SigmaSX 产生的每个信号都可追溯到特定的数据输入。下表详细列出了界面下运行的内容。
市场数据在到达时重新计算，而不是按照固定的时间表。无需手动刷新即可更新位置和信号。
跟踪 500 多个交易对并将其协调到一个源中，从而无需单独监控交易所。
进入条件是根据可比波动率区间的历史模式匹配来排序的，而不是单点价格目标。
每条建议都带有波动率阈值和回撤标志，在建议头寸之前计算。
SigmaSX 的设计围绕一个限制：资金有限的学生需要先了解风险，然后再了解上行空间。该平台摄取原始交换数据，将其标准化，并为每个输出附加风险评分。
界面中显示的任何内容都不会跳过评分阶段。如果某个条件无法根据历史波动性进行衡量，则不会将其显示为建议。
回顾系统架构线性序列，对每个跟踪对连续重复。
订单簿深度、交易量和波动性数据均从所有 500 多个货币对的交易所源中并行提取。
输入被协调到一个公共模式中。数据不完整或延迟的对将被标记并排除在评分之外。
将当前状况与历史波动率进行比较，以确定结构上相似的设置。
每个匹配的设置在进入输出队列之前都会收到回撤估计和波动阈值。
排名进入条件显示在界面中，按风险评分排序，而不是仅按预计回报排序。
大多数首次投资者进入加密货币市场的资金有限，也没有经过正式的风险培训。 SigmaSX 将风险评分视为先决条件，而不是叠加在购买信号之上的可选过滤器。
底层 feed 不会改变。应用于它的权重确实如此。
对于日内使用，SigmaSX 更重视近期订单变化和短期波动性。输入窗口更窄，并且在整个会话期间不断刷新。
这种模式是为交易者主动监控头寸而建立的，而不是为了被动的资金配置。
对于投资组合级别的使用，该模型会降低短期噪音，并更重视多周波动趋势和货币对相关性。
产出是一种变化较慢的分配结构，旨在定期审查，而不是持续监控。
SigmaSX 没有设置最小值。头寸规模指导是根据您输入的资本和风险承受能力计算的，因此较小账户的输出会缩小，而不是假设固定基线。
不会。平台输出排名进入条件和风险评分。执行仍然是在分析层之外做出的手动决策。
不会。SigmaSX 提供数据分析和风险评分来支持您自己的决策。它不构成个性化的投资建议或结果的保证。
根据可用流动性和一致的历史数据包含货币对。进给不稳定或深度不足的配对将被自动排除在评分之外。
波动率阈值会不断重新计算。突然的峰值可能会将货币对移出其阈值，从而将其从排名输出中删除，直到情况稳定为止。
