François Lenglet によって生成される各推奨事項は、市場の期待ではなく、検証可能なデータと実績のあるモデルに基づいています。
ポートフォリオの安定性に関連するシグナルを特定するための 40 年間の市場サイクルの分析。
ボラティリティの段階を早期に検出し、資産のエクスポージャーをリアルタイムで制限します。
不透明な意思決定メカニズムを持たず、定量化可能な事実に基づいた推奨事項。
当社のプラットフォームは、何百万ものマクロ経済およびセクターのデータポイントを処理します。人工知能はあなたの判断に取って代わるものではありません。感情的な偏見を取り除き、手動で切り分けるのが難しい安定した成長の機会を強調することで、それを洗練させます。
プロセスの各ステップは文書化され、検索可能な状態に保たれるため、各推奨事項の由来を理解できます。
バックテスト シミュレーションに基づいた、モデルに最適化された割り当てと従来のベンチマークの比較例。
| 期間 | 最適化された（シミュレーションされた）戦略 | ベンチマーク | 年間ボラティリティ | 最大ドローダウン |
|---|---|---|---|---|
| 2015 – 2017 | +6.8% | +7.1% | 4.9% | -3.2% |
| 2018年～2020年 | +5.2% | +2.4% | 5.6% | -6.7% |
| 2021年 – 2023年 | +7.4% | +5.9% | 6.1% | -8.1% |
※過去の実績は将来の結果を保証するものではありません。方法論的な説明のみを目的とした、厳密なバックテスト モデルに基づくシミュレーション。
世界的な変動がより頻繁に起こる時代においては、時間の経過とともに包括的な手動監視を維持することが困難になります。 François Lenglet は高度な計算モデルを活用してポジションを継続的に監視し、定義されたリスク パラメーターからの重大な逸脱を報告します。目標は引き続きポートフォリオの回復力です。戦略は、短期的な市場の動きに衝動的に反応することなく、経済の構造変化を考慮して段階的に調整されます。