Manuelle Chartanalyse kostet Zeit und übersieht Muster in Millisekunden-Daten. Dzoskaruma verbindet sich mit Ihrer Handelsschnittstelle und liefert quantifizierte Empfehlungen, bevor der nächste Chart geladen ist.
Jetzt Portfolio automatisierenKursdaten, Orderbuch-Tiefe und Volatilitätsindikatoren werden fortlaufend ausgewertet, nicht periodisch abgefragt.
Das Modell vergleicht aktuelle Kursformationen mit historischen Datensätzen und markiert statistisch relevante Wiederholungen.
Empfehlungen basieren auf definierten Schwellenwerten – nicht auf Tagesform oder Marktstimmung.
Dzoskaruma wurde für Marktteilnehmer entwickelt, die Entscheidungen auf Datenbasis treffen möchten, ohne selbst Datenwissenschaftler zu sein. Die zugrunde liegenden Modelle werten öffentlich verfügbare Marktdaten, historische Kursverläufe und Orderbuchinformationen aus.
Statt pauschaler Kaufsignale liefert das System nachvollziehbare Kennzahlen zu Risiko, Wahrscheinlichkeit und erwarteter Schwankungsbreite je Position. Jede Empfehlung lässt sich auf die zugrunde liegenden Parameter zurückführen.
Depot oder Broker über eine gesicherte Schnittstelle anbinden – ohne Code.
Risikoprofil, Zielrendite und Handelsfrequenz in wenigen Feldern festlegen.
Modell berechnet Szenarien und liefert priorisierte Empfehlungen in Echtzeit.
Volatilität lässt sich nicht ausschalten, aber sie lässt sich einordnen. Das Modell gewichtet Positionen anhand historischer Schwankungsbreiten und aktueller Korrelationen zwischen Anlageklassen, um Klumpenrisiken frühzeitig sichtbar zu machen.
Anstatt eine einzelne Prognose auszugeben, stellt Dzoskaruma mehrere Szenarien mit jeweiliger Eintrittswahrscheinlichkeit gegenüber. Die Entscheidung, welches Risiko tragbar ist, bleibt bei Ihnen – die Grundlage dafür liefert das Modell.
Die Aussagekraft eines Modells hängt von der Qualität und Aktualität seiner Daten ab. Die folgenden Punkte beschreiben, wie Dzoskaruma damit umgeht.
Kurs-, Volumen- und Orderbuchdaten werden aus mehreren Quellen zusammengeführt und auf Konsistenz geprüft, bevor sie in die Modelle einfließen.
Modelle werden regelmäßig anhand neuer Marktdaten nachjustiert, um Verzerrungen durch veraltete Muster zu reduzieren.
Die Infrastruktur ist so ausgelegt, dass einzelne Nutzer und größere Portfolios mit gleicher Aktualisierungsfrequenz bedient werden.
Berechnungen laufen kontinuierlich im Hintergrund, sodass Empfehlungen nicht auf veralteten Tagesschlusskursen basieren.
Schnittstelle verbinden, Parameter festlegen, Analyse starten – der gesamte Einrichtungsprozess ist in unter 60 Sekunden abgeschlossen.