初始情况
价格变动、利率决策和地缘政治事件会在数小时内改变风险状况。那些只每月或每季度检查投资组合的人通常只在损失已经发生时才做出反应。 Buzzwirezo 持续处理相关数据源，并在风险变化反映在性能中之前使风险变化可见。
经典考试
每季度与顾问会面，根据历史关键人物进行评估。
数据驱动分析
持续评估当前市场数据并通知相关偏差。
经典考试
在证券账户报表中公布损失后，就会发生反应。
数据驱动分析
记录领先指标，以便在重大走势之前有回旋余地。
经典考试
评估基于经验和有限的数据。
数据驱动分析
模型包含广泛的数据集并记录每项建议的基础。
技术
无论交易时间如何，价格、波动性和利率数据都会被持续记录并与单个投资组合进行比较。
统计模型识别历史和当前数据中的模式，并通过置信声明估计可能的风险场景。
存储风险承受能力和投资期限，以便仅在偏差实际相关时才触发通知。
方法论
Buzzwirezo 的每项行动建议都可以追溯到具体的数据点。用户可以了解哪些因素影响评估并保留决策权。
市场、利率和投资组合数据均来自经过验证的来源，并检查其一致性。
模型计算与存储的风险状况的偏差，并根据紧急程度对它们进行分类。
每个建议都提供了基础指标和相应的数据源。
最终决定权仍由用户或其顾问做出。 Buzzwirezo 不执行自动交易。
数据完整性优先于速度：在处理之前检查传入数据集的完整性和合理性，以避免误解。
使用案例
具有长期投资视野的家庭很少需要短期回报最大化，而是需要稳定性。 Buzzwirezo 评估现有投资组合内的集群风险，并显示多元化如何影响波动范围。
在对投资组合进行调整之前（例如在资产类别之间切换时），系统会模拟对整体风险的影响并并排呈现几种场景。
数据保护与控制
根据适用的数据保护法规，处理在欧盟境内的服务器上进行。访问权限按照最小授权原则分配。
不会。Buzzwirezo 创建分析和建议。只有用户或其顾问才能决定其实施。没有自动订单执行。
每个评估都标有其数据基础和使用的模型。不确定的假设是这样陈述的，而不是作为既定事实提出的。
可根据要求彻底删除用户数据。有关截止日期和程序的详细信息可以在数据保护信息中找到。