パターンにどのように反応するかを推定します。
授業料サイクルなどの計画的な引き出しが現在の資産流動性と一致しているかどうかをレビューします。
ポートフォリオの成長が購買力を維持しているかどうかを評価する際に、国内のインフレ傾向を考慮します。
教育や退職に向けて貯蓄している家族は一般に、リバランスサイクルが長く積立金が豊富な機関投資家ファンドと同じドローダウンを吸収することはできません。制御できずに一度減少すると、複数年にわたる計画が数年分の拠出分だけ後退してしまう可能性があります。
Vega Kapiture のリスク層は、既存の投資戦略に取って代わるのではなく、既存の投資戦略と並行して配置されるように設計されています。短期的な価格ノイズに反応するのではなく、世帯が定義したしきい値に照らしてエクスポージャーを継続的に再評価し、しきい値を超えた場合にストップロスロジックを適用します。
目的は、市場イベント中に圧力を受けて行われる裁量的な判断ではなく、決定を文書化して説明可能にすることで、下向きのボラティリティを緩和することです。
3 つのモジュールが連携して動作します。1 つはリスクを予測し、1 つは保護ロジックを実行し、もう 1 つはアカウントのサイズと複雑さの変化に応じて推奨事項を調整します。
過去の価格動向、ボラティリティのクラスタリング、フィリピン市場に関連するマクロ指標を処理して、特定の期間にわたる持続的なドローダウンの確率を推定します。出力は確率範囲であり、固定予測ではなく、新しいデータが到着すると再計算されます。
一定の割合のトリガーを超えて移動します。このシステムは現在のボラティリティ状況に基づいてストップロスのレベルを調整するため、通常の変動時にはしきい値が広がり、リスク指標が持続的な下落を示している場合にはしきい値が狭まり、誤ったエグジットの頻度が減少します。
口座が単一の投資信託を保有している場合でも、株式、債券、プールされた資金を分散して保有している場合でも、同じリスク フレームワークを適用し、拠出金額、期間、または財務目標の変化に応じて推奨事項を調整します。
すべての推奨事項は 3 つの段階で追跡できるため、世帯やアドバイザーは何が行動を引き起こしたのか、そしてその理由を確認できます。
価格フィード、出来高データ、マクロ経済指標は継続的に収集され、分析レイヤーに渡される前に完全性がチェックされます。
予測モデルは、設定されたスケジュールに従って最近の市場の動きに対して再評価され、静的な古いパラメーターに依存するのではなく、ボラティリティのしきい値が再調整されます。
このシステムは、ログに記録された特定の推奨事項 (ホールド、エクスポージャーの削減、またはストップロスのトリガー) を、それにつながるリスク指標とともに生成します。
同じコア エンジンでも、期間と不足分のコストに応じて構成が異なります。以下は代表的な構成であり、性能を保証するものではありません。
| シナリオ | タイムホライズン | 主な危険因子 | ストップロス設定 | レビューの頻度 |
|---|---|---|---|---|
| 子どもの教育基金 | 10～15年 | 登録日付近の返品連続リスク | 授業日が近づくにつれて段階的に厳しくなる | 毎月 |
| 退職所得の安定 | 15～25歳 | 蓄積フェーズ中の長期にわたるドローダウン | 早期にバンド幅を拡大し、年齢ベースのマイルストーンを過ぎた時点でバンド幅を縮小 | 四半期ごと |
| 緊急資本準備金 | 1～3年 | 流動性と短期ボラティリティ | 固定低ボラティリティ閾値、迅速なトリガー | 毎週 |
| 数十年にわたる富の移転 | 25年以上 | 長期間にわたるインフレの低下 | インフレ調整後の実質収益の下限 | 半年ごと |
これらの構成は、パラメータが目標ごとに通常どのように異なるかを示しています。実際のしきい値、期間、レビュー頻度は個別に設定されるものであり、将来の収益を予測するものではありません。
Vega Kapiture は、狭い問題を中心に設計されています。つまり、長期的な目標を持つ世帯は、短期的な市場ストレスの際、多くの場合、考えられる最悪の瞬間に、事後的な決定を下す傾向があります。プラットフォームは、その反応を事前定義されたデータ駆動型のプロセスに置き換えます。
以下の回答では、不安定な状況下でモデルがどのように動作するか、およびアカウント データがどのように処理されるかについて説明します。
このアルゴリズムは、ポートフォリオの現在のボラティリティとドローダウンの軌跡を、その口座に設定されたしきい値と比較します。ポジションまたはポートフォリオのセグメントがしきい値に違反すると、システムは推奨事項を生成するか、許可されている場合には設定されたアクションを実行します。トリガーは、一点の価格急騰ではなく、持続的な動きに基づいています。
このモデルは、市場価格と出来高のデータ、過去のボラティリティ パターン、および関連するマクロ経済指標を使用します。社会的感情データや未検証のサードパーティのシグナルには依存しません。
モデルパラメータは、静的なままではなく、設定されたスケジュールに基づいてレビューされます。正確な頻度は口座の構成によって異なり、ボラティリティの高いセグメントは、長期で回転率の低い保有銘柄よりも頻繁にレビューされます。
このシステムは、短期的なボラティリティと持続的な下落を行動前に区別するように設計されており、一時的な下落時にポジションを手放す可能性が低くなります。これは損失の可能性を排除するものではありません。これはリスク軽減プロセスであり、ドローダウンを保証するものではありません。
いいえ、Vega Kapiture はストップロスおよびドローダウン保護ロジックを適用し、構成されたしきい値に従ってダウンサイドエクスポージャーを管理します。投資成果を保証するものではなく、すべての投資には損失のリスクが伴います。
ドローダウンしきい値を設定し、ポートフォリオ データを接続し、ストップロス ルールが有効になる前に構成概要を受け取ります。
まずは構成について話し合ってみてはいかがでしょうか? 私たちのチームに連絡してください。