原始数据和负责任的投资决策之间有几个处理步骤。 VeldPr0of 使这些步骤易于理解，而不是将它们作为黑匣子出售。
我们的模型评估历史和当前的市场数据，以估计未来价格变动的概率。结果不是传统意义上的预测，而是对每种策略进入市场的概率的不断更新的评估。
虽然经典的研究流程基于定期报告，但 VeldPr0of 每秒都会处理市场数据。波动性峰值、流动性变化和相关性破坏直接纳入每个复制策略的评估中。
任何策略的采用都是经过检查的。每个周期在资本转移之前都会经历相同的三个阶段。
来自各种人工智能策略的交易数据、头寸规模和风险指标被集中汇总，并在进一步处理之前检查一致性。
每个策略都针对历史市场阶段进行回溯测试（回溯测试）并检查其风险指标。只有满足定义的回撤和一致性阈值的策略才会发布用于复制。
批准的策略将根据您的资本投资按比例执行 - 无需人工干预，也不会出现手动交易通常出现的情绪延迟。
VeldPr0of 不是根据绝对回报来评估单个策略，而是根据风险调整回报进行优化 - 除其他外，通过夏普比率来衡量。这个关键数字显示了所实现的收益率与所产生的波动范围的关系。
具有高绝对回报但同样高波动性的策略不会自动获得比具有适度但更稳定发展的策略更高的权重。该投资组合的构建方式是通过几种不相关策略的更广泛的多元化来缓冲波动时期，而不是试图通过预测来预测它们。
结果不是保证回报，而是一个使决策易于理解且承担的风险透明的框架。
VeldPr0of 并不用作每个人的单一解决方案，而是根据目标进行不同的使用。
通过与传统资产类别相关性较低的系统策略来补充经典股票和债券头寸。
使用历史上在波动的市场阶段具有更稳定的回撤曲线的策略来平衡高度依赖市场的头寸。
由于时间要求或技术基础设施的原因，获得专门的策略对于个人投资者来说很难实施。
VeldPr0of 是为那些想要以结构化方式建立资本而无需自己进行全职市场分析的专业人士开发的。底层流程——数据聚合、验证、执行——基于量化资产管理中建立的程序。
区别在于可访问性：每个策略选择背后的决策、权重和逻辑都是可见的，而不是隐藏在纯粹的结果显示后面。
由于容量有限，每个验证周期的访问仅限于经过验证的参与者数量。未经事先批准，不会自动进一步计费。