价格反馈、链上活动、交易流量和宏观新闻不断变化，在同一交易时段内往往相互矛盾。对于个人投资者，甚至是资源充足的家族办公室来说，手动过滤此数量是不切实际的。
结果很熟悉：根据部分信息做出决策，或者根本不做出决策。 Watereaton 的构建前提是，问题很少不是缺乏数据，而是缺乏日复一日持续应用于数据的结构化、可重复分析。
支持 Watereaton 的模型并非旨在预测市场顶部或底部。它们旨在识别投资组合风险何时上升、资产之间的相关性何时发生变化以及风险敞口何时不再符合投资者规定的承受能力。
无论当天市场表现如何，每个客户都会收到按相同时间表发布的相同报告。没有选择性地报告有利时期。
这里的透明度意味着报告是主要产品。没有单独的营销仪表板显示不同的、更有利的情况。
定价、流动性和链上数据来自多个交易所和来源，然后协调成一个一致的数据集。仅此一步就可以消除大量噪声，因为没有单个交换源被视为完整的图片。
统计模型用于确定资产或投资组合在不同条件下的表现，而不是预测具体价格。区别很重要：输出是概率加权的风险图，适合规划，而不是交易目标。
当模型发现风险升高时——例如，所谓多元化持仓之间的相关性不断上升——就会在每日报告中浮出水面，为投资者提供足够的背景信息，以便投资者采取行动或故意决定不采取行动。