实时分析
来自多个交易所的市场信息会被持续处理，让您能够识别发生的波动性和流动性变化。
风险小组
说明性的
- 24小时波动率中等
- 按班级展示多元化
- 风险评分适合型材
- 重新评估周期连续
与有固定时间的传统市场不同，加密货币在多个交易所连续交易，价格会随时对新闻和监管决策做出反应。
它取决于持续的注意力，容易疲劳，并且决策会受到当下情绪的影响。
在提出任何建议之前，它会持续处理市场数据并应用先前定义的风险标准。
该系统结合了从数据捕获到分配建议的三个协同工作的处理层。
来自多个交易所的市场信息会被持续处理，让您能够识别发生的波动性和流动性变化。
机器学习算法使用历史数据进行训练，并通过回顾性测试（回溯测试）进行验证，在提出任何建议之前估计暴露场景。
根据定义的风险状况，系统会重新计算资产配置，并在市场状况发生重大变化时发出调整信号。
所有预测模型都会通过历史市场数据的回溯测试定期进行审查，以监控交易条件的演变。
该过程以连续循环的方式进行，而不是在第一天进行一次性设置。
价格、交易量、波动性和市场指标是从多个来源持续收集的。
您指明风险限额、时间范围和损失容忍度；这些参数指导所有后续决策。
每当系统识别出市场或其声明的概况的相关变化时，系统就会调整模型参数。
由此产生的建议提交批准；执行与否的最终决定权在您这边。
我们知道，信任是通过具体细节而不是笼统的保证来建立的。
应用程序和服务器之间的通信使用 TLS 加密，并且存储的数据受到专用加密的保护。
Registo分析市场数据并生成建议；资产的托管始终保留在您选择的交易所或钱包中。
个人数据的处理遵循适用于葡萄牙和欧盟的《通用数据保护条例》的原则。
每条建议都附有考虑的主要风险因素，因此建议背后的逻辑是可以理解的。
模型的行为会根据定义的风险参数发生明显变化。
主要目标：资本保全
该模型优先考虑历史波动性较低的资产，减少再平衡建议的频率，并对风险集中度超过规定限度的情况提供预警。
主要目标：计算曝光
该模型考虑了更广泛的资产，包括具有更大变化潜力的头寸，始终在配置文件中建立的最大风险限额内。
Registo 的诞生源于这样一种认识：大多数加密货币工具旨在鼓励频繁交易，而不是支持深思熟虑的决策。
该平台背后的团队使用应用于金融市场的数据科学方法，重点关注可以测试、审查和解释的模型，而不是呈现为可靠的预测。