即使评估少数市场的定价趋势、交易量变化和宏观经济指标，每周也需要花费数小时的电子表格工作，而且大部分分析在完成之前就已经过时了。从头开始构建有效的预测模型需要统计、编程和持续维护，而很少有散户投资者有时间或背景来承担这些工作。
Nang Phatdat 摄取定量分析师将使用的相同类别的数据，应用已经根据历史条件进行测试的模型，并且仅显示清除定义的置信阈值的建议。您检查输出；无论您是否在观看，处理都会在后台连续运行。
您在屏幕上看到的每条推荐背后都有四种功能。
统计和机器学习模型寻找定价、交易量和情绪数据的持久模式，产生前瞻性信号，而不是市场当前状况的静态快照。
市场源是连续处理的，因此模型会在新信息到达时重新计算，而不是等待固定的每日或每周更新周期。
每项建议都带有风险分类，头寸规模规则会自动应用，以限制对任何单一信号、模型或市场的敞口。
在模型到达您的仪表板之前，会根据多年的历史数据对其进行测试，以了解其表现如何，包括在市场压力期间。
每个策略在到达您的仪表板之前都会经历相同的四个阶段。不会跳过这些步骤来产生更快的结果。
定价、交易量和相关宏观经济指标来自多个市场，并标准化为通用格式。
每个模型都会针对未经过训练的历史时期（包括过去的经济低迷时期）进行算法验证，以衡量其逻辑在压力下的表现。
发出的建议附有风险分类和建议的头寸规模，而不是作为单一的、不合格的买入或卖出指令。
实时结果与模型的回测预测进行持续比较。如果结果存在明显差异，则模型会被标记为需要重新校准。
Nang Phatdat 由数据分析师和工程师团队构建，他们将每个模型视为记录的过程而不是封闭的系统。每个建议都可以追溯到数据输入和生成它的验证步骤，因此您可以看到信号背后的推理，而不是简单地信任输出。
该平台位于英国，围绕英国投资者的数据处理和报告期望构建，每份策略报告均附有方法说明。
下面的面板反映了报告仪表板的结构，使用模拟数字来说明布局而不是代表实际的交易结果。
多个完整的市场周期，包括经济低迷，而不是单一的有利历史时期。
与每项建议一起报告，而不是在您必须单独请求的支持文档中保留。
按固定时间表运行，如果现场表现偏离回测预期，则会自动触发。
本节中的数字和图表仅供说明之用，并不代表任何特定策略的历史或预计表现。过去的模拟业绩并不是未来结果的可靠指标，所有投资都存在损失风险。
不。该平台是为那些想要定量分析输出而不需要自己构建模型的人而构建的。建议以简单的语言呈现，并在其描述的图形旁边定义了技术术语。
每项建议都根据其预测方差和历史回撤范围进行风险分类。任何分类都不能完全消除风险：市场可能会违背任何模型，模拟的历史表现并不能保证未来的结果。
基础数据会被持续处理，并且随着新的市场信息的到来而重新计算建议，而不是按照固定的每日或每周周期。性能报告在相同的基础上刷新，因此您不再使用静态快照。
帐户数据在传输和静态时都经过加密，并且访问遵循标准身份验证实践。 Nang Phatdat 不需要您的经纪或银行登录详细信息来生成建议，因为该平台分析市场数据而不是直接管理您的资金。