许多通过平台工作或小型投资寻求额外收入的人缺乏持续跟踪市场的时间和工具。结果是根据不完整的信息做出决策。
Vederhet 通过自动化数据收集和分析并将结果呈现为具体的、经过解释的建议而不是原始数据来应对这些挑战。
该平台由多个互连的组件组成，这些组件在生成建议之前处理数据的收集、验证和解释。
统计模型根据历史和当前数据进行训练，以估计给定市场条件下的可能结果。当新数据可用时，模型会更新。
传入的数据会被持续处理，因此建议反映的是当前状况而不是过时的快照。
相同的分析基础可以适应不同的风险承受能力和时间范围，从短期额外收入到长期资本配置。
所有数据在传输和存储过程中都在加密环境中进行处理，以降低未经授权访问的风险。
安全性不是附加项，而是数据接收、处理和存储方式的先决条件。以下是 Vederhet 开发所依据的中央框架的概述。
| 面积 | 练习 | 状态 |
|---|---|---|
| 隐私 | 符合 GDPR 原则的处理 | 活跃 |
| 信息安全 | 根据 ISO/IEC 27001 原则开发的例程 | 活跃 |
| 金融监管 | 标记为决策支持的建议，而不是个人建议 | 活跃 |
| 数据存储 | 欧盟/欧洲经济区基础设施内的存储 | 活跃 |
加密意味着数据被转换成只能用正确的密钥读取的形式。这可以减少数据在传输或存储期间被拦截的后果。
该过程分为明确定义的步骤，因此始终可以了解建议是如何得出的。
相关市场和价格数据是从可用来源持续收集的，并带有时间戳以供验证。
检查数据是否有错误和不一致，并将其格式化为模型可以处理的通用格式。
验证数据通过统计模型运行，估计可能的结果并识别相关模式。
每个结果都会根据用户指定的风险承受能力和时间范围进行加权，然后才被视为推荐。
该推荐会附有理由、假设和指定的置信度，以便用户做出决定。
寻求额外收入的个人很少有时间建立自己的风险模型。 Vederhet 在显示建议之前计算结果的风险和变化，以便风险级别成为决策的可见部分，而不是事后的想法。
统计模型用于在给定可用数据和所选时间范围的情况下估计可能结果的分布。这使得可以在一致的基础上对替代方案进行比较，而不是孤立地考虑。
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