投资团队收到的信息比他们手动处理的要多：价格、交易量、新闻、宏观指标和资本流动。通常的结果是由于过度谨慎而延迟决策并错失机会。
Puma Fondorio 通过过滤噪音、优先考虑相关变量并提供具体建议而不是未经解释的数据转储的模型来消除该瓶颈。
每个模块都对真实和更新的数据进行操作，在初始处理中无需人工干预。
根据历史模式和当前市场状况预测盈利情景。
在造成损失之前识别过度暴露并提出具体调整建议。
调整分析交易量，而不降低模型的准确性。
它连接市场数据源并将其与用户的投资组合同步，无需手动延迟。
每个建议都可以追溯到生成它的源数据。
该系统不断收集价格、新闻、宏观经济指标和链上数据。
这些模型在生成市场假设之前交叉变量并排除虚假相关性。
结果以书面建议的形式提供，并考虑了置信度和变量。
Puma Fondorio允许您自动复制平台内历史表现最佳的策略，无需手动操作每个仓位。
用户定义分配资本的水平和风险状况；系统执行复制并透明地报告结果，逐个操作。
根据预计波动率自动重新平衡：当资产风险超过用户定义的阈值时，系统会减少其在投资组合中的权重，而无需等待人工审核。
该引擎处理金融新闻和提及量，以在趋势变化完全反映在价格中之前预测趋势变化。
在平台内自动复制具有可验证绩效历史的策略，并具有比例资本分配和用户可配置的损失限额。
数据在传输过程中和静态时均被加密。帐户访问需要独立于模型执行的身份验证，并且可以通过用户设置限制操作权限。
连接受支持的经纪商或交易账户通常在一个会话中完成。一旦拥有至少 30 天的投资组合历史记录，引擎就会开始生成信号。
每个建议都包括其估计的置信水平以及操作结束后的实际结果，从而可以将模型预测与有效性能进行比较。