恒运财富核心投资平台在人工智能和大数据的利用方面是独一无二的
恒运财富提供了一个以云计算为基础的核心投资平台，用于保护机构投资组合免受严重的投资组合亏损，并在合理的市场情境下完成资产分配，以帮助客户在市场复苏时选择最有获利价值的资产组合。
用户的难点
如今，一个专业的资产管理人员在使用投资分析平台时将面临众多挑战， 例如：平台的过高定价、高风险的执行方案、过时的技术、无法及时获取时效性的分析，以及被供应商禁止向对资产管理构成潜在威胁的用户出售。
愿景
恒运财富的核心组合投资平台在运用人工智能和大数据来模拟大量基本因素组合的方面是独一无二的， 并且能够通过易于部署的前后台云计算平台来提供各种客户所需的功能与支持。
使命
为了使高级投资分析更加民主化， 我们向专业的资产管理人员提供以云计算为基础的核心投资平台，以便通过自动化程序来“生产”所需的投资产品, 例如从资产选择到组合投资平衡再到决策／执行与报告／交付。
我们的国际办事处帮助了全球的客户
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认识我们的管理团队
李颖斌博士，注册金融分析师，是恒运财富创始人兼首席执行官。该公司被福布斯提名为一个潜在金融技术的新兴干扰物，并先后和国际知名公司竞争，囊括多个金融技术奖项。在此之前，李博士是纽约贝莱德集团的董事总经理，并负责在全球范围内招聘和培训与财务相关的博士。在贝莱德，李博士凭借他的投资分析技术赢得了资深的行业大奖。李博士曾在美国和新加坡担任过金融教授，并曾在哥伦比亚大学，纽约大学柯朗数学研究所，斯坦福商学院和清华 – 麻省理工学院任教或担任客座讲师。
柯振福博士曾加入了新加坡和麻省理工联合培养机械工程博士项目，并于2008年取得相应硕士博士学位。之后他就职于多个领域，包括自营，高频交易，学术研究，机修设计，制造工程和教育。柯博士目前主要负责恒运财富数量分析并带领前端团队。
我们的不同之处
- 经历危机后的市场以异常的关键市场因素而闻名，十年一遇的危机比正态分布预测的更为频繁。
- 大部分平台使用蒙特卡洛模拟技术来捕捉复杂金融工具的非线性特征，然而这些特征在市场危机后并不再适用于买方投资者。
- 蒙特卡洛模拟依赖于对关键市场因素进行乔列斯基矩阵分解；然而，因为非正态分布特征不能被矩阵捕获，由此模拟出来的市场只能是正态分布的。
- 目前最好的“肥尾”模拟技术可以通过预定义的均匀肥尾分布来校对标准差-Gamma分布。这虽有利于描述例如能源这样的高风险市场， 却对于经历危机后的重建市场不太适用，因为此时的市场崩溃是由“混乱的”，非正太肥尾现象造成的。
- 最终结果： 其他的平台可能会在很大程度上产生预测错误！
最受欢迎的分析和观点
被包括英国广播公司在内的金融新闻广泛覆盖的市场调查
针对希腊危机的报告在谷歌102万条搜索中排名第一
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结果
我们在竞争的市场中表现如何
恒运财富
- 对于多资产，多频率的投资组合提供正确的支持
- 提供由架构支持的尾部风险模型
- 基于因素的资产选择由前瞻性大环境驱动
- 准备好被部署的尾部风险环境
- 分阶段灵活集成的虚拟化部署
- 具有实时性能和测试参数与启发的算法
- 拥有软件即服务优势与最低的维护成本
我们的竞争者
- 伪造或删除有用数据来强制实现统一的数据频率
- 最好将尾部风险模型改造为传统架构
- 由基本数据和环境驱动的资产选择
- 尾部风险的情况只是一种事后思考吗？
- 只能在下现场部署，难以在大规模集成之前凸显出优势
- 夜间批量作业，硬性的参数
- 需要来自庞大的技术团队的高纬度支持
