数字资产策略
Song Loivinh 将预测波动率模型应用于传统的美元成本平均。每个计划的分配不是在固定日期购买，而是在定义的窗口内进行，由模型选择以支持更有利的进入条件。
探索策略时机陷阱
大多数手动管理数字资产风险的投资者都会对价格变动做出反应，而不是对其进行预测。大幅上涨会引发犹豫；突然下降会引发恐慌。这两种反应都是人类的反应，而且随着时间的推移，它们都会削弱回报，因为决策是在情绪噪音最大的时刻做出的，而不是在统计优势最大的时刻做出的。
Song Loivinh 是为了与该模式相对应而构建的。我们的模型持续观察波动性、流动性和历史入场行为，并将该观察结果应用到您已经批准的严格的积累计划中。目的不是准确预测市场，而是消除每次购买时机中可避免的偏差。
方法论
标准的美元成本平均计划在日历日期购买，无论条件如何。我们的方法保持定期贡献的相同纪律，同时优化每个间隔内的确切执行时刻。
该模型预测未来区间的短期波动范围，确定历史上价格压力更有利的窗口，而不是在区间开始时盲目买入。
每笔捐款的规模均根据当前市场风险指标而定。在不确定性较高的时期，风险敞口要适度；在较为平静的情况下，计划的分配将按计划进行。
市场数据是连续重新评估的，而不是在固定检查点进行的，因此执行窗口可以根据流动性或波动性的真正变化而变化，而不仅仅是预定的审查。
过程
链接您首选的交易所或托管账户，并定义您的贡献金额、频率和您希望积累的资产。未经您事先授权，不会转移任何资金。
在每个区间内，该模型都会分析订单簿深度、短期波动性和历史入场模式，以确定更好的执行窗口，而不是默认为固定时间。
购买是在批准的参数范围内执行的，并且会记录推理记录以供您审查。您保留随时暂停、调整或覆盖日程安排的能力。
我们是谁
Song Loivinh 汇集了数据科学家和风险分析师，他们在大多数情况下以前都忙于传统的投资组合构建。我们将传统财富管理中使用的相同规则——头寸规模、波动权重、回撤控制——应用于数字资产市场的具体行为。
我们与本质上谨慎的客户群合作：对技术感到满意但不愿将数字资产视为投机性赌博的投资者。我们的作用是提供支持长期积累计划的分析基础设施，同时将战略决策、限制和最终权力留给账户持有人。
透明度
我们发现，单独呈现的回测收益数据对谨慎的投资者来说意义不大。重要的是模型在压力下的表现以及当条件恶化时如何限制暴露。
模型逻辑根据历史波动情况进行验证，特别关注回撤期而不是孤立的反弹。业绩是在风险调整的基础上审查的，而不是原始百分比收益。
我们不保管客户资产。与交易所的连接通过经过许可的、仅限交易的访问（如果可用）进行操作，并且提款权限默认情况下保持禁用状态。
常见问题
是的。 Song Loivinh 不会托管您的资产，也不会施加锁定期。由于与您的交易所账户的连接通常仅允许进行交易，因此提款将直接通过您的交易所进行处理，独立于我们的平台。您还可以随时暂停或停止累积计划，而不会受到处罚。
该模型严格按照您在设置时批准的参数运行：贡献金额、频率、资产选择和最大风险承受能力。它决定了每个批准间隔内的执行时间，但在没有重新授权的情况下，它不会改变您的贡献规模、选择新资产或超出您定义的风险限额。
费用按照主动管理金额的透明百分比收取，并定期开具发票，而不是按每笔交易扣除。没有与投机收益挂钩的基于绩效的费用，我们认为这与风险缓解的要求不一致。在激活任何帐户之前，都会提供完整的费用表。