在我们推荐任何策略之前，它都会经过历史测试模块。此过程模拟策略在之前时期的市场条件下的行为，以确定其稳定性是方法论还是机会的结果。
该系统整合了来自公开市场来源的数据，并将其标准化为适合可比较分析的独特格式。
每个策略都会根据波动性、与市场的相关性以及负面情况下的行为计算出风险状况。
结果是在不同的时间样本上检查的，从而降低了模型仅适合过去数据的可能性。
该平台的建立是为了接管一些分析工作，否则这些工作需要持续的市场监控，同时保持专业的分析标准。
实时处理全球市场信号，重点是识别价格变化之前的模式。
策略是根据您的风险承受能力和可用于监控的时间量身定制的，而不是提供一刀切的解决方案。
该系统在白天和晚上持续监控数据变化，并通知可能影响产量的偏差。
Croatech 不承诺收益或提供未经证实的建议。我们的任务是将大量的市场数据转化为透明的、经过验证的信息，使您能够做出独立的决策。
该平台的每个模块都记录了其使用的方法，因此您始终知道为什么提出某种策略以及基于哪些历史时期对其进行测试。
以下示例描述了平台用户使用分析来管理额外收入的典型情况，而无需每天监控市场。
平台根据资产之间的相关性提出资产配置，因此用户无需手动分析每个仓位。
这些模型将基本指标与市场价格进行比较，突出显示与估计值存在明显偏差的工具。
自动监控根据历史波动模式而不是纯粹的直觉来建议退出时间。
我们认为方法的透明度是服务的一部分，而不是附加项。下面我们回答了首次申请前最常出现的问题。
这些模型分析历史价格序列、交易量和宏观经济指标，并寻找过去波动加剧时期之前的模式。结果是概率的估计，而不是结果的保证。
标准工具通常显示原始数据或简单指标。 Croatech 在将策略呈现给用户之前还执行了历史测试，从而减少了未经测试的推荐数量。
该界面是为没有接受过正规金融教育的用户设计的，每条建议都附有简短的解释。为了更深入地了解该方法，可以使用流程文档。