mBank eKonto は市場を監視し、毎日の監視を必要とせずにリアルタイムで変化に対応します。ユーザーが家族や仕事上の責任に集中している間、システムはバックグラウンドで動作します。
mBank eKonto システムは 1 つのルールに基づいているのではなく、並行して動作する 3 つの独立したメカニズムに基づいています。それぞれが意思決定プロセスの異なる段階を担当します。
このアルゴリズムは、過去および現在のデータを分析して、資産価値の変化の可能性のあるシナリオを推定します。それは将来を確実に予測するものではなく、どのような決定が下されるかに基づいてリスクの分布を決定します。
受信した市場データは遅延なく処理されます。状況が想定されたリスクコリドーから逸脱した場合、時間や曜日に関係なく、システムはそれを即座に記録します。
逸脱が検出されると、人間の介入なしに保護措置が開始されます。決定はすぐに実行されるため、手動での対応の必要性による遅延がなくなります。
| 従来のアプローチ | mBank eKonto アプローチ |
|---|---|
| 決定は手動で行われ、多くの場合感情の影響下で行われます | 市場センチメントに影響されないモデルベースの意思決定 |
| 反応は投資家の対応状況によって異なります | 時間や場所に依存しない対応 |
| 静的割り当てはめったに更新されません | 動的割り当ては継続的に更新されます |
リスクプロファイルを設定したら、毎日何時間もの監視が必要になります。
このシステムは、1 つの閉じたアルゴリズムではなく、独立したコンポーネントで構成されています。それぞれが狭い範囲の分析を担当するため、1 つのモデルの検証とエラーの削減が容易になります。
このモデルは、複数の情報ソースからのデータを処理して、特定の市場セグメントにおける買い手または売り手のセンチメントの蔓延を評価します。
ボラティリティが設定されたしきい値を超えると、モジュールは変動が永久的なキャピタルロスにつながる前にポートフォリオのエクスポージャーを制限します。
この配分は相関性の低い資産クラスに分散されており、ポートフォリオ全体に対する単一の市場イベントの影響が軽減されます。
夕方、営業時間外に、市場の1つでボラティリティが突然上昇しました。投資家は相場にアクセスできません。彼は家族の義務で忙しく、翌日まで市場をチェックするつもりはありません。
ボラティリティ シールド モジュールは、定義されたリスク コリドーからの逸脱を記録し、事前定義されたプロファイルに従ってエクスポージャの削減を開始します。決定は手動による確認を待たずに行われます。
翌日、投資家はイベントの記録、つまり何が起こったのか、どのような反応がとられたのか、そしてそのパラメーターは何であったのかを受け取ります。監視はイベント中ではなく事後に行われます。
資本は、該当する顧客資金保管基準に準拠した口座に保管されます。ポートフォリオの多様化とセキュリティのアルゴリズムは、資金自体を保管するインフラストラクチャから独立した追加のレイヤーとして機能します。
決定は、履歴データと現在のリアルタイム分析に基づいてトレーニングされた予測モデルから得られます。各システムの反応は、それをトリガーしたパラメーターとともにログに記録されるため、後で検証することができます。
リスク プロファイルの構成には、1 回限りの会話とパラメータの設定が必要です。この段階を過ぎると、システムは自律的に動作し、ユーザーの役割は日常的な監視ではなく、レポートの定期的なレビューに限定されます。
最初のインタビューは約 20 分間続き、状況に適したリスク プロファイルを決定するために使用されます。事前の技術的な準備は必要ありません。