Axialys 予測ポートフォリオ分析は、落ち着いた自然な色合いのビジュアルで表現されます

ポートフォリオを管理する時間のない保護者向けの予測ポートフォリオ インテリジェンス

Axialys は市場データを継続的に分析し、予測モデリングを使用して配分を再調整します。どの取引にも手数料はかかりません。そのため、全額の利益がポートフォリオに残り、家族にとってはさらに大きな利益になります。

戦略を探る
英国を拠点とするカストディパートナー · 取引手数料ゼロ · あらゆる割り当て決定を完全に可視化
従来の経営の軋轢

パーセンテージ手数料は数十年にわたる複利の価値を損なう

ほとんどの資産運用会社は、運用資産の割合として計算された年会費を請求します。紙の上ではこれは控えめに見えます。 20 年、30 年にわたって、その手数料は、収益が有利に増大することを意図しているのとまったく同じように、ポートフォリオに対して増大し、最終的に子供たちに届くものを静かに減らします。

時間は第二のコストです

ステートメントの確認、市場変動後のリバランス、四半期報告書の解釈には、働く親にとってはほとんど時間がかからない時間がかかります。意思決定は遅れますが、意思決定の遅れは通常、高くつくものです。

Axialys のアプローチ

Axialys は、パーセンテージ手数料モデルを継続的で自動化されたポートフォリオ管理に置き換えます。基盤となるモデルは、市場と口座のデータをリアルタイムで取り込み、予測分析を適用してリスク調整後の配分変更を特定し、人間によるレビューサイクルなしで、またそれに付随する取引手数料なしで変更を実行します。

  • 頻度や規模に関係なく、すべての取引で手数料ゼロ
  • 株式、債券、現金配分全体に適用される予測モデリング
  • 四半期ごとの固定カレンダーではなく、データしきい値によってリバランスがトリガーされる
  • すべての割り当て変更がログに記録され、ダッシュボードから確認可能
Axialys データ分析プロセスを落ち着いたワークスペースのビジュアルで表示
仕組み

3 つのステージ、バックグラウンドで継続的に実行

アカウントが接続されると、Axialys は継続的な入力を必要としません。以下のプロセスは、日記リマインダーではなくデータに基づいて、独自のスケジュールで繰り返されます。

01

データの取り込み

口座保有状況、市場価格、関連するマクロ経済指標が継続的に取り込まれ、モデルにポートフォリオとその周囲の状況の現在のビューが与えられます。

02

予測モデリング

このモデルは、指定された期間とリスク許容度を現在のデータと比較して、配分シナリオ全体でリスク調整された可能性の高い結果を評価します。

03

自動実行

リバランスが保証されると、取引手数料なしで直接実行され、レビュー用に記録が生成されます。

これがポートフォリオにとって何を意味するか

0% の料金体系と時間の経過とともに変化するもの

これらの各点は、忙しい親が従来の資産管理では避けられないものとして受け入れている特定のコストや制約に対処しています。

料金

すべての取引で手数料ゼロ

運用資産に対する割合や取引ごとの手数料はかからないため、定期的な控除なしでリターンが増大します。

リスク

継続的なリスク軽減

予測モデルは、資産クラス全体のエクスポージャーを監視し、リスク調整後のリターン期待が変化した場合に配分を調整します。

時間

継続的な管理は必要ありません

リバランスとモニタリングは自動的に実行されるため、四半期ごとのレビューや手動での取引決定の必要がなくなります。

成長

スケーラブルな戦略的割り当て

ポートフォリオが控えめであっても充実していても、成長を妨げる手数料体系なしで、同じモデリング アプローチが適用されます。

方法論と透明性

モデルが割り当てを決定する方法

プロフェッショナル志向のクライアントは、信頼だけで出力を受け入れるのではなく、モデルが実際に何かをどのように決定するかを尋ねる傾向があります。これはその説明の平易なバージョンです。

モデルの重量を入力します

各推奨事項は、現在の市場価格、関連する資産クラスにわたる過去のボラティリティ、指定された期間、および宣言されたリスク許容度に基づいています。モデルは一連の配分シナリオを生成し、予測リターンだけではなく、予測リスク調整後のリターンに基づいてそれらをランク付けします。

何が変化のきっかけとなるのか

リバランスは、データが定義されたしきい値を超えたときにトリガーされます。たとえば、資産クラスがターゲット ウェイトから大幅にずれたとき、または更新されたボラティリティ データによって現在の割り当てのリスク プロファイルが変化したときなどです。四半期が終了したからといって、固定カレンダーに基づいて調整されることはありません。

データセキュリティ

アカウントデータは規制された保管パートナーに保管され、転送中および保存中は暗号化されます。 Axialys はクライアント データを販売せず、生のアカウント情報へのアクセスは分析の実行に必要なシステムに限定されます。

実際の応用例

これが長期的な家族計画に適合する場合

これらは、クライアントが初めてアカウントに接続するときに最も頻繁に議論される 3 つのシナリオです。

教育資金

既知の将来の日付に向けて構築する

学校や大学の費用は予測可能なタイムラインで決定されるため、日付が近づくにつれて配分戦略がより保守的になります。このモデルは、親が手動で調整することを忘れるのを待つのではなく、期間が短くなるにつれて資本保全に比重を移します。

退職金の最適化

数十年にわたるリスクの調整

長期的な視野では、早い段階でより大きなボラティリティが許容されます。このモデルは、何年も前に行われレビューされずに放置された単一の決定ではなく、最新の市場データに基づいて、リスク調整後の配分を時間の経過とともに徐々に再調整します。

生活習慣の保全

既存の資本を不必要な抵抗から守る

すでに安定したポートフォリオを保有している顧客の場合、多くの場合、成長を追求することよりも、浸食を回避することが優先事項となります。取引手数料を廃止することで、予測可能な抵抗が 1 つ減少しますが、モデルは快適な決済ポジションに影響を与える可能性のあるリスク集中を監視し続けます。

まずは現在の割り当ての見直しから始めましょう

手数料のドラッグは開始日から累積するため、手数料なしで割り当てが実行されるのが早ければ早いほど、その差はさらに大きくなる必要があります。数字を見る義務はありません。

最適化の開始

サインアップ時にアカウントの最低制限は適用されず、ダッシュボードからいつでもアクセスを一時停止できます。