传统的止损水平是手动设置的，并在触发之前保持静态。 Stark Räntedom 的引擎不断地重新评估市场数据并在波动性变为损失之前调整保护级别。
该系统将订单深度、动量和历史模式综合权衡，以计算每个头寸的波动性调整风险敞口，而不是无论市场状况如何都应用相同的百分比。
该过程分为三个技术步骤。每个步骤都会单独记录，从而可以准确追踪仓位调整或平仓的原因。
市场数据、订单簿深度和流动性流量是从连接的交易场所连续收集的，没有批次间隔的延迟。
该模型识别价格变动和交易量的模式，以估计即将发生的波动性变化的概率。
止损水平和头寸规模会根据分析自动调整，并且每个决策都具有完全可追溯性。
在快速的市场波动中，传统的止损订单通常会以低于设定价格的价格执行，因为在订单到达市场之前流动性有时间消失。预期价格与实际价格之间的差异成为隐性成本，在回测中很少见。
固定阈值会反应性地触发订单。如果出现剧烈波动，订单将在流动性稀薄的情况下执行，这会增加超出计划风险承担的回撤。
在流动性恶化之前，根据模型对未来波动性的估计而不是历史平均值，主动调整水平。
这些功能是为已经通过算法工作并需要与现有基础设施集成而不是取代现有基础设施的工具的交易者设计的。
通过 REST 和 websocket 接口连接到现有交易系统，以进行订单下达和数据流。
每个资产类别的风险参数可以手动定义或完全由预测模型控制。
根据过去的市场数据（包括波动性较高的时期）对止损逻辑进行历史模拟。
在同一界面内跨股票、指数衍生品和货币对进行流动性分析和风险调整。
调整后的止损水平的计算在后台连续进行，而不是在实际下单期间进行。这意味着发送订单所需的时间不受模型分析周期的影响。
市场数据是通过加密连接从连接的交易场所和中介机构检索的。历史数据与账户数据分开存储，仅用于模型训练和回测。
该模型根据多个市场周期（包括高波动时期）的历史价格和交易量序列进行训练。定期进行再培训以反映不断变化的市场状况。
资本保全不是良好策略的副产品，而是其长期发挥作用的先决条件。 Stark Räntedom 专为想要系统地衡量和减少回撤的交易者而设计。
预订评论专为瑞典专业且资本充足的日内交易者而开发。