Majetrix 是围绕一个简单的观察而建立的：大多数零售加密货币研究都是手动的、耗时的，并且事后难以验证。我们的平台不断地将统计和机器学习技术应用于市场数据，因此研究时间用于解释结果而不是收集结果。
我们的总部位于英国，设计时考虑到了学生和职业生涯早期的专业人士，他们希望将数据科学思维应用到自己的投资组合中，而不需要交易台的工具或资金。
加密货币市场在数十个场所持续交易，价格相关信息的到达速度比大多数个人投资者可以合理追踪的速度要快。手动交叉引用图表、订单簿和链上活动需要花费数小时，并且在时间压力下很容易出错。
Majetrix 旨在吸收大量数据，并将其转化为数量较少、推理清晰、经过风险评分的信号 — 让您在知情的情况下做出最终决定，而不是猜测。
交易所订单簿、链上活动和公众情绪指标都是全天候提取的，而不是按照手动时间表刷新。
该模型寻找资产中反复出现的波动性和动量模式，而不是单独分析每种代币。
每条建议都配有风险标志，反映信号生成时的波动性和流动性状况。
每个信号都带有时间戳并保留，因此可以稍后根据市场实际发生的情况检查其结果。
Beta 仪表板显示了针对随时间推移的后续价格变动的模型信心，按资产和信号假设的持有期限进行细分。您可以看到模型在不同市场条件（包括高波动时期）中的表现，而不是单一的标题数字。
模型生成的每个信号都带有时间戳并从发出之日起保留，因此可以查看其后续结果，而不是从内存中调用。
Beta 成员可以在存档之前查看最近的条目，标记任何看起来与已发布的方法不一致的内容。
根据信号生成时的波动性和流动性状况，信号按暴露水平（低、中或高）进行分类。
性能日志在发生时发布，而不是追溯整理。一旦条目被记录，我们就不会删除或重述它们，这是社区审核流程旨在检查的一部分。
您不需要统计学学位即可使用 Majetrix，但它有助于大致了解每个建议背后发生的情况。
该系统不断从多个来源提取订单簿数据、链上交易活动和聚合情绪源，将它们标准化为通用的分析格式。
统计和机器学习模型寻找这些数据中的相关性、波动性变化和动量模式，将当前状况与历史类似情况进行比较。
输出被转化为经过风险调整的排名建议，其中包含建议的头寸规模范围和持有期限，以及任何相关的警告标志。
以下场景是如何使用平台输出的说明性示例。它们描述了一种应用数据的方法，而不是保证的结果。
为加密货币留出适量金额的学生可能会使用 Majetrix 的风险标志来避免在高波动性窗口期间进入头寸，而是在提交较小的预定义金额之前等待较低风险的信号。
仅说明性场景。个体结果会有所不同，并且本示例未代表。
拥有更大、更成熟职位的年轻专业人士可能会使用中等风险信号作为提示，在预期波动之前减少风险敞口，而不是增加风险敞口——将该模型视为更广泛策略中多个输入中的一个。
仅说明性场景。这不是投资建议，不应被视为建议。
我们的核心 USP 是，性能声明并不是抽象的自我报告——它们被记录为单独的、带有时间戳的条目，测试版成员可以直接检查。该方法记录了每个信号的生成、评分和存档方式，以便审核人员检查我们内部使用的相同流程。
查看完整的方法论| 日期 | 资产 | 信号 | 风险标志 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 第一天 | 比特币/英镑 | 保持 | 低 | 关闭 |
| 第一天 | 以太坊/英镑 | 减少 | 中等 | 关闭 |
| 第二天 | 索尔/英镑 | 手表 | 高 | 打开 |
加入等候名单，尽早访问仪表板，包括实时绩效日志、风险评分信号和完整的方法文档。
加入测试版加密资产投资的监管方式与英国主流金融产品不同，其价值可能会下跌也可能会上涨。记录的信号和过去的模型性能并不是未来结果的可靠指标。 Majetrix提供分析工具来支持您自己的研究，不提供个人投资建议。在做出任何投资决定之前，请确保您了解风险。