恆運財富核心投資平台在人工智能和大數據的利用方面是獨一無二的
恆運財富提供了一個以雲計算為基礎的核心投資平台，用於保護機構投資組合免受嚴重的投資組合縮水，並在合理的市場情境下完成資產分配，以幫助客戶在市場復甦時選擇最有獲利價值的資產組合。
用戶的難點
如今，一個專業的資產管理人員在使用投資分析平台時將面臨眾多挑戰， 例如：平台的過高定價、高風險的執行方案、過時的技術、無法及時獲取時效性的分析，以及被供應商禁止向對資產管理構成潛在威脅的用戶出售。
願景
恆運財富的核心組合投資平台在運用人工智能和大數據來模擬大量基本因素組合的方面是獨一無二的， 並且能夠通過易於部署的前後台雲計算平台來提供各種客戶所需的功能與支持。
使命
為了使高級投資分析更加民主化， 我們向專業的資產管理人員提供以雲計算為基礎的核心投資平台，以便通過自動化程序來“生產”所需的投資產品： 從資產選擇到組合投資平衡再到決策／執行與報告／交付。
我們的國際辦事處幫助了全球的客戶
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認識我們的管理團隊
李穎斌博士，注冊金融分析師，是恆運財富創始人兼首席執行官。該公司被福布斯提名為潛在金融技術的新興干擾物，並先后和國際知名公司競爭，入圍多個金融技術獎的最終提名。在此之前，李博士是紐約貝萊德集團的董事總經理，並負責在全球范圍內招聘和培訓與財務相關的博士。在貝萊德，李博士憑借他的投資分析技術贏得了資深的行業大獎。李博士曾在美國和新加坡擔任過金融教授，並曾在哥倫比亞大學，紐約大學柯朗數學研究所，斯坦福商學院和清華 – 麻省理工學院任教或擔任客座講師。
柯振福博士曾加入了新加坡和麻省理工聯合培養機械工程博士項目，並於2008年取得相應碩士博士學位。之后他就職於多個領域，包括自營，高頻交易，學術研究，機修設計，制造工程和教育。柯博士目前主要負責恆運財富數量分析並帶領前端團隊。
什麼使我們不同
- 經歷危機後的市場以異常的關鍵市場因素而聞名，十年一遇的危機比正態分佈預測的更為頻繁。
- 大部分平台使用蒙特卡洛模擬技術來捕捉複雜金融工具的非線性特徵，然而這些特徵在市場危機後並不再適用於買方投資者。
- 蒙特卡洛模擬依賴於對關鍵市場因素進行喬列斯基矩陣分解；然而，因為非正態分佈特徵不能被矩陣捕獲，由此模擬出來的市場只能是正態分佈的。
- 目前最好的“肥尾”模擬技術可以通過預定義的均勻肥尾分佈來校對標準差-Gamma分佈。這雖有利於描述例如能源這樣的高風險市場， 卻對於經歷危機後的重建市場不太適用，因為此時的市場崩潰是由“混亂的”，非正太肥尾現象造成的。
- 最終結果： 其他的平台可能會在很大程度上產生預測錯誤！
最受歡迎的分析和觀點
被包括英國廣播公司在內的金融新聞廣泛覆蓋的市場調查
針對希臘危機的報告在谷歌102萬條搜索中排名第一
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結果
我們在競爭環境中表現如何
恆運財富
- 對於多資產，多頻率的投資組合提供正確的支持
- 提供由架構支持的尾部風險模型
- 基於因素的資產選擇由前瞻性大環境驅動
- 準備好被部署的尾部風險環境
- 分階段靈活集成的虛擬化部署
- 具有實時性能和測試參數與啟發的算法
- 擁有軟件即服務優勢與最低的維護成本
我們的競爭者
- 偽造或刪除有用數據來強制實現統一的數據頻率
- 最好將尾部風險模型改造為傳統架構
- 由基本數據和環境驅動的資產選擇
- 尾部風險的情況只是一種事後思考嗎？
- 只能在下現場部署，難以在大規模集成之前凸顯出優勢
- 夜間批量作業，硬性的參數
- 需要來自龐大的技術團隊的高緯度支持
