在高波动时期减少风险敞口
该系统可以识别资产隐含波动率和已实现波动率的突然变化，并在仓位风险水平偏离用户常用参数时发出信号。
Mercadona AI 使用经过训练的预测模型来处理连续的金融、情绪和宏观经济数据流，以在其反映在价格中之前识别政权变化。目标不是绝对确定地进行预测，而是提供支持操作员决策的概率读数。
当新信息到达时，波动性分析引擎会重新计算其估计值，并且设计了最小的低延迟架构，以便重新校准在几秒钟（而不是几分钟）内到达仪表板。
对自动化系统的信任不是建立在承诺之上，而是建立在系统推荐内容和实际发生情况的可验证记录之上。这就是为什么每个建议从生成的那一刻起就被记录下来。
模型发出信号的那一刻，系统就节省了时间、资产、置信水平及其背后的定量推理。
每个信号都与随后的市场走势进行对比，无需人工干预，以防止事后记录被调整。
在每次会话结束时，用户都会收到一份摘要，其中包含所发出信号的完整历史记录及其性能，也可用于累积咨询。
报告结构示例
报告结构是根据系统日志自动生成的，无需在每次信号发出后进行手动编辑。
相同的分析引擎适用于交易者或分析师日常操作中的三种常见情况。
该系统可以识别资产隐含波动率和已实现波动率的突然变化，并在仓位风险水平偏离用户常用参数时发出信号。
通过结合金融、情绪和宏观经济数据，该模型可以检测到单独审查每个来源时几乎看不到的相关性。
可配置的警报取代了对屏幕的持续手动审查，从而释放了分析和决策的注意力。
为需要将 Mercadona AI 集成到自己的工作流程中或在采用之前评估其适用性的团队提供的相关技术信息。
记录的 REST API 可从您自己的系统查询信号、历史记录和每日性能报告，并按访问级别明确指定频率限制。
传输中和静态加密、使用单独 API 密钥进行身份验证以及按用户帐户分离数据环境。
结合金融市场数据、已发布的宏观经济指标以及来自新闻来源和公共内容的情绪分析。