Vermtage は、あなたが本当に許容できるリスクの程度を学習し、ギグベースの収入の増減に応じてポートフォリオを調整します。その結果、給与貯蓄者向けに構築された固定テンプレートではなく、実際の状況に応じた戦略が生まれます。
ポートフォリオを最適化するフリーランス、ギグ、契約の仕事からの副収入が均等に分割で得られることはほとんどありません。ほとんどの投資プラットフォームは、その現実を念頭に置いて構築されていません。
従来のロボアドバイザーは、毎月の安定した拠出額と、オンボーディング時に一度設定されたリスク許容度を前提としており、再検討されることはほとんどありません。プラットフォームの仕事で収入を得ている人の場合、ある月の収入が次の月と大幅に異なる可能性があり、個人的な状況もそれに応じて変化します。
この不一致により、ボラティリティ ギャップと呼ばれるものが生じます。これは、実際の収入の動きと、投資戦略が想定している収入の動きとの間のギャップです。このギャップを放置しておくと、過剰な警戒や計画外の危険にさらされる傾向があります。
Vermtage の AI は、不規則な収入を例外として管理するのではなく、通常のデータとして扱います。寄付のパターンと市場状況を監視し、事前に設定した制限内で配分を再調整します。
3 つのメカニズムが連携して動作し、それぞれが他のメカニズムを重複させるのではなく、問題の異なる部分に対処します。
AI は、サインアップ時に行われた 1 つのアンケートに依存するのではなく、ユーザーが述べた好みと観察された収入行動からプロファイルを構築し、状況の変化に応じて時間の経過とともにプロファイルを改良します。
市場データ、マクロ経済指標、資産レベルのシグナルは継続的に処理されるため、推奨事項は頻繁に更新される静的なモデルではなく、現在の状況を反映します。
境界を定義すると、AI が境界内のリバランスを自動的に実行します。いつでもアクションを確認、一時停止、または上書きすることができます。
このプラットフォームは繰り返される 3 ステップのループで動作するため、すべての推奨事項はその基礎となるロジックまで遡ることができます。
所得預金、市場価格、マクロ経済指標が収集および正規化され、モデルに作業の基礎となる一貫した最新の状況が与えられます。
システムはこのデータをリスク プロファイルに照らして分析し、現在の割り当てが定義された快適範囲を逸脱する可能性があるシナリオを特定します。
調整は提案されるか、許可を与えた場合には自動的に実行され、常に設定した境界によって制限されます。
Vermtage は、独立した収入を得ている人々が給与雇用用に構築されたツールの恩恵を受けていないという率直な観察に基づいて設計されました。収入が週ごとに変動する人にとって、リスク許容度は一定の数値ではありません。
AI が行うすべての推奨事項は、ユーザー自身のデータとユーザー自身が規定した制限に基づいており、一度設定したら忘れてしまうのではなく、継続的に見直し、改良されます。
以下に、各設定における一般的な保証されていない動作を示します。実際の結果は市場の状況とあなた自身の貢献パターンによって異なります。
ベースライン収入がある程度安定しており、ポートフォリオの価値が大きく変動することなく、緩やかな成長を望む所得者に適しています。 AI は通常、バランスの取れた配分を維持し、収入が少ない時期にはエクスポージャーをわずかに減らし、収入が多い時期にはエクスポージャーを増やします。
例示的なパターン: 毎月の拠出額の継続的な変化に応じて、配分がおよそ 5 ～ 10 パーセント ポイント変化します。
取引の低迷期間をカバーするなど、短期的なバッファーとしてこの収入に依存している人に適しています。 AI はボラティリティの低い保有銘柄を優先し、収入の落ち込みに対してより保守的に反応し、追加の収益を追求するよりも安定性を優先します。
例示的なパターン: 株式タイプのエクスポージャーに上限を定め、残りをよりボラティリティの低い商品に保有する。
より長い期間と変動への許容度が高い所得者向けに設計されており、多くの場合、副収入を自由裁量の成長資本として扱う人が多いです。 AI には、より広い割り当て範囲が許可され、分析中に特定された新たな機会を捉えるためにより容易に調整されます。
例示的なパターン: 割り当て範囲を広くし、承認した制限内でより頻繁にリバランスを行います。
ほとんどの見込みユーザーがアカウントを接続する前に挙げるいくつかのポイント。