Luvor Fyrvo combina modelli predittivi con registri disponibili pubblicamente in modo da poter seguire e verificare i risultati prima di basare le proprie decisioni su di essi.
Invece di chiederti di crederci sulla parola, pubblichiamo la metodologia e i risultati in un formato di registro comune. Gli altri utenti possono vedere quando un modello ha avuto successo e quando ha fallito.
| ID modello | Timbro temporale | Stato |
|---|---|---|
| PM-014 | 2024-11-02 09:14 | Verificato |
| PM-022 | 2024-11-02 11:02 | Verificato |
| PM-014 | 03-11-2024 08:47 | Verificato |
Estratto del formato del registro. Ogni post associa una versione del modello con un timestamp e uno stato di verifica, impostati da revisioni indipendenti della community.
Quando un modello effettua una valutazione, l'input, il tempo e il risultato vengono registrati nel registro. Altri utenti nella comunità possono confrontare la valutazione registrata con il risultato effettivo e contrassegnare il record come verificato o rifiutato.
Lo scopo non è promettere rendimenti certi, ma rendere trasparente la storia dei modelli, in modo che tu possa valutare tu stesso quanto vuoi appoggiarti su di essi.
La piattaforma è costruita per supportare le decisioni, non per prenderle per te. Ogni strumento fornisce input concreti che puoi aggiungere alla tua conoscenza del mercato.
I modelli analizzano i modelli di dati storici e attuali per indicare i probabili sviluppi. Vengono aggiornati continuamente man mano che arrivano nuovi dati e le loro valutazioni precedenti possono sempre essere visualizzate nel registro pubblico.
Ogni raccomandazione è seguita da un indicatore di rischio basato sulla volatilità e sulla qualità dei dati, in modo da poter vedere rapidamente se un approfondimento si basa su un database solido o scarso.
I dati vengono raccolti ed elaborati continuamente, quindi i consigli riflettono le informazioni più recenti disponibili, piuttosto che un'istantanea vecchia di giorni.
Evitiamo promesse tecniche che non possiamo mantenere. Ecco i quattro passaggi attraverso i quali passano i tuoi dati, dalla raccolta alla raccomandazione.
I dati di mercato rilevanti e i modelli storici vengono raccolti e strutturati in modo da poter essere inclusi nei calcoli dei modelli.
I modelli predittivi elaborano i dati e formano una valutazione con il livello di rischio associato.
Il risultato viene registrato nel log pubblico, dove potrà essere seguito e controllato nel tempo da altri utenti.
Riceverai una raccomandazione chiara con giustificazione e contrassegno del rischio, sulla quale puoi scegliere di agire o ignorare.
Le informazioni del tuo account e la cronologia delle transazioni vengono trattate separatamente dal registro pubblico e non vengono mai condivise con terze parti senza il tuo consenso. Nei file di registro vengono visualizzati solo i risultati del modello in forma anonima.
È possibile accedere alla piattaforma tramite un'API, in modo da poter inserire consigli e registrare i dati direttamente nei tuoi strumenti di follow-up, senza dover accedere manualmente ogni giorno.
Luvor Fyrvo è stato sviluppato pensando ai partecipanti alla gig economy e agli investitori indipendenti: persone il cui reddito varia di mese in mese e quindi necessitano di un supporto decisionale di cui fidarsi nel tempo, piuttosto che di congetture una tantum.
Sottolineiamo che i metodi alla base delle raccomandazioni possono essere spiegati e verificati. Questo è l’approccio che sta alla base sia dei modelli predittivi che del log pubblico.
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I modelli di utilizzo variano, ma la maggior parte utilizza la piattaforma come punto di riferimento fisso in una settimana lavorativa altrimenti irregolare.
Un investitore indipendente controlla l'indicatore di rischio giornaliero e le raccomandazioni aggiornate prima dell'apertura del mercato e le utilizza come uno dei numerosi input nella decisione.
Un libero professionista con carichi di lavoro variabili utilizza i registri della piattaforma per tenere traccia di come sono andati i consigli precedenti prima di dedicare tempo alla propria analisi.
Un analista confronta i propri calcoli con il registro pubblico della piattaforma per vedere se ci sono deviazioni sistematiche che dovrebbero essere indagate ulteriormente.
Le domande che riceviamo più spesso riguardano la provenienza dei dati e come avviene effettivamente la verifica.
I dati vengono raccolti da fonti di mercato disponibili al pubblico e set di dati storici. Non compiliamo noi stessi nuovi dati grezzi, ma strutturiamo e analizziamo le fonti esistenti in modo che possano essere incluse nei modelli.
Ciò significa che una valutazione del modello è stata confrontata con il risultato reale di altri utenti nella comunità e contrassegnata come confermata o rifiutata nel registro pubblico. Non è una garanzia di risultati futuri, ma una testimonianza di ciò che è storicamente accaduto.
Un campione del registro è disponibile pubblicamente in modo da poter avere un'idea del metodo prima di creare un account. L'accesso completo a tutti i record storici e agli aggiornamenti continui richiede l'accesso.
No. Le raccomandazioni costituiscono un supporto decisionale basato su dati e modelli storici, non una promessa di un risultato specifico. La marcatura del rischio aiuta a mostrare quanto sia sicuro o pericoloso il database.
Le informazioni del tuo account e l'eventuale cronologia delle transazioni vengono mantenute separate dal registro pubblico e non vengono utilizzate per identificarti nei registri. Vedi la sezione Metodologia per maggiori dettagli.
Hai una domanda a cui non hai risposto qui? Consulta le domande frequenti complete.
Esamina il registro pubblico, leggi la descrizione del metodo e giudica tu stesso se i modelli predittivi hanno senso come parte delle tue decisioni. Non c'è obbligo di guardare prima.