每个功能都为下一个功能提供支持。预测建模可以识别模式，风险管理可以过滤所采取的行动，实时执行可以随着情况的变化而保持最新的建议。
Arc-Fi 的模型根据历史和实时市场数据进行训练，以识别重复出现的模式和可能的近期走势。该引擎生成的不是单个预测，而是一组经过排名的情景，并根据当前数据对每个情景的支持程度进行加权。
随着新数据的到来，模型会滚动重新训练，因此建议反映的是当前状况，而不是您第一次注册时拍摄的静态快照。
每条建议在到达您的仪表板之前都会经过风险层。该层检查相关资产的头寸规模、风险集中度和历史波动性，如果这些检查不满足，将标记或拒绝推荐。
您在设置帐户时设置自己的风险承受能力，引擎会尊重该设置，而不是对所有用户应用单一默认值。
市场状况不会等待方便的时区。该平台持续监控相关源，并在新信息到达时更新其建议，因此当您早上查看时，隔夜生成的信号仍然是最新的。
当您选择根据建议采取行动时，执行路由旨在最大限度地减少决策和下订单之间的延迟。
该工作流程的设计时间为几分钟，而不是几小时，因此它可以轻松地适应客户工作、旅行或可变的日程安排。
您可以连接与您的兴趣相关的市场数据源，无论是股票、货币还是其他资产类别。该平台在后台不断拉取更新。
引擎根据其模型处理传入数据，应用您的风险设置，并丢弃任何不符合您设置的阈值的数据。
您的仪表板中会显示一个经过排名的建议的简短列表，其中包含每个建议背后的推理，因此无论您身在何处，都可以在几分钟内查看并采取行动。
我们宁愿解释该系统是如何工作的，而不是要求您仅凭声誉来信任它。以下三个领域描述了平台所遵循的标准。
模型将统计模式识别与基于规则的风险过滤器相结合。输出在发布前根据历史数据进行回溯测试，并在发布后根据实时结果进行监控，性能不佳的组件将被淘汰或重新培训。
市场数据来自获得许可的提供商，并在到达模型之前检查是否存在差距或异常情况。如果提要延迟或不完整，则会相应地标记受影响的推荐，而不是默默地包含在内。
每项建议都包含对其产生因素的简短解释。不存在无法解释的“黑匣子”分数；在决定是否采取行动之前，您可以查看导致给定输出的输入。
设置帐户，连接数据源，并在决定提交多少之前查看建议的结构。
无最低存款要求。