两个结构性问题限制了大多数交易者：每笔交易累积的隐性费用，以及导致手动决策不可靠的过多市场数据。 lanetcriti 旨在通过一个基础设施解决这两个问题。
每笔交易的佣金、点差和服务成本可能看起来很小，但通过活跃的交易，它们加起来就构成了年度回报的很大一部分。
价格数据、新闻流和订单簿数据的到达速度快于人类的权衡速度，从而导致决策延迟或不一致。
持续处理数据的模型可以将噪声与相关模式分开，从而在不接管的情况下支持决策。
lanetcriti 的核心由三个互连的功能组成。每个部分都是为了解幕后情况并且重视精确性而非营销言论的用户而设计的。
价格变动、交易量变化和订单流会被持续读取和分析，因此您的概览始终符合当前的市场状况，而不是延迟的快照。
lanetcriti 的模型根据历史和当前市场数据进行训练，以识别重复出现的模式。结果是对可能场景的评估，而不是保证，您可以将其作为附加信息层添加到您自己的分析中。
在执行之前，我们会测试头寸的波动性、与现有头寸的相关性以及历史回撤模式，因此风险是明确可见的，而不是事后发现的。
lanetcriti 的诞生源于这样一种观察：高级数据分析长期以来一直是拥有自己基础设施的大型团体的专利。通过有效地将现有云服务与专有预测模型相结合，我们为个人交易者和小型投资团队提供相同的类别分析。
该平台不仅显示结果，还显示潜在的推理：考虑了哪些因素以及考虑的程度。这种透明度旨在基于理解而非黑匣子建立信任。
模型的操作由三个逻辑步骤组成。每一步都建立在前一步的基础上，并且可以单独执行，因此结果永远不会是令人费解的最终结果。
市场数据、新闻报道和历史价格系列是从多个来源收集和构建的，因此该模型可以提供完整且最新的市场情况。
统计和机器学习模型在数据中寻找历史上与特定价格变动或风险相关的重复结构。
公认的模式会转化为根据您自己的偏好和限制量身定制的仓位时间、规模和风险管理的具体建议。
所有连接都经过加密，访问您的帐户需要两步身份验证。 lanetcriti不存储不必要的个人数据，并在单独的环境中进行数据分析和账户管理，因此一个系统的故障不会影响另一个系统。
这些模型提供了基于历史模式的概率估计，而不是对未来结果的保证。在特殊事件期间，市场仍然难以预测，因此 lanetcriti 始终在每个建议旁边显示一个信心指标，以便您可以决定给予其多少权重。
核心功能（包括免佣金执行）通过可选订阅提供资金，并为专业和机构用户提供增强的分析功能。这样，基本服务仍然可以访问，而无需对个别交易征税。