将每月预算的一部分分配给数字资产的学生通常没有保证金来吸收长期的下跌。手动设置止损需要每天多次查看市场，这与上课、考试和工作不相容。通常的结果是晚退出，而损失已经难以挽回。
*基于手动操作中观察到的行为模式进行估计，而不是基于 CuotaClaro 自己的数据。
系统处理每种资产的价格历史记录、交易量和近期分散情况，以计算动态退出阈值。当条件发生变化时，阈值会自动重新计算，无需用户干预。
根据资产的流动性，每隔几分钟重新校准一次阈值。
根据移动价格和交易量窗口重新计算退出阈值
一旦确定了投资组合的风险状况，平台就会保持持续监控。平仓指令在触及计算的水平时触发，消除了通常会加剧损失的手动反应时间。
即使在传统市场的正常工作时间之外，也会进行主动监控。
模拟价格曲线上的执行点
在损失可用于未来交易的资本之前限制下跌的深度，而不是等待不确定的复苏。
订单根据预定义的规则激活，而不取决于用户是否可以在一天中的任何时间查看市场。
该系统根据历史和市场数据估计波动情况，在设置每个头寸之前提供参考框架。
价格、成交量、订单深度均来自各大交易平台，持续更新。
在输入模型之前对数据进行过滤以消除点异常，从而降低错误信号的风险。
该模型估计预期波动性并根据用户配置的风险状况定义输出范围。
该门槛会定期进行审查，并在市场状况发生重大变化时进行调整。
参考图：从数据采集到订单执行的线性流程，每个阶段之间都有一个质量控制点。
CuotaClaro 的创建是为了为那些刚刚接触数字资产的人提供职业经理人已经使用的相同风险控制工具。我们的工作重点是减轻损失和优化可用资本，避免任何模型都无法保证的盈利承诺。
每个系统决策都会被记录下来并可以进行审查，以便用户了解输出被激活的原因以及在什么市场条件下被激活。
