Crescânio Equity – Dashboard zur Marktdatenanalyse, das von einem Händler verwendet wird
Datenintelligenz für den Tageshandel

Handelsentscheidungen basieren auf Daten, nicht auf Intuition

Crescânio Equity analysiert große Mengen an Marktdaten in Echtzeit und wendet historisch getestete Vorhersagemodelle an, sodass jede Empfehlung auf Beweisen und nicht auf einer Ahnung basiert.

Wie Technologie für Sie funktioniert

Drei Säulen stützen jede Empfehlung

Das Crescânio Equity-Modell verarbeitet historische Serien und Echtzeitdaten, um relevante Muster zu identifizieren, bevor sie in herkömmlichen Diagrammen sichtbar werden.

01

Prädiktive Intelligenz

Die Modelle vergleichen den Preis, das Volumen und die Volatilität von Tausenden von Vermögenswerten, um Muster zu identifizieren, die sich in der Vergangenheit vor relevanten Marktbewegungen wiederholt haben.

02

Risikominderung

Jedes Signal wird von Exposure-Parametern und simulierten Verlustszenarien begleitet, sodass bei der Entscheidung das Risiko vor dem möglichen Ertrag berücksichtigt wird.

03

Skalierbarkeit

Die gleiche Analysestruktur deckt alles ab, vom Portfolio eines einzelnen Händlers bis hin zum Geschäftsvolumen an einem institutionellen Schreibtisch, ohne an Tiefe zu verlieren.

Methodik

Ein vierstufiger Zyklus, der für jedes erzeugte Signal wiederholt wird

Ohne diesen Vorgang gelangt keine Empfehlung auf Ihren Bildschirm. Die Transparenz der Methodik stärkt das Vertrauen in das Ergebnis.

SCHRITT 1

Datenaufnahme

Kurse, Volumina, Nachrichten und makroökonomische Indikatoren werden kontinuierlich aus mehreren Marktquellen gesammelt.

SCHRITT 2

Mustererkennung

Algorithmen identifizieren Korrelationen und wiederkehrende Verhaltensweisen in verschiedenen Zeitfenstern, von der Intraday- bis zur Jahreshistorie.

SCHRITT 3

Backtesting

Jedes identifizierte Muster wird vor der praktischen Anwendung anhand historischer Daten getestet, um seine Leistung zu messen.

SCHRITT 4

Ausführungssignal

Nur durch Backtesting validierte Muster erzeugen ein Signal, das mit Kontext, geschätzter Frist und dem damit verbundenen Risikoniveau geliefert wird.

Trendwende
Spurunterbrechung
Intraday-Momentum

Anschauliche Darstellung der historischen Einhaltung von Mustern, die in verschiedenen Zeitfenstern getestet wurden. Vergangene Ergebnisse sind keine Garantie für die zukünftige Leistung.

Praktische Anwendung

Nach Risikoprofil geordnete Strategien

Jede Strategie ist darauf ausgelegt, intelligente strategische Entscheidungen innerhalb eines vom Anleger selbst definierten Risikoniveaus zu unterstützen.

Konservativ

Kapitalerhalt

Die Signale konzentrieren sich auf liquidere Vermögenswerte, mit strengeren Volatilitätsfiltern und einer geringeren Häufigkeit von Transaktionen.

Backtest-Fenster: 5 Jahre historische Daten
Durchschnittliche Häufigkeit: niedrig
Ausgewogen

Balance zwischen Risiko und Rendite

Es kombiniert Trend- und Umkehrsignale und verteilt das Engagement über den Tag hinweg auf verschiedene Anlageklassen.

Backtest-Fenster: 5 Jahre historische Daten
Durchschnittliche Häufigkeit: mäßig
Aggressiv

Zeitrafferaufnahme

Modelle, die für kurzfristige Intraday-Operationen angepasst sind, mit größerer Toleranz gegenüber Schwankungen und hohem Signalvolumen.

Backtest-Fenster: 5 Jahre historische Daten
Durchschnittliche Häufigkeit: hoch
Die auf der Plattform angezeigten Leistungsmetriken beziehen sich auf rückwirkende Tests historischer Daten und dienen als Referenz für das Verhalten des Modells in der Vergangenheit. Sie stellen kein Versprechen auf künftige Rückgabe dar.
Crescânio Equity – Team, das Datenmodelle für Investitionsentscheidungen analysiert
Über den Crescânio Equity

Entwickelt, um Big Data näher an das Terminal des einzelnen Händlers zu bringen

Crescânio Equity entstand aus der Erkenntnis heraus, dass die meisten Marktdateninformationen auf institutionelle Tabellen beschränkt sind, während einzelne Händler ihre Entscheidungen weiterhin mit fragmentierten Tools treffen.

Unsere Aufgabe besteht darin, große Datenmengen in klare, getestete und dokumentierte Signale zu übersetzen, sodass die Entscheidungsfindung von der Methodik abhängt und nicht von der Zeit, die für die Analyse von Tabellenkalkulationen zur Verfügung steht.

Wir glauben, dass sich finanzielle Entscheidungen verbessern, wenn der Zugang zu Datenanalysen nicht mehr das Privileg einiger weniger ist.

FAQ

Technische Transparenz vor der Entscheidung

Wie groß ist die Latenz zwischen den Marktdaten und dem generierten Signal?

Die Verarbeitung erfolgt in kontinuierlichen Zyklen von Sekunden bis zu einigen Minuten, abhängig von der Art der Strategie und der Granularität der analysierten Daten. Hochfrequente Intraday-Strategien nutzen kürzere Aktualisierungsfenster.

Ist es möglich, Crescânio Equity per API in meinen Broker zu integrieren?

Ja. Die Plattform bietet eine API-Integration für die Nutzung von Signalen und Leistungsdaten, sodass die endgültige Ausführung in der vom Händler bereits verwendeten Umgebung erfolgen kann.

Sind Empfehlungen automatisch oder erfordern sie eine menschliche Validierung?

Signale sind Empfehlungen, die auf statistischen Modellen und historischem Backtesting basieren. Die endgültige Ausführungsentscheidung bleibt unter der Kontrolle des Benutzers, der die Risikoparameter anpassen kann, bevor er Maßnahmen ergreift.

Wie werden Benutzerdaten gespeichert?

Konto- und Nutzungsdaten werden pro Kunde in einer separaten Umgebung gespeichert, mit Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand. Die in den Modellen verwendeten Marktdaten werden in aggregierter und anonymisierter Form behandelt.

Berücksichtigt das Backtesting Betriebskosten wie Maklergebühren und Slippage?

Ja. Beim Backtesting werden Schätzungen der Transaktionskosten und des Preisverfalls berücksichtigt, sodass die simulierte Leistung den tatsächlichen Ausführungsbedingungen nahekommt.

Nächster Schritt

Erhöhen Sie Ihr Entscheidungsniveau mit geprüften Daten

Fordern Sie Zugriff auf die Plattform an und sehen Sie, wie Crescânio Equity-Modelle Signale, Risiko- und Leistungsverlauf in einem einzigen Dashboard organisieren.

Zugriff anfordern

Dokumentierte Methodik. Daten werden verschlüsselt behandelt. Die endgültige Entscheidung liegt immer unter der Kontrolle des Benutzers.