自动对冲
持续评估未平仓头寸的相关风险敞口。如果对冲降低了净投资组合风险而不扭曲原始论点，则根据账户配置的权限级别提议或执行。
手动止损管理取决于交易者在市场很少允许的窗口内注意到、决定和采取行动。在压力下，这个窗口进一步缩小：持仓超过了无效点，或者因噪音而不是信号而过早平仓。
结果是不对称的结果。上行空间因犹豫而受到限制；同样的犹豫也扩大了负面影响。 Kmgymqueen 的构建是为了消除决策链中的滞后，而不消除交易者对策略的控制。
以人类反应的秒数来衡量——市场重新定价以毫秒为单位
持续评估未平仓头寸的相关风险敞口。如果对冲降低了净投资组合风险而不扭曲原始论点，则根据账户配置的权限级别提议或执行。
订单执行是在提交之前根据当前和最近的流动性条件进行模拟的，因此止损和限价水平反映了实际的成交价格，而不是理论价格。
每个工具都会跟踪订单簿深度和价差行为，调整止损位置以避免流动性稀薄的区域，否则会夸大退出时的回撤。
智能止损系统作为一系列离散的、可审计的步骤运行，而不是单个静态阈值。在职位面临进一步风险之前，每一步都会缩小可接受结果的范围。
每个阶段都是独立运行的，因此一层中的延迟或异常不会默默地传播到订单放置中 - 系统保持位置而不是对不完整的数据采取行动。
Kmgymqueen 并不依赖精心策划的成功案例来论证其观点。该平台的价值取决于其模型的训练和管理方式，我们宁愿简单地说明这一点，也不愿通过推荐来暗示性能。
预测模型根据给定账户交易场所的历史和流媒体市场数据进行训练，并滚动重新校准，而不是保持静态。没有任何模型是万无一失的：每个自动操作仍然可以审查，并且每个阈值仍然可以由帐户持有人调整。
该系统是分层构建的：数据摄取层标准化各个场地的馈送；评分层应用每种工具的波动性和流动性模型；执行层将评分输出转换为订单指令，并受账户自身风险限制的约束。
每一层都被设计成失败时会关闭。如果评分层无法产生可信的输出，则执行层不会按照默认假设行事 - 它会保留现有位置并标记差距以供审查。
Kmgymqueen 的访问权限是根据每个应用程序授予的，而不是向公共市场开放。这使得每个账户的风险参数可以被有意设置，而不是默认。
请求访问权限根据英国数据保护法处理数据。申请将被单独审查；未经审查，不会做出任何自动入职决定。