Accesso alla piattaforma
Método REC, dashboard di analisi criptoasset con dati aggregati provenienti da più scambi
Piattaforma di analisi quantitativa

Un'unica dashboard per interpretare le tue posizioni sui vari exchange

Método REC aggrega i dati provenienti da diverse piattaforme di scambio in un'unica visualizzazione e applica modelli predittivi per stimare il rischio di ciascuna posizione prima di prendere una decisione.

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Il contesto

La frammentazione dei dati causa fatica nell'analisi

Chi opera su più exchange esamina regolarmente dalle quattro alle sei diverse schede per ricostruire un'immagine completa del proprio portafoglio. Ogni piattaforma presenta il rischio con i propri criteri e aggiorna i prezzi a velocità diverse.

Il risultato non è un eccesso di informazioni, ma assenza di un criterio comune per confrontarlo. Le decisioni finiscono per basarsi sulla piattaforma aperta in quel momento, non sulla posizione effettiva impostata.

Método REC risolve questa frammentazione collegando gli account tramite API e normalizzando i dati in un unico modello di riferimento, in modo che ogni risorsa sia misurata con lo stesso metro di paragone.

Esposizione aggiunta dallo scambio
Scacc. A
Scacc. b
Scacc. c
Scacc. d

Rappresentazione semplificata della visione consolidata offerta dal panel, prima della normalizzazione per la volatilità.

Il metodo REC

Tre livelli di elaborazione prima di qualsiasi raccomandazione

Il nome riassume l'ordine del processo: dati in tempo reale, contrasto con evidenze statistiche e calcolo del rischio risultante. Nessuno dei tre strati sostituisce gli altri.

R

Livello di integrazione in tempo reale

Un livello API unificato si connette agli scambi supportati e sincronizza saldi, ordini aperti e movimenti recenti in un'unica struttura dati, evitando discrepanze di formato tra le piattaforme.

E

Modellazione predittiva basata sull’evidenza

I modelli filtrano il rumore inerente alla volatilità a breve termine e contrastano i movimenti dei prezzi con serie storiche comparabili, invece di reagire a ciascuna variazione specifica.

c

Calcolo del punteggio di rischio

Ogni posizione riceve un punteggio numerico derivato dalla sua deviazione dal comportamento atteso, che consente di confrontare asset di diversa natura secondo gli stessi criteri.

Vista unificata

Un pannello pensato per essere letto, non per essere guardato di traverso

Il design evita il formato "nastro con virgolette" che domina la maggior parte degli strumenti del settore. Dai invece priorità alla gerarchia tipografica e allo spazio bianco in modo che ogni figura venga compresa senza la necessità di espanderla.

  • Bilancio consolidato per classe di asset, nessun duplicato tra borse
  • Punteggio di rischio per posizione, aggiornato ad ogni ciclo di dati
  • Storia delle deviazioni dal comportamento previsto
  • Registrazione degli avvisi generati dal modello, con la loro giustificazione
Método REC, visualizzazione del team e dell'ambiente di lavoro dietro il dashboard di analisi unificata
Applicazione pratica

Progettato per profili entry, non per operazioni intensive

I due scenari seguenti descrivono l’uso comune tra gli studenti universitari che gestiscono portafogli modesti e danno priorità alla conservazione del capitale piuttosto che alla massimizzazione dei rendimenti a breve termine.

01

Ottimizzazione del portafoglio tra classi di attività

La dashboard confronta la proporzione di criptoasset con altre posizioni dichiarate dall'utente e indica quando tale proporzione si discosta dal profilo di rischio inizialmente configurato.

Esempio: ribilanciamento suggerito a seguito di un aumento non pianificato dell'esposizione a un singolo asset.

02

Mitigazione del rischio attraverso alert statistici

Invece di avvisi di soglia di prezzo fissa, il sistema avvisa quando un asset si discosta in modo significativo dal suo intervallo di volatilità storica, riducendo le notifiche irrilevanti.

Esempio: avvisi basati sulla deviazione statistica dalla media mobile a 30 giorni.

Trasparenza

Domande su sicurezza, dati e limiti del modello

Questa sezione risponde a ciò che spesso viene chiesto prima di collegare un conto live a qualsiasi strumento di analisi esterno.

Come viene gestita la sicurezza dei dati connessi?

Le connessioni agli scambi vengono effettuate utilizzando chiavi API con autorizzazioni di sola lettura, quando consentito dallo scambio. Método REC non richiede permessi di prelievo e memorizza le credenziali crittografate, separate dai dati di analisi.

Cosa può e non può fare il modello AI?

Il modello identifica modelli statistici e deviazioni dai dati storici, ma non prevede con certezza eventi futuri. I suoi segnali sono un supporto decisionale, non un'indicazione all'acquisto o alla vendita, e devono essere interpretati insieme al giudizio dell'utente.

Con quali scambi è compatibile la piattaforma?

La compatibilità dipende dalla disponibilità dell'API pubblica da parte di ciascun exchange. L'elenco delle integrazioni attive viene aggiornato man mano che vengono convalidate nuove connessioni e viene pubblicato all'interno della dashboard stessa.

Prendi decisioni basate sui dati, non sugli impulsi

Collega i tuoi conti, rivedi il punteggio di rischio consolidato e decidi con un'unica linea guida anziché con più schede aperte.

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