被动投资组合监控
自动观察多个交易所的未平仓头寸；通知仅报告模型认为相关的更改，避免持续的手动控制。
减少日常检查的时间
统一仪表板
来自不同交易所的数据的单点访问
那些在多个平台上管理职位的人都知道这个问题：数据碎片、格式不同、更新不同步。 Zinrin Kelnis 通过只读 API 连接帐户，并以通用数据结构报告每个信息流，因此市场之间的比较是在同质的基础上进行的。
- 连接多个交易所，读取数据的权限有限，无法访问资金或提款。
- 自动格式标准化，无需手动转换即可比较资产和货币。
- 持续更新同步状态，随时从仪表板可见。
连接交易所
交易所A同步
交易所B同步
交易所C更新中
预测引擎
应用于时间序列和实时市场数据的统计模型
活动模型 — 最后一次处理完成
该引擎分析互联交易所的历史序列、交易量和价格变化，识别重复出现的模式以及与资产平均行为相比的显着偏差。预测以一定程度的置信度表达，而不是绝对确定。
目标不是预测每一个市场走势，而是减少利用部分信息或与可用数据相比存在延迟的决策的风险。这转化为基于证据而非直觉的风险优化。
型号指标
平均置信度信号高
处理后的数据实时
模型回顾定期
实际应用
专为那些在主营业务的同时管理投资的人士而设计
Zinrin Kelnis 专为那些无法全天跟踪市场，但仍希望根据连续一致的分析做出选择的人而设计。
分配比较
该仪表板比较了不同交易所和资产类别之间的资本分布，突出显示了在查看单个账户时并不总是可见的风险集中度。
整体风险的综合观点
术前评估
在更改仓位之前，您可以查阅该资产的模型置信度指标，作为您自己分析的附加参考。
由更新数据支持的决策
我们是谁
分析方法，不承诺保证收益
Zinrin Kelnis 的创建是为了使通常为专业办公桌保留的定量分析工具变得易于使用，并就平台可以做什么和不能做什么保持清晰的语言。
我们不准确预测市场趋势，也不取代投资者的个人评价。我们根据可验证的数据提供计算，将每项操作的最终决定权留给使用该平台的人。
探索我们的方法
方法论
数据如何收集、处理和返回
流程透明，而非证词：这是一条数据从进入系统到成为操作指示的过程。
1
连接方式
通过只读 API 连接到交易所，权限有限，可以随时撤销。
2
标准化
数据经过清理并转换为通用格式，以确保不同来源之间的一致性比较。
3
预测分析
该模型处理时间序列和当前数据，计算生成的每个信号的置信水平。
4
推荐
这些指示与相关上下文一起显示在仪表板中，但不会自动执行操作。
5
评论
用户评估指示并独立决定是否采取行动、修改或忽略接收到的信号。
数据安全
用于连接到交易所的 API 密钥配置为只读权限：Zinrin Kelnis 无法转移资金或提款。
关于透明度的说明
生成的信号始终报告模型的置信水平。我们不会将过去的业绩作为未来回报的保证。
常见问题
关于平台使用的说明
使用 Zinrin Kelnis 需要技术经验吗？
不需要。交换的连接是通过引导程序进行的，仪表板以可读的形式显示结果，无需编程或高级统计分析知识。
收益在什么意义上是“被动的”？
该平台自动收集和处理数据，而不是执行操作。用户所需的活动减少为定期审查指示，而不是持续手动分析市场。
Zinrin Kelnis 代表我进行交易吗？
不会。模型生成的建议仍然是信息性建议。连接交易所的每项操作均由用户决定并执行。
支持哪些交易所？
支持涉及可用于读取数据的公共 API 的主要交换。更新的集成列表可以在功能部分找到。
我可以随时撤销对我的数据的访问吗？
是的。 API 密钥可以直接从交换面板或 Zinrin Kelnis 仪表板停用，立即停止数据同步。
对于此处未涵盖的问题，您可以通过以下方式写信给我们的支持人员： 联系页面。