每个分数都显示了三个可验证步骤序列的结果。如果所使用的数据没有可追溯性，则不会产生任何建议。
该系统持续收集一组受监控资产的价格、交易量、链上数据和流动性指标。这些流程带有时间戳并存档，以便进行事后控制。
这些数据被提交给经过历史序列训练的统计模型，该模型估计短期和中期的可能趋势。结果是场景的分布，而不是单一的预测。
每项资产都会收到一个综合风险评分，该评分是根据观察到的波动性、市场深度和模型情景离散度计算得出的。此分数伴随显示的任何建议。
Oryntrass 生成的每条建议都带有时间戳，并保存在所有人都可以访问的日志中，无论其实际结果之前还是之后。发布后不会删除任何数据。
| 活跃 | 推荐日期 | 风险评分 | 地平线 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 资产A | 2024年4月2日 | 3.2/10 | 30天 | 低风险 |
| 资产B | 2024年2月18日 | 6.1/10 | 14天 | 中等风险 |
| 活性C | 2024年2月3日 | 8.4/10 | 7天 | 高风险 |
| 资产D | 2024年3月21日 | 4.0/10 | 30天 | 低风险 |
完整的日志包括发布日期、建议时分配的分数以及观察到的结果（正面或负面）。这种完全的透明度允许每个用户随着时间的推移判断模型的可靠性，而不是依赖于一次性的性能沟通。
Oryntrass 使用的工具基于企业方面已使用的投资组合管理方法。以下是个人投资者的具体变化。
风险评分在做出任何决策之前量化资产的波动性和流动性，这限制了不知情的输入。
市场数据持续更新，让您无需等待每周汇总即可调整仓位。
风险阈值和分析视野适应所承诺资本的规模，而不需要先进的定量金融技能。
显示的每个分数都附有对其决定因素的解释：近期波动性、市场深度、模型情景的分散性。目标是让您能够自己评估建议的相关性，而无需完全依赖工具。
参考指南详细介绍了所使用的词汇——预测模型、风险评分、绩效历史——因此即使没有接受过定量金融培训，也可以轻松阅读仪表板。
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