数据整合与处理
该平台持续处理来自公开来源的市场数据，并将其整合为模型用于分析的统一结构。它包括定期更新的价格数据、贸易量和宏观经济指标。
历史验证
Trading 212 预测模型并不是从猜测开始的。在向用户展示建议之前，会根据数十年的历史市场数据进行回溯测试，包括经济衰退、扩张和波动加剧时期。这一过程并没有完全消除市场的不确定性，而是为决策提供了一个基于反复验证的市场行为模式的结构。
回测是指在实际部署之前根据历史数据模拟策略。模拟结果显示了模型在过去的表现，但不能保证未来的结果。
平台的三大支柱
该平台持续处理来自公开来源的市场数据，并将其整合为模型用于分析的统一结构。它包括定期更新的价格数据、贸易量和宏观经济指标。
风险参数由用户定义，包括投资组合的最大允许波动性和投资期限。该模型在生成建议时会尊重这些边界，并避免超出这些边界的情况。
同一个数据库为个人投资者和企业团队提供服务。分析的数据量适应投资组合的规模，而不改变输出的逻辑和结构。
关于平台
Trading 212 的创建是为了满足以更客观的方式评估投资机会的需求。它不是直观的猜测，而是提供了一种结构化的、数据驱动的方法，可以进行回溯检查和解释。
该平台面向寻求逻辑框架的初级投资者以及需要数据进行战略决策的企业团队。每个模型都会定期修改以反映当前的市场状况，并且用户始终可以获取特定推荐所基于的数据的解释。
数据证明
下图显示了平台通过将预测与实际市场走势进行比较来评估模型随时间变化的准确性的原理。
实线：真实的市场发展。虚线：同期模型预测。该图是说明性的，用于解释回测的原理。
市场周期从 2008 年至今，包括繁荣和萧条阶段。
公开的股市和宏观经济数据，不断更新。
该模型定期根据最新的可用市场数据进行重新训练。
回溯测试显示了策略过去在给定条件下的表现。过去的表现并不能保证未来的结果，市场可能会偏离历史模式。因此，Trading 212 通过风险因素的解释来补充建议，而不是回报的承诺。
如何开始
用户将平台连接到他的投资组合或输入投资概况。然后系统加载相关市场数据和可用资产的历史记录。
您可以定义可接受的风险水平、投资期限和首选资产类别。该模型在每次分析中都会考虑这些参数。
该模型根据历史模式评估当前数据，并建议具体步骤，并解释它们是如何创建的。
常见问题
所有数据都存储在安全的数据库中，并专门用于在特定帐户内生成推荐。该平台不与第三方共享个人投资数据。
每条建议都提供输入数据和创建数据所依据的参数的概述。因此，用户可以看到决策的逻辑，而不仅仅是最终的建议。
该模型不断评估当前的市场状况，并根据用户设置的风险参数在波动加剧时期调整建议。最终决定权始终取决于用户。
该平台旨在以通俗易懂的语言解释每条建议的背景。不要求具有技术市场分析经验。