Sergey Scrap 将预测建模和实时模式识别应用于市场数据，然后代表您执行。没有与绩效挂钩的订阅等级，没有交易佣金——产出完全属于您。
Sergey Scrap 的设计目的是消除独立投资的两个障碍：平台佣金成本和手动监控市场所需的时间。该系统持续摄取结构化和非结构化数据，根据您的风险参数评估机会，并在您设置的限制内执行——无需持续的手动输入。
它不是信号共享论坛或提示服务。它是一个具有直接执行层的决策支持引擎，定价统一，不会从您的回报中扣除任何费用。
大多数交易和分析平台按每笔交易、每次提款或利润分成收取费用。在一年的常规活动中，无论基础分析有多准确，该佣金都会消除总回报的很大一部分。
| 型号 | 典型结构 |
|---|---|
| 传统平台 | 每笔交易的佣金，通常随着交易量的增加而增加 |
| 咨询服务 | 管理资产的百分比，无论结果如何均收费 |
| 谢尔盖·斯克拉普 | 交易和提款零佣金 |
取消佣金不会改变交易是否正确。它会改变您实际保留的正确交易的数量，以及小头寸保持价值的频率。
下面的每个组件都是连续运行的，而不是根据请求运行的，因此建议反映的是当前状况，而不是当天早些时候拍摄的快照。
历史和实时数据输入到经过训练的模型中，以在价格变动之前识别重复模式，标记概率而不是确定性，以便您可以相应地调整头寸规模。
市场数据在到达时进行处理。建议持续更新，而不是按固定时间间隔刷新，从而缩短了信号与行动之间的差距。
风险限额、波动率阈值和回撤规则会在账户级别自动应用，因此单个模型误差不会超过您定义的容差。
相同的架构支持单个帐户或多个并发策略，处理能力随着数据量的增加而增加，而不是固定上限。
该过程是连续的且可审计的——每个阶段都会产生一个输出，为下一个阶段提供支持，并在每个步骤中应用您的参数。
市场信息、历史价格数据和相关外部指标被连接并标准化为单个结构化数据集。
模型扫描数据集以获取统计上显着的模式，包括相关工具之间的套利检测。
确定的机会根据您的风险设置进行排名，并提供置信度分数，而不是一揽子买入或卖出指令。
批准的建议将在您预先配置的位置限制内通过无延迟路由执行。
该界面围绕三个问题构建：模型推荐什么、它承担多少风险以及它已经返回什么。
每条建议都带有数字置信度，而不是简单的警报，因此您可以根据自己的判断进行权衡。
账户摘要显示每笔交易收取的佣金 - 它显示为零，因为没有可显示的每笔交易扣除额。
自动执行意味着仪表板是活动的记录，而不是需要持续关注才能正常运行的屏幕。
账户访问受到加密身份验证的保护，交易指令通过加密连接传输到相关执行场所。静态数据被加密，并且访问被记录以用于审计目的。
市场数据在收到时进行处理，而不是按预定批次进行处理，这使得模式形成和建议之间的差距最小化。确切的延迟因数据源和网络条件而异。
Sergey Scrap 不会从交易、利润或提款中扣除佣金。该平台通过统一账户安排提供资金，该安排在您连接任何资金之前都会明确披露，没有隐藏的基于百分比的费用。
希望将 Sergey Scrap 与自己的工具集成的用户可以通过编程方式访问帐户数据和执行端点。访问权限是按帐户授予的，并受标准速率限制的约束。
连接您的数据源，设置风险限制，然后让推荐引擎运行。月底时无需计算佣金，因为根本就没有佣金。
创建一个免费帐户无交易佣金。没有提款费用。工作时间内在英国提供支持。