Lind Vinstfjord 的建议基于不断更新市场新数据点的模型。该算法不是根据孤立的分析做出决策，而是随着时间的推移评估模式，并根据情况变化调整风险评分。
目的不是确定性预测，而是提供更明智的起点。这既适用于评估单一头寸的个人投资者，也适用于提前几个月计划的公司。
Lind Vinstfjord 的开发前提是，时间有限的用户必须能够评估推荐的质量，而无需从后面了解整个模型。因此，每项建议都附有对其所依据的数据库的简要说明。
该平台面向个体经营者、自由职业者和小公司，他们希望获得比单纯直觉更结构化的决策基础，而无需雇用内部分析团队。
平台发出的所有建议都记录在公共日志中。日志显示时间、模型和结果，社区成员可以检查结果与实际市场表现相比是否成立。
| 日期 | 型号 | 推荐类型 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 示例 | 风险评估，短期 | 减少接触 | 已验证 |
| 示例 | 市场格局，中等视野 | 保持姿势 | 已验证 |
| 示例 | 波动性评分 | 加强监控 | 已验证 |
该表通过说明性示例显示了日志的结构。注册用户可以使用持续的、完整的性能日志。
除了自动记录之外，社区成员还可以对以前的建议进行标记和评论。它提供了一个不依赖于平台本身的额外控制层，这也是我们将透明度视为核心功能而不是附加功能的原因之一。
该流程旨在逐步遵循，以便始终清楚给定建议的基础是什么。
从与个人用户相关的来源持续收集相关市场和交易数据并进行结构化分析。
这些模型识别数据模式，并根据历史和当前条件计算每个可能决策的风险评分。
结果以附有理由的具体建议的形式传达，以便可以快速做出决定并深入了解根本依据。
根据目标是稳定的额外收入还是更长期的战略地位，该平台的使用方式有所不同。
对于希望补充主要收入的自由职业者和自营职业者来说，这些建议有助于根据当前的风险评分确定资本分配的时间和地点。
对市场发展的持续监控使得我们可以在传统报告中看到变化之前对其做出反应，这对于个人和小团队来说都是相关的。
对于同时拥有多个头寸的公司和投资者来说，每个决策的风险评分是平衡投资组合的基础，而无需手动评估每个单独的项目。
在这里，我们回答了新用户评估该平台是否适合他们的需求时通常出现的问题。
所有数据均根据 GDPR 进行处理，并在传输和存储过程中进行加密。对用户数据的访问仅限于提供推荐所需的数据，并且不会出于其他目的与第三方共享数据。
这些模型根据来自公开可用和许可数据源的历史和当前市场数据进行训练。这些模型定期进行重新训练，以反映当前的市场状况而不是静态假设。
创建帐户后，您将进行一个简短的设置，在其中指定您的主要关注点，例如副收入或投资组合管理。然后，平台会自定义首先显示哪些推荐。