每个模型运行都会生成一个带时间戳的条目。下图说明了我们的公共日志中使用的格式，该日志会在每个完成的预测周期中进行更新。
| 型号 | 窗户 | 预测准确度 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 股票波动率模型 | 30天 | 84.2% | 已验证 |
| 加密信号引擎 | 7天 | 77.6% | 已验证 |
| B2B 套利筛选器 | 14天 | 81.9% | 已验证 |
每个日志条目都会记录模型版本、输入窗口和解决时的结果，因此事后无法修改数据。
Zeraviard 结合了三层建模。每一层都被设计为可解释的，因此建议可以被检查而不是相信。
预测是使用贝叶斯推理生成的，当新的市场数据到达时更新先验概率。这产生了一个置信范围而不是一个单一的固定预测，反映了真正的不确定性。
高频数据摄取来自市场反馈和公开文件，在情绪发生变化时对其进行评分。该系统会在情绪和价格之间的分歧完全解决之前对其进行标记。
在任何输出出现以采取行动之前，建议都会通过用户设置的风险缓解参数进行过滤，包括最大风险敞口和回撤限制。
该平台是围绕间歇性连接而设计的。设置参数一次，无论您是在线还是在飞行中，分析都会继续运行。
链接您的经纪、交易所或业务数据源。 Zeraviard 摄取历史和实时数据，无需手动上传。
定义您的风险承受能力、目标市场和风险限额。这些参数控制模型生成的每个建议。
该引擎继续在后台处理传入的数据并完善建议，记录每个决定以供以后审查。
根据市场和所提出的问题，相同的建模方法的应用方式有所不同。
每日价格走势主要由短期噪音主导。 Zeraviard 将重复出现的结构模式与随机波动隔离开来，仅显示满足置信阈值的信号。
加密货币市场对情绪反应剧烈。该平台跟踪情绪速度和价格，帮助区分真正的转变和短暂的飙升。
一旦手动发现，跨市场价格差异很快就会消失。自动筛选标记出可行的差距，同时它们仍然具有实用价值。
Zeraviard 的设计围绕一个简单的约束：通常需要在制定决策的人不在办公桌前时做出决策。该平台将分析层与执行层分开，因此每当您下次签入时，建议都会准备就绪。
每个输出都可以追溯到生成它的数据和参数，这就是为什么性能日志作为产品的核心部分而不是营销附加部分而存在。
请求访问当前参数模板和完整的透明度日志，然后根据您自己的风险状况进行调整。
风险披露：交易和投资决策存在风险，包括资本损失的风险。透明度日志中显示的过去表现和模拟或历史数据并不是未来结果的可靠指标。 Zeraviard 提供数据分析工具，但不提供受监管的财务建议。您应该根据英国金融行为监管局的指导，在做出投资决定之前寻求独立的财务建议。