Ulfryka Spenqor kombiniert Dollar-Cost-Averaging mit Modellen des maschinellen Lernens, die kontinuierlich günstige Einstiegspunkte bewerten. Sie legen den Rahmen fest, das System übernimmt die Analysearbeit.
Viele Menschen, die sich ein passives Einkommen aus Investitionen wünschen, wissen im Grunde, was sie tun sollten: Ihre Einkäufe über einen längeren Zeitraum verteilen, anstatt zu versuchen, den Markt perfekt zu timen. Die Herausforderung besteht darin, dass eine regelmäßige Nachverfolgung von Kursen, Umfang und Neuigkeiten erforderlich ist – wofür die meisten Menschen aufgrund von Beruf und Familie einfach keine Zeit haben.
Ulfryka Spenqor wurde entwickelt, um diesen Teil der Arbeit zu übernehmen. Die prädiktive Analyse durchsucht große Mengen an Marktdaten und identifiziert Zeiträume, die in der Vergangenheit innerhalb der von Ihnen festgelegten Grenzen mehr oder weniger günstig für Käufe waren.
Wir glauben, dass fortgeschrittene Analysen nicht unverständlich sein müssen. Ulfryka Spenqor ist als Entscheidungsunterstützungstool konzipiert: Die Modelle berechnen wahrscheinliche Eintrittspunkte, aber Sie legen immer die Grenzen für Betrag, Häufigkeit und Risikoniveau fest.
Die Plattform ist keine Renditegarantie – keine Analyse kann den Markt mit Sicherheit vorhersagen. Es handelt sich um ein Tool, das den Aufwand der manuellen Überwachung reduziert und den durchschnittlichen Kosteneffekt genauer macht als bei festen, kalendergesteuerten Einkäufen.
Die Methode basiert auf dem klassischen Dollar-Cost-Averaging (DCA), verfügt jedoch über eine wichtige Ergänzung: Der Zeitpunkt jedes Kaufs innerhalb des Zeitraums wird durch das Modell optimiert, anstatt einem festen Datum zu folgen.
Das System ruft und verarbeitet kontinuierlich Marktdaten – Preisentwicklung, Volumen und Volatilität –, um ein aktuelles Bild der Marktlage zu erstellen.
Anstatt jeden Monat an einem festen Datum einzukaufen, berücksichtigt das Modell mehrere mögliche Zeitpunkte innerhalb des Zeitraums und wählt den Zeitpunkt aus, der in der Vergangenheit bessere Einstiegsbedingungen bietet.
Sobald Ihre Parameter festgelegt sind, werden die Einkäufe automatisch innerhalb der von Ihnen definierten Grenzen getätigt. Sie können mitmachen, müssen aber nicht bei jeder Transaktion klicken.
Die Modelle berücksichtigen historische Muster und aktuelle Marktbedingungen, um abzuschätzen, welche Zeiträume sich als günstiger für Käufe erwiesen haben, ohne ein bestimmtes Ergebnis zu versprechen.
Sie legen Ober- und Untergrenzen für Menge und Belichtung fest. Das System bleibt innerhalb dieser Grenzen und warnt bei Abweichungen vom normalen Marktgeschehen.
Alle Bewertungen und getätigten Käufe werden protokolliert und fortlaufend angezeigt, sodass Sie nachvollziehen können, warum und wann eine Aktion durchgeführt wurde.
Die gesamte Kommunikation zwischen Ihnen und der Plattform ist verschlüsselt und der Zugriff auf die Kontoeinstellungen erfordert eine separate Anmeldung mit eingeschränkter interner Rechteverwaltung. Wir bauen die Sicherheitsroutinen im Zuge der Entwicklung der Plattform schrittweise aus.
Wir erfassen nur die Daten, die für den Betrieb des Dienstes und die Erfüllung norwegischer und europäischer Datenschutzanforderungen erforderlich sind. Die Daten werden nicht zu Marketingzwecken an Dritte weitergegeben.
Nein. Der Cost-Averaging-Effekt verringert das Risiko, alles auf einmal zu einem schlechten Preis zu kaufen, beseitigt jedoch nicht das Marktrisiko. Predictive Analytics verbessert die Wahrscheinlichkeiten, garantiert jedoch nicht das Ergebnis.
Nein. Die Oberfläche erklärt die Begriffe dort, wo sie verwendet werden, und Sie legen nur allgemeine Rahmenbedingungen wie Betrag und Zeitraum fest. Das Modell übernimmt die technischen Bewertungen.
Ja. Sie können den Betrag, die Häufigkeit und die Risikolimits jederzeit in den Kontoeinstellungen ändern oder die Automatisierung anhalten.
Sie entscheiden, wie viel Sie pro Zeitraum zurücklegen möchten, und können die Automatisierung jederzeit anpassen oder beenden. Es besteht keine Verpflichtung, Kapital über einen bestimmten Zeitraum zu binden.
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