Cendekia Sahamarta模型连续处理市场数据，不依赖于特定的工作时间。每当波动性发生重大变化时，无论用户位于何处，系统都会重新评估风险敞口。
这种方法旨在减少对手动监控的依赖，对于定期更换工作地点的投资者来说，持续维护手动监控是很困难的。主要焦点是可衡量的风险管理，而不是短期价格预测。
系统生成的每条建议都记录在公共的、可搜索的日志中，而不是在知道结果后选择性地编译的摘要中。
| 报告期 | 资产类别 | 验证方法 | 数据存取 |
|---|---|---|---|
| 每月 | 股票和流动性工具 | 执行时自动记录 | 公共日志门户 |
| 每月 | 风险平衡工具 | 与市场数据交叉调节 | 公共日志门户 |
| 可持续发展 | 所有类别均处于活动状态 | 无需手动编辑的审计跟踪 | 公共日志门户 |
基于证据的结果：所有日志条目均在做出决策时发布，而不是在了解市场结果后重新构建。用户社区可以独立验证每个条目。
这种结构的设计目的是可以在不改变系统核心逻辑的情况下扩展到各种资产类型。
该系统同时从各种市场来源提取价格、交易量和宏观指标数据，然后将其标准化为一种分析格式。
预测模型评估资产之间的风险相关性，并在每次市场状况发生变化时重新计算风险敞口情景。
分析结果被总结为可以立即执行的具体建议，并附有其背后的数据原因。
Cendekia Sahamarta 用户群中发现的三种最常见的使用模式。
跨境工作的用户依靠自动建议来保持投资组合分配目标，而无需在每个国家/地区的当地营业时间内监控市场。
当风险指标超过一定阈值时，系统会自动调整分配权重，以限制进一步损失的可能性，然后再进行手动决策。
B2B 专业人士使用分析结果作为中期资本配置决策的基础，并具有可向内部利益相关者解释的数据逻辑。
集成前最常见问题的简短回答。