Fondryve は、中間所得世帯が機関投資家と同じ厳密な分析にアクセスできるようにするために開発されました。私たちのモデルは、短期的なセンチメントや憶測に依存するのではなく、数十年にわたる市場の歴史を処理します。
すべての推奨事項には、それを生成したデータが伴うため、戦略にコミットする前に、過去の市場状況下でその戦略がどのようにパフォーマンスを発揮したかを確認できます。
当社のプラットフォームは、大規模なデータ分析と予測モデリングを組み合わせて、過去の市場動向を長期的なポートフォリオの実践的なガイダンスに変換します。
Fondryve のモデルは、株式、債券、多様なファンドのパフォーマンスをカバーする数十年にわたるデータセットでトレーニングされています。このシステムは、単一の結果を予測するのではなく、さまざまな経済状況の下で予想されるさまざまな利益を推定し、何が期待されるのかについて現実的な見方を提供します。
過去の市場サイクルにわたるモデル化された収益範囲の比較例。
推奨事項は、一般的なリスク プロファイルではなく、投資期間とリスク許容度に合わせて調整されます。 10 年後に子供の教育のために貯蓄する家族と、30 年後に退職を計画している家族は異なる配分経路を採用しており、両方とも同じバックテストされた証拠ベースによって裏付けられています。
さまざまな期間にわたる割り当て調整の簡略化されたビュー。
各推奨事項はクライアントに届くまでに 4 つの段階を通過するため、プロセスの透明性と再現性が保たれます。
モデリングを開始する前に、確立された財務データ ソースから市場、経済、ファンド レベルのデータが収集およびクリーニングされます。
候補戦略は、実際の市場ストレス下でどのようにパフォーマンスを発揮するかを評価するために、景気後退を含む過去の期間に対してテストされます。
結果は、目標、期間、および規定されたリスク許容度に基づいてフィルタリングされ、適切な戦略の候補リストが生成されます。
選択された戦略は実行および監視され、元のバックテストされた予測に対してパフォーマンスが定期的にレビューされます。
これらは、家族が Fondryve の分析を既存の貯蓄や投資計画に適用することが最も多い分野です。
場当たり的な調整ではなく、バックテストされた配分モデルに基づいて既存の保有資産をリバランスし、長期にわたってより一貫したリスク対リターン比を目指します。
標準的なステートメントからは明らかではない集中リスクと資産間の相関関係を特定し、変更を加える前に代替案をモデル化します。
さまざまな資産クラスの確率加重シナリオをレビューし、エクスポージャーをいつ増やすか、保留するか、減らすかについての決定をサポートします。
家族は当社を信頼して機密の財務情報を提供しているため、データ処理に対する当社のアプローチは意図的に平易で検証可能に保たれています。
当社は、分析または推奨事項を作成するために必要なデータのみを収集します。情報が販売されることはなく、お客様が要求したサービス以外の目的で使用されることもありません。
データは業界標準のプロトコルを使用して転送中に暗号化され、ストレージ システム内で保存される際にも暗号化され、許可されたプロセスのみにアクセスが制限されます。
当社の個人データの取り扱いは、英国の GDPR に基づいて定められた原則を含む英国のデータ保護法に従い、法的根拠、保持、およびお客様の情報にアクセスまたは削除する権利をカバーします。