Luvor Fyrvo combina modelos predictivos con registros disponibles públicamente para que puedas seguir y verificar los resultados antes de basar tus propias decisiones en ellos.
En lugar de pedirle que confíe en nuestra palabra, publicamos la metodología y los resultados en un formato de registro común. Otros usuarios pueden ver cuándo un modelo acertó y cuándo falló.
| ID del modelo | Marca de tiempo | Estado |
|---|---|---|
| PM-014 | 2024-11-02 09:14 | Verificado |
| PM-022 | 2024-11-02 11:02 | Verificado |
| PM-014 | 2024-11-03 08:47 | Verificado |
Extracto del formato del registro. Cada publicación asocia una versión del modelo con una marca de tiempo y un estado de verificación, establecidos por revisiones independientes de la comunidad.
Cuando un modelo realiza una evaluación, la entrada, el tiempo y el resultado se registran en el registro. Otros usuarios de la comunidad pueden comparar la calificación registrada con el resultado real y marcar el registro como verificado o rechazado.
El objetivo no es prometer determinadas rentabilidades, sino hacer transparente el historial de los modelos, para que puedas evaluar por ti mismo cuánto quieres apoyarte en ellos.
La plataforma está diseñada para respaldar decisiones, no para tomarlas por usted. Cada herramienta proporciona información concreta que puede agregar junto con su propio conocimiento del mercado.
Los modelos analizan patrones de datos históricos y actuales para señalar posibles desarrollos. Se actualizan continuamente a medida que llegan nuevos datos y sus calificaciones anteriores siempre se pueden ver en el registro público.
Cada recomendación va seguida de una señal de riesgo basada en la volatilidad y la calidad de los datos, para que pueda ver rápidamente si una idea se basa en una base de datos sólida o escasa.
Los datos se recopilan y procesan continuamente, por lo que las recomendaciones reflejan la información más reciente disponible, en lugar de una instantánea de hace días.
Evitamos promesas técnicas que no podemos cumplir. Estos son los cuatro pasos por los que pasan sus datos, desde la recopilación hasta la recomendación.
Se recopilan y estructuran datos de mercado relevantes y patrones históricos para que puedan incluirse en los cálculos de los modelos.
Los modelos predictivos procesan datos y forman una evaluación con el nivel de riesgo asociado.
El resultado se registra en el registro público, donde otros usuarios pueden seguirlo y comprobarlo a lo largo del tiempo.
Recibirá una recomendación clara con justificación y marca de riesgo, que puede optar por seguir o ignorar.
La información de su propia cuenta y su historial de transacciones se tratan por separado del registro público y nunca se comparten con terceros sin su consentimiento. Sólo los resultados del modelo anonimizados aparecen en los archivos de registro.
Se puede acceder a la plataforma a través de una API, por lo que puede obtener recomendaciones y registrar datos directamente en sus propias herramientas de seguimiento, sin tener que iniciar sesión manualmente todos los días.
Luvor Fyrvo se desarrolló teniendo en mente a los participantes de la economía colaborativa y a los inversores independientes: personas cuyos ingresos varían de un mes a otro y, por lo tanto, necesitan apoyo para tomar decisiones en las que puedan confiar a lo largo del tiempo, en lugar de conjeturas puntuales.
Hacemos hincapié en que los métodos detrás de las recomendaciones se pueden explicar y probar. Este es el enfoque que subyace tanto a los modelos predictivos como al registro público.
Leer más sobre nosotros
Los patrones de uso varían, pero la mayoría utiliza la plataforma como punto de referencia fijo en una semana laboral que de otro modo sería irregular.
Un inversor independiente comprueba el indicador de riesgo diario y las recomendaciones actualizadas antes de que se abra el mercado y los utiliza como uno de varios datos para tomar una decisión.
Un profesional independiente con diferentes cargas de trabajo utiliza los registros de la plataforma para realizar un seguimiento de cómo les ha ido a las recomendaciones anteriores antes de dedicar tiempo a su propio análisis.
Un analista compara sus propios cálculos con el registro público de la plataforma para ver si existen desviaciones sistemáticas que deban investigarse más a fondo.
Las preguntas que recibimos con mayor frecuencia son sobre de dónde provienen los datos y cómo se lleva a cabo realmente la verificación.
Los datos se recopilan de fuentes de mercado disponibles públicamente y conjuntos de datos históricos. No recopilamos nuevos datos brutos nosotros mismos, sino que estructuramos y analizamos las fuentes existentes para que puedan incluirse en los modelos.
Esto significa que la evaluación de un modelo se comparó con el resultado real de otros usuarios de la comunidad y se marcó como confirmada o rechazada en el registro público. No es una garantía de resultados futuros, sino un registro de lo que ha sucedido históricamente.
Una muestra del registro está disponible públicamente para que pueda tener una idea del método antes de crear una cuenta. El acceso completo a todos los registros históricos y las actualizaciones continuas requiere iniciar sesión.
No. Las recomendaciones son un apoyo a la toma de decisiones basado en datos y patrones históricos, no una promesa de un resultado específico. La marca de riesgo ayuda a mostrar qué tan segura o insegura es la base de datos.
La información de su cuenta y cualquier historial de transacciones se mantienen separados del registro público y no se utilizan para identificarlo en los registros. Consulte la sección Metodología para obtener más detalles.
¿Tiene alguna pregunta que no ha sido respondida aquí? Ver las preguntas frecuentes completas.
Revise el registro público, lea la descripción del método y juzgue usted mismo si los modelos predictivos tienen sentido como parte de sus decisiones. No hay obligación de mirar primero.