观察结果
一个经纪人的证券账户、另一个经纪人的人寿保险账户、其他地方的 PEA：每个平台都提供自己的界面、自己的导出格式和自己的更新率。
这种碎片化需要手动重建全局视图，通常会有延迟，并且增加了根据部分信息做出决策的风险。
VelotrivanPro 将这些来源聚合成一个单一且连贯的流，并不断更新，以便每个决策都基于整个遗产而不是片段。
主要特点
跨平台集成支持预测模型，进而产生具体的、可跟踪的建议。
01
连接到主要经纪和储蓄平台，将头寸、变动和估值整合到一个持续更新的公共存储库中。
02
根据历史市场序列训练的模型估计每个投资组合的风险敞口并标记过度集中。
03
根据规定的投资期限提出分配调整建议，每项建议背后都有详细的理由。
方法论
如果没有可追溯的来源，则不会生成任何推荐。以下是构建每个分析的逻辑。
在进行任何处理之前，每个连接平台的位置和运动都会以通用格式进行收集、清理和标准化。
根据市场历史训练的模型可以识别波动模式以及所持资产之间的相关性。
结果以量化观察和行动方案的形式呈现，并附有为实现这一目标而保留的假设。
我们的方法
VelotrivanPro 旨在为家庭提供与财富管理专业人士使用的分析基准相同的分析基准，但不承诺保证结果。
每条建议仍然是一个有待审查的提议，而不是自动指令。最终决定权始终取决于用户。
目的是减少收集信息所花费的时间，投入更多时间来理解信息。
使用案例
根据所追求的遗产目标，相同的能力会有不同的应用。
综合视图揭示了单独查看每个账户时仍然不可见的集中度，例如跨多种媒体对同一行业的重复过度曝光。
预测模型估计投资组合对市场变化的敏感性，并识别在不稳定时期放大整体风险的资产。
基于明确假设的预测可以可视化十到二十年的几个储蓄轨迹，这对于预测儿童教育或退休等目标很有用。
安全性和透明度
信任建立在精确的架构选择之上，详细信息如下。