Süßfeldalm 用分层模型架构取代了自行判断，该架构可以并行评估风险、相关性和时间安排。系统不会对头条新闻做出反应。它对结构化和非结构化数据中经过验证的模式做出反应。
同一决策引擎支持三个不同的用例，每个用例在部署前都根据历史数据进行验证。
手动再平衡滞后于市场变化，并将风险集中在相关资产上。
连续因子分析随着相关性的变化重新分配暴露。
在回测周期中将回撤风险减少 14%。
跨司法管辖区的碎片化数据掩盖了新企业的真正进入风险。
该模型将监管、流动性和情绪信号汇总成一个风险评分。
在广泛重新定价之前确定分散市场中的阿尔法。
静态收益策略在利率和流动性制度转变期间表现不佳。
建议随着情况的变化动态调整收益来源。
在可变利率环境中保持一致的收入范围。
每个输出都可以追溯到记录的流程。任何东西都不是由直觉或未经检验的启发法产生的。
结构化市场数据、备案和宏观指标持续从许可的公共来源获取。
每个策略都经过 20 年市场周期的测试，包括波动性加剧和流动性压力较大的时期。
验证的输出按照规定的置信区间进行排名和交付，而不是二进制买入或卖出指令。
全套预测模型的单一入口点，专为在传统咨询关系之外实现收入多元化的专业人士而构建。
在任何续订期间取消。没有锁定合同。
数据在传输过程中和静态时均被加密。模型输入在隔离的基础设施内进行处理，并且不会与核心处理要求之外的第三方共享个人财务数据。
准确性因资产类别和市场体制而异。每个模型都会发布规定的历史命中率和置信区间，而不是单个准确度数字，反映了前瞻性市场的真正不确定性。
可通过支持的托管人和报告系统记录的 API 进行集成。实施时间表取决于现有数据环境的复杂性。