Kimpton

कंपनी के बारे में

इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट में हर फ़ैसले का इम्तिहान होता है। बाज़ार पहले से तय तारीख़ पर जवाब छाप देता है, और उससे कोई बहस नहीं कर सकता।

Kimpton ऐसा वित्तीय AI है जो हक़ीक़त के सामने जवाबदेह है। Kimpton OS इन्वेस्टमेंट टीमों के लिए AI-नेटिव ऑपरेटिंग सिस्टम है: यह रिसर्च करता है और PMs को व्यवस्थित ट्रेड सौंपता है। EarningsBench एक सार्वजनिक बेंचमार्क है, जहाँ मॉडल कंपनियों के नतीजे आने से पहले तिमाही कमाई का अनुमान लगाते हैं और घोषित आँकड़े ही स्कोर तय करते हैं। Koliseum उसी काम से बने point-in-time वित्तीय एनवायरनमेंट्स का सेट है, जिन पर लैब्स मॉडलों को ट्रेन और परख सकती हैं।

पूरी इंडस्ट्री कमज़ोर प्रदर्शन से जूझ रही है। एक्टिव मैनेजर्स अपने बेंचमार्क से पीछे हैं और पूँजी लगातार पैसिव की ओर खिसक रही है। AI से इसके हल की उम्मीद थी, पर ऐसा हुआ नहीं। फ़ंड या तो दर्जन भर पॉइंट टूल्स जोड़ते हैं या दिन भर जनरल एजेंटों की देखभाल करते हैं, और दोनों में से कोई उन्हें ट्रेड तक नहीं पहुँचाता।

Kimpton OS सीधे वहीं पहुँचता है। यह फ़ंड का मैंडेट, रणनीति और पोज़ीशन लेता है, उस संस्थागत डेटा से जुड़ता है जिस पर फ़ंड पहले से चलता है, और उसी फ़ंड के लिए बना व्यवस्थित ट्रेड प्रस्ताव लौटाता है। इसे असहमति जताने के लिए बनाया गया है, क्योंकि आम राय निवेश फ़ैसलों के लिए ज़हर है। PM जो सुनना चाहते हैं वह कहने के बजाय यह उन उल्लंघनों और जोखिमों को सामने लाता है जो वरना छूट जाते।

यही काम AI को परखने का हमारा तरीक़ा भी है। स्थिर बेंचमार्क ट्रेनिंग डेटा में रिस जाते हैं। सिमुलेशन वही इनाम देते हैं जो उनके लेखकों ने सोचा था। जो अनुमान नतीजा आने से पहले सील हो और कंपनी की रिपोर्ट आने पर स्कोर हो, उसका न रिहर्सल हो सकता है, न तारीख़ पीछे की जा सकती है। हमने शुरुआत बाज़ारों से की, क्योंकि यही एक जगह है जहाँ हक़ीक़त तय समय पर जवाब देती है।

हम Goldman के दो पूर्व इंजीनियर और SpaceX के एक पूर्व इंजीनियर हैं। हमने नौकरी छोड़कर अपना क्वांटिटेटिव सिस्टमैटिक हेज फ़ंड शुरू किया, 21 और 22 साल की उम्र में एक फ़ैमिली ऑफ़िस से $10M जुटाए और चार साल में उसे $35M तक पहुँचाया। हमने ऐतिहासिक फ़िट के बजाय लाइव नतीजों पर भरोसा करना सीखा। Kimpton हमने उसी फ़ंड के भीतर बनाया, फिर पूरे स्टैक को प्रोडक्ट में ढाला।

हम अपने पहले संस्थागत क्लाइंट, $3.3B के एक मैनेजर, के साथ लाइव हैं। हमारा पहला बाज़ार $1B से $10B के फ़ंडामेंटल इक्विटी फ़ंड हैं, और वे लैब्स जिन्हें जानना है कि उनके मॉडल यह काम कर सकते हैं या नहीं।

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