Método REC regroupe les données de différentes plateformes d'échange dans une seule vue et applique des modèles prédictifs pour estimer le risque de chaque position avant de prendre une décision.
Accès à la plateformeCeux qui opèrent sur plusieurs bourses consultent régulièrement entre quatre et six onglets différents pour reconstituer une image complète de leur portefeuille. Chaque plateforme présente le risque avec ses propres critères et met à jour les prix à des rythmes différents.
Le résultat n’est pas un excès d’informations, mais absence de critère commun pour le comparer. Les décisions finissent par être basées sur la plateforme ouverte à ce moment-là, et non sur la position réelle définie.
Método REC résout cette fragmentation en connectant les comptes via l'API et en normalisant les données sous un modèle de référence unique, de sorte que chaque actif soit mesuré selon le même critère.
Représentation simplifiée de la vue consolidée offerte par le panel, avant normalisation de la volatilité.
Le nom résume l’ordre du processus : données en temps réel, contraste avec les preuves statistiques et calcul du risque qui en résulte. Aucune des trois couches ne remplace les autres.
Une couche API unifiée se connecte aux bourses prises en charge et synchronise les soldes, les commandes ouvertes et les mouvements récents sous une structure de données unique, évitant ainsi les incompatibilités de format entre les plateformes.
Les modèles filtrent le bruit inhérent à la volatilité à court terme et contrastent les mouvements de prix avec des séries historiques comparables, au lieu de réagir à chaque variation spécifique.
Chaque position reçoit un score numérique dérivé de son écart par rapport au comportement attendu, ce qui permet de comparer des actifs de nature différente selon les mêmes critères.
La conception évite le format « bande de devis » qui domine la plupart des outils de l'industrie. Privilégiez plutôt la hiérarchie typographique et les espaces blancs afin que chaque figure soit comprise sans avoir besoin de la développer.
Les deux scénarios suivants décrivent une utilisation courante chez les étudiants qui gèrent des portefeuilles modestes et privilégient la préservation du capital plutôt que la maximisation des rendements à court terme.
Le tableau de bord compare la proportion de crypto-actifs avec d'autres positions déclarées par l'utilisateur et indique quand cette proportion s'écarte du profil de risque initialement configuré.
Exemple : rééquilibrage suggéré suite à une augmentation imprévue de l'exposition à un seul actif.
Au lieu d'alertes de seuil de prix fixe, le système avertit lorsqu'un actif s'écarte considérablement de sa fourchette de volatilité historique, réduisant ainsi les notifications non pertinentes.
Exemple : alertes basées sur un écart statistique par rapport à la moyenne mobile sur 30 jours.
Cette section répond à ce qui est souvent demandé avant de connecter un compte réel à un outil d'analyse externe.
Les connexions aux échanges sont établies à l'aide de clés API avec des autorisations en lecture seule, lorsque l'échange l'autorise. Método REC ne demande pas d'autorisations de retrait et stocke les informations d'identification cryptées, distinctes des données d'analyse.
Le modèle identifie les tendances statistiques et les écarts par rapport aux données historiques, mais ne prédit pas les événements futurs avec certitude. Ses signaux constituent une aide à la décision, et non une indication d'achat ou de vente, et doivent être interprétés en conjonction avec le propre jugement de l'utilisateur.
La compatibilité dépend de la disponibilité de l'API publique par chaque échange. La liste des intégrations actives est mise à jour au fur et à mesure de la validation des nouvelles connexions et est publiée dans le tableau de bord lui-même.
Connectez vos comptes, examinez le score de risque consolidé et décidez avec une seule ligne directrice au lieu de plusieurs onglets ouverts.
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