バックテスト済みの AI 支援戦略で遊休資金を評価
Aurelia は資金をコミットする前に、資金ポジションを分析し、履歴シミュレーションを実行します。あなたの決断をサポートします。それは受託者の判断に代わるものではありません。
サンプルモデルの出力
サンプル データセットからの出力例。ライブアカウントや返品保証ではありません。
未投資の現金と手動のスプレッドシートにはコストがかかります
中小企業の財務チームのほとんどは、現金配分をせいぜい毎月見直します。レビュー間では、条件が変化しても資本は固定されます。
- 戦略のためではなく、利便性のために低利回り口座に現金を保有しています。
- スプレッドシート モデルの更新が遅すぎるため、現在のリスクを反映できません。
- 代替割り当てをバックテストするための内部容量が限られている。
- 戦略をベンチマークと比較する一貫した方法がありません。
分析時間は通常どこにかかるのか
調査結果ではなく、典型的な中小企業の財務ワークフローに基づいた内訳の実例です。
バックテスト エンジンが推奨事項に到達する仕組み
出力がダッシュボードに到達する前に 4 つのステージが実行されます。各ステージはログに記録され、確認することができます。
データの取り込み
銀行フィード、取引履歴、市場データがインポートされ、一貫したスケジュールで正規化されます。
予測モデリング
過去のパターンは、さまざまな市場状況の下で複数の配分シナリオに対してテストされます。
リスク調整
アウトプットは、指定されたリスク許容度および流動性要件に基づいて重み付けされます。
実用的な出力
ランク付けされた候補リストが表示され、基礎となる仮定がその横に表示されます。
標準ベンチマークと比較したバックテストされたリターン
以下の図は、サンプル ポートフォリオの過去のシミュレーションから得たものです。これらはモデルの動作を示すものであり、実際の実績を示すものではありません。
| 戦略 | リスクバンド | バックテストされたリターン | ボラティリティ | ベンチマーク（キャッシュレート） |
|---|---|---|---|---|
| 短期流動性モデル | 低い | 4.9% | 1.2% | 3.1% |
| 多様な債券ブレンド | 低～中 | 6.1% | 2.8% | 3.1% |
| バランスの取れたマルチアセットモデル | 中 | 7.4% | 5.6% | 3.1% |
数値は、サンプル データに対する過去のバックテストからの例示的な出力であり、実際のクライアントの収益を表すものではありません。過去の実績は将来の結果を保証するものではなく、すべての数値には手数料と税金が含まれていません。このデータに基づく決定は、引き続き組織の受託者プロセスに従うことになります。
Aurelia アシスタントの日常的な動作
リアルタイム監視
キャッシュポジションと市場シグナルは継続的に更新されるため、配分のレビューには現在のデータが使用されます。
自動リバランス
ポートフォリオがその設定パラメータから外れると、システムはそれにフラグを立てて調整を提案します。
規制遵守チェック
すべての推奨事項は、表示される前に、設定されたコンプライアンス ルールと照合してチェックされます。
カスタムリスクパラメータ
流動性の最小値とリスクの上限を設定します。モデルはその制限の周囲ではなく、その制限内で機能します。
予測だけではなく証拠を必要とする財務チーム向けに構築
Aurelia は、推奨事項には目に見える監査証跡が必要であるという単純な制約に基づいて設計されました。すべての出力は、その生成に使用されたデータと仮定にまで遡ることができます。
このプラットフォームは既存のコントロールと並行して配置されます。お客様に代わってアカウントを開設したり、資金を移動したり、サインオフ要件を無効にしたりすることはありません。
財務管理者から寄せられる質問
私たちのデータはどのように保護されていますか?
統合にはどのくらい時間がかかりますか?
これは現金へのアクセスに影響しますか?
次の配分を決定する前に、キャッシュポジションを確認してください
データ ソースに接続して、Aurelia がバックテスト済みの代替案に対して現在のキャッシュ ポジションをどのようにモデル化するかを確認します。
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