Smart DCA-automatisering
Tilinsto analyserer markedsdata i sanntid og beregner tidsbestemte kjøpsmomenter for en automatisk DCA-strategi. Ingen daglig overvåking, ingen følelsesmessige avgjørelser.
Start analysenUtgangspunkt
Studentbudsjettet er begrenset, og tiden til å følge kurskurver er enda mer begrenset. Mange kjøper krypto tilfeldig - noen ganger på toppen av prisen, noen ganger i panikk. Beslutninger er født fra følelse, ikke fra data.
Løsningen
Tjenesten samler inn markedsdata, beregner sannsynlige gunstige kjøpsmomenter og gjennomfører kjøp i henhold til avtalt tidsplan. Du definerer budsjett og frekvens - modellen tar seg av timingen.
Resultatet: færre beslutninger, mer konsistens.
Hvert kjøp er basert på den samme repeterbare prosessen – ingen gjetting.
Pris, volum og volatilitetsdata samles inn fra flere kilder på løpende basis.
Prognosemodellen evaluerer markedssituasjonen og beregner sannsynligheten for et gunstig kjøpsmoment.
Kjøpstidspunktet tilpasses den avtalte DCA-planen og brukerens risikoinnstillinger.
Kjøpet gjøres innenfor avtalt grense. Hendelsen logges i brukerens visning.
Logikk søker ikke en perfekt base. Den reduserer den gjennomsnittlige kjøpesummen ved å spre kjøpene over lengre tid og fremheve dem på tidspunkter da modellen estimerer risikoen til å være lavere enn gjennomsnittet.
Strategien er designet for langsiktig vekst med lav risiko – ikke kortsiktig handel.
Tilinsto lover ikke retur. Det viser hvordan beslutninger tas.
Modellen gjør sannsynlighetsestimater basert på historiske data og sanntidsdata. Den forutsier ikke fremtidig pris med sikkerhet, og tidligere resultater garanterer ikke fremtiden. Brukeren kan alltid se på hvilket grunnlag kjøpet ble gjort.
Eksemplene beskriver hvordan automatisering fungerer i ulike markedssituasjoner.
Scenario 1 — Langsiktig avl
Studenten tildeler deler av det månedlige budsjettet til krypto og setter Tilinsto til å foreta kjøpene hver måned. Modellen deler opp beløpet i flere mindre kjøp og legger vekt på dem på tidspunkter hvor den kortsiktige risikoen er estimert til å være lavere.
Målet er ikke å time markedet perfekt, men å redusere virkningen av et enkelt dårlig kjøpsøyeblikk.
Scenario 2 — Markedsvolatiliteten øker
Når volatiliteten øker raskt, gjenkjenner modellen det endrede risikonivået og kan flytte eller redusere individuelle kjøp innenfor avtalt tidsplan. Brukeren tar ikke reaktive beslutninger midt på dagen.
Alle endringer vises i brukerloggen med begrunnelse.
Tilkoblingen til børskontoen gjøres med en API-nøkkel, som kun gis handels- og leserettigheter. Uttaksrettigheter gis ikke, og Tilinsto oppbevarer ikke midler på sin egen konto.
Automatikken stopper og venter på at forbindelsen skal gjenopprettes. Det planlagte kjøpet gjennomføres ikke delvis eller basert på estimater - systemet venter på bekreftede data.
Ja. Du kan stoppe automatiseringen eller endre innstillingene når som helst. Suspensjon påvirker ikke tidligere foretatte kjøp.
Priser og et eventuelt servicegebyr vises alltid før du starter automatiseringen. Brukeren godtar kostnadene separat — ingen skjulte kostnader i bestillingsperioden.
Ja. Implementering krever ikke tidligere investeringserfaring. Brukeren definerer budsjett og risikonivå; modellen er ansvarlig for timingen innenfor avtalt ramme.
Koble til en utvekslingskonto, sett et budsjett og la modellen ta seg av timingen.