在充满实验性货币政策和宏观经济波动的不确定世界中，资产管理公司面临着日益激烈的竞争和更高的费用压力。在采取数据驱动的风险方法的同时，超越基准从未如此重要。
但是当前的机器学习系统无法将复杂时间序列数据中的信号与噪声分开。亿启量化理解、解释和预测金融市场，提供下一代投资组合优化和风险管理能力，使资产管理人能够释放潜在的市场价值。
量化技术不断从海量的边际有用数据中提取新信号。普通得量化团队可以求助于机器学习来解决问题，但当前的AI技术通常是不够的。而亿启量化团队基本的技术被广泛使用，对未来事件和意外事件的风险进行预测，将模型转化为可操作的交易决策。确定投资组合风险敞口的真正因果驱动因素，捕捉市场压力期间的基本制度变化，同时保持直观和可解释性。
在当今的市场中，拥有正确的数据是成功的关键。量化技术从大型数据集中提取因果驱动因素，并将它们与人类领域知识结合在一个单一的简化流程中。由此产生的约束神经网络在大量预测任务中产生模型，准备好用于任何交易策略。
尽管如此，评估数据的质量仍然是一项具有挑战性的任务。亿启量化专有的数据集评估器可以使这项任务变得更容易：根据公共数据集对候选数据进行基准测试，并量化数据对KPI的影响，同时避免所有大型数据集中的虚假相关性。
基于相关矩阵的投资组合构建方法会对会因为与现实有出入，而无法真正能运营到事实投资市场中。亿启量化率先推出了因果分层风险平价，这是一种基于强大的因果聚类技术的投资组合优化模型，与传统技术相比，它产生更低的波动性和更高的风险调整回报。
在实际分析上，亿启量化对获得的数据进行基本面分析、技术分析、定量分析，评估数据（例如历史回报和价格变化）以绘制该项目的未来价格变动模式。全面探测任何可用机会，为投资者创造最大化利益。
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