每天都会产生越来越多的市场数据、财务报表、宏观经济指标和新闻。手动区分有用信号和随机波动需要时间和技能，而这些时间和技能很少能像市场所需的那样快。
Civora Quota 将预测模型应用于广泛的时间序列，在推荐每个策略之前对其进行回溯测试过程。结果是一组操作指示，并附有相关记录的历史行为，而不是没有证据的预测。
模型不仅仅描述过去：它们根据数据中反复出现的相关性来估计未来场景的概率，并在新的相关信息到达时更新预测。
四个组件协同工作，将原始数据转化为可验证的操作指南。
每个提议的策略都会根据多个历史数据进行测试，并在分析期间记录收益和损失阶段的报告。
每次数据更新时都会重新计算暴露指标，报告超出设定阈值的变化。
该系统可以识别大量异构数据中的事件，从而减少深入的手动分析所需的时间。
分配根据指定的目标和风险承受能力进行调整，与规定的运营限制保持一致。
三个连续步骤，每个步骤都可测试，从一组原始数据得出可操作的指示。
市场、财务和运营数据从多个来源收集，在处理前进行验证并合并为一致的格式。
每个模型都经过与训练不同的历史时期的测试，以在运行使用前验证其稳定性。
结果被转化为清晰的指示，并附有置信区间和相应策略的历史行为。
根据使用者的概况，相同的分析用于不同的目标。
公司使用 Civora Quota 分析来评估投资场景、估计运营决策的影响并根据可比较的历史数据比较替代方案。这些建议已集成到现有的规划流程中，但不会取代它们。
私人投资者和分析师在分配资本之前使用该平台验证策略的历史一致性，减少对纯粹定性评估的依赖，并使决策过程更加可追溯。
风险控制团队监控最新指标，以预测风险敞口的变化，并在超过关键阈值之前进行干预，并提供有助于审查决策的警告幅度。
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分析团队的成员将与您联系，以确定与您的案例相关的目标和数据。
历史结果并不能保证未来回报；然而，每个策略在提出之前都会经过验证。