通过预测分析优化投资，无交易费用
Advocacia Financeira将人工智能和大数据模型应用于金融市场分析，旨在支持更明智的决策。每次操作不收取佣金的结构使您可以保留所产生的所有收入，而无需隐藏管理成本。
安排初步评估基于数据证据的方法，旨在保护资本和降低风险。
Advocacia Financeira将人工智能和大数据模型应用于金融市场分析，旨在支持更明智的决策。每次操作不收取佣金的结构使您可以保留所产生的所有收入，而无需隐藏管理成本。
安排初步评估大多数传统经纪模式对每笔交易收取佣金，并且通常还会对投资资本收取额外的管理佣金。经过几年的时间，无论投资组合的表现如何，这种成本都会逐渐减少可用于再投资的资本。
除此之外，金融市场上流通的非结构化信息过多。对于寻求稳定性和可预测性的投资者来说，区分信号和噪音需要时间和技术知识，而这些知识并不总是可用。
应用于大量数据的预测分析旨在解决这两个问题：降低结构成本并过滤决策的相关信息。
| 特点 | 传统模式 | Advocacia Financeira |
|---|---|---|
| 每笔交易佣金 | 适用 | 不适用 |
| 年度管理委员会 | 适用 | 不适用 |
| 投资者的利润保留 | 部分 | 满 |
| 实时数据分析 | 有限公司 | 连续 |
该平台将 SaaS 基础设施与其自身的风险模型相结合，旨在对大量实时市场数据进行操作，而不依赖交易佣金来维持自身。
该系统不断处理市场数据、宏观经济指标和历史序列，并在新的相关信息出现时更新模型参数。
每项建议均由风险模型加权，该模型考虑了投资者声明的概况、时间范围和所分析资产的历史波动性。
分配建议根据投资者概况生成并定期审查，反映市场状况和现有投资组合构成的变化。
该平台作为一项技术服务而非传统的金融中介运作，因此可以消除每次操作收取的佣金，将所有收益保留在投资者一方。
Advocacia Financeira 的开发是为了应用大规模业务环境中常用的预测分析方法来监控单个投资组合。
其目标不是取代投资者的判断，而是提供结构化信息和明确的风险模型，以便每个决策的含义更加清晰。
每项建议均源自连续的、记录在案且可重复的流程，旨在减少风险分析中的主观性。
在进入预测模型之前，收集并规范化市场数据、经济指标和历史价格。
这些模型根据长期数据系列中确定的模式来估计可能的资产演变场景。
每种情况都会与投资者的风险状况进行比较，优先考虑资本保全而不是最大潜在回报。
随着新数据的加入，建议会被定期审查，从而无需持续的人工干预即可进行调整。
以下场景定性地说明了平台支持的重组类型，但不保证任何投资者的具体结果。
之前
投资组合集中于少数资产，短期波动风险较高，且管理费固定，与业绩无关。
之后
根据根据退休期限调整的风险模型修改分配，投资资本不产生管理成本。
之前
依赖于具体建议，而没有对资产随时间的演变进行系统监控。
之后
由更新数据支持的持续监测，并根据市场发展情况修订建议。
之前
头寸分散在不同的账户中，因此很难对所承担的总风险有一个统一的认识。
之后
风险暴露的聚合视图，允许对整个投资组合做出一致的决策。
数据根据葡萄牙适用立法规定的最小化和保护原则进行处理，并专门用于分析和生成建议的目的。
Advocacia Financeira提供基于预测模型的数据分析和建议，作为决策支持。当法律要求时，它不能取代个性化的法律或财务建议。
成本结构基于技术服务模型（SaaS），而不是依赖每次操作的佣金来产生收入的传统中介模型。
该模型使用公开市场数据、历史价格序列和宏观经济指标，并结合投资者自己提供的概况参数。
是的。风险状况是在关系开始时定义的，并且可以在投资者的财务状况或目标发生变化时进行审查。