Primeinvestmentexpert kombiniert Bayes'sche Aktualisierung mit neuronalen Netzwerkkomponenten. Die Bayes'sche Ebene behält eine wahrscheinlichkeitsgewichtete Sicht auf wahrscheinliche Ergebnisse bei und überarbeitet sie, sobald neue Daten eintreffen. Dies eignet sich gut für Märkte, in denen die Unsicherheit nie vollständig verschwindet. Die neuronale Netzwerkschicht identifiziert wiederkehrende Muster in größeren historischen Datensätzen, die sich nur schwer als feste Regeln kodieren lassen.
Keine der Schichten arbeitet alleine. Die Bayes'sche Ausgabe schränkt die den Netzwerkvorhersagen zugewiesene Zuverlässigkeit ein, wodurch eine Überreaktion auf kurzfristiges Rauschen begrenzt wird – eine bewusste Designentscheidung, da die Plattform eher für eine dauerhafte Nutzung als für kurze Aktivitätsschübe konzipiert ist.
Wir veröffentlichen die allgemeine Struktur dieses Ansatzes, anstatt ihn als unerklärliche Blackbox zu behandeln, da Fachleute, die Finanzentscheidungen treffen, ein Recht darauf haben, die Gründe für eine Empfehlung zu verstehen, nicht nur deren Ergebnis.