Rolo Danker 的引擎提取历史和实时市场数据，应用基于该数据训练的统计模型，并将输出转换为简单语言指导。目的是使每项建议背后的推理可追溯，而不是黑匣子。
简单来说： 回溯测试意味着对策略尚未“见过”的过去数据进行测试，因此我们可以在将其应用于实时决策之前评估其逻辑是否在历史上有效。
下图说明了在回溯测试场景中观察到的行为形状：与非托管基准相比，模型引导策略往往会减少波动时期的回撤深度。它不是对未来结果的预测。
模拟低迷时期投资组合下跌的相对深度，模型引导与非管理基准。
策略根据十多年跨越多个经济周期的历史市场数据进行测试。
模型会根据新数据滚动重新检查，而不是部署后保持静态。
测试包括市场压力时期，而不仅仅是稳定的增长条件，以评估弹性。
每项建议都带有经过计算的风险评分，因此风险暴露是明确的而不是暗示的。
历史背景免责声明：回溯测试的表现反映了在模型中使用的假设下策略对历史数据的表现。它不能保证未来的回报，过去的市场行为也不能作为接下来会发生什么的可靠指标。 Rolo Danker 不提供受监管的投资建议。
每个功能都利用相同的底层数据管道，因此信号在实时监控、风险评估和建议输出中保持一致。
市场数据是连续处理的，而不是按固定计划处理的，因此波动性或价格变动的变化会在平台的正常刷新周期内反映在您的仪表板上，而不是第二天。
在提出任何建议之前，都会根据风险模型进行加权，该模型考虑了波动性、与现有持仓的相关性以及历史下行行为，因此风险敞口是量化的而不是假设的。
建议会根据您在入职时设定的目标和风险承受能力进行调整，因此相同的基础数据可以为谨慎的储户和计划长期增长的人提供不同的指导。
相同的基础模型适用于三种常见情况。选择一个选项卡以查看重点如何变化。
对于一边全职工作一边管理个人储蓄的人来说，Rolo Danker 可以处理正在进行的数据监控工作：跟踪市场走势，在职位风险状况发生变化时进行标记，并以简单语言而不是原始模型输出来呈现选项。
小型企业使用相同的分析层对现金储备分配或资本支出时间安排等决策进行压力测试，并使用基于历史市场和经济状况的情景模型，而不是单一的预测数据。
对于那些持有混合资产的人，该平台会分析现有头寸之间的相关性，并标记集中风险增加的情况，支持有关再平衡的决策，而不是规定固定分配。
账户和财务数据在传输和静态时都被加密，并且对原始数据集的访问仅限于需要它进行模型处理的系统。我们不会将个人数据出售给第三方。
不会。模型和计算在后台运行；您与简单语言的建议、风险评分和解释进行交互，而不是代码、电子表格或原始统计输出。
是的。 Rolo Danker 是一种决策支持工具，而不是您的资金托管人，因此您的资金仍保留在您现有的经纪商或账户提供商处。您可以随时通过帐户设置暂停或取消订阅。
不。该平台仅提供分析和建议。任何根据建议采取行动的决定以及由此产生的任何交易均由您通过您自己的经纪人或提供商做出。
没有任何模型可以解释所有未来场景。建议包括置信度和风险指标，以便您可以判断模型自身的历史基础在不熟悉的条件下应承担多少权重。
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