Dogiri Nipure regroupe les données issues de plusieurs plateformes d'échange dans une interface unique et applique des modèles prédictifs pour évaluer le risque avant chaque arbitrage.
Un freelancer actif sur plusieurs plateformes d'échange gère souvent plusieurs comptes distincts, chacun avec son propre format de reporting. Cette dispersion oblige à reconstituer manuellement une vue d'ensemble avant toute décision d'allocation.
Le temps consacré à cette consolidation réduit la capacité de réaction face aux mouvements de marché, en particulier pour les professionnels qui ne consacrent qu'une partie de leur semaine à la gestion de leur capital.
Temps de traitement manuel estimé avant et après centralisation des flux de données dans un tableau de bord unique.
Le moteur de Dogiri Nipure se connecte aux interfaces de programmation de plusieurs plateformes d'échange et normalise les formats de données hétérogènes — ordres, soldes, historiques de transactions — dans un schéma unique. Cette normalisation permet d'appliquer les mêmes modèles d'analyse à l'ensemble du portefeuille, indépendamment de son origine.
Connexion sécurisée des comptes existants via clés d'accès en lecture uniquement.
Normalisation des données brutes dans un format structuré commun.
Analyse de chaque position au regard de l'historique et du contexte de marché.
Restitution des résultats dans un tableau de bord unique, actualisé en continu.
Catégories de sources compatibles
Liste indicative des catégories de connecteurs pris en charge par l'architecture d'agrégation.
Chaque position est notée selon des critères de volatilité historique, de liquidité et de corrélation avec le reste du portefeuille. Ce score se met à jour à chaque nouvelle donnée de marché, sans intervention manuelle de l'utilisateur.
À la différence d'un reporting périodique, l'analyse s'exécute en flux continu. Les écarts significatifs sont signalés dès qu'ils apparaissent, ce qui réduit le délai entre un changement de marché et son intégration dans la décision.
Les modèles de prévision s'appuient sur des séries temporelles longues pour estimer des scénarios probables, et non des certitudes. Ils servent de support à la décision, en complément du jugement de l'utilisateur, non en remplacement.
Le cadre combine des modèles de classification du risque et des modèles de régression pour la projection de tendances. Chaque modèle est documenté et versionné, ce qui permet de tracer l'origine d'une recommandation.
Les clés d'accès aux plateformes sont strictement limitées à la lecture et chiffrées au repos. Aucune donnée de portefeuille n'est partagée avec des tiers à des fins commerciales.
Le traitement suit quatre étapes : collecte, normalisation, modélisation, restitution. Chaque étape est journalisée, ce qui permet un audit a posteriori des décisions issues de l'analyse.
Un freelancer actif sur plusieurs plateformes visualise sa répartition réelle d'actifs sans reconstituer un tableau manuellement, et ajuste son allocation selon le score de risque consolidé.
Les signaux de risque permettent d'anticiper une exposition excessive avant une phase de forte volatilité, plutôt que de réagir après la baisse.
Entre deux missions, le temps disponible pour suivre les marchés reste limité. Les alertes consolidées réduisent le besoin de surveillance manuelle constante.