Το Luravi Zenom συνδυάζει την τεχνητή νοημοσύνη με τη συστηματική ιστορική ανάλυση της αγοράς, έτσι ώστε οι αρχάριοι να μπορούν να λαμβάνουν κατανοητές αποφάσεις χωρίς να χρειάζεται να αξιολογούν οι ίδιοι κάθε τάση τιμής.
Αρχική κατάσταση
Για πολλούς που επενδύουν για πρώτη φορά, τα χρηματιστήρια φαίνονται σαν ένα αδιαφανές σύστημα στο οποίο συγκρούονται συνεχώς νέες ειδήσεις, βασικά στοιχεία και κινήσεις τιμών. Ο όγκος των πληροφοριών και μόνο είναι σπάνια το πρόβλημα - είναι η έλλειψη ταξινόμησης.
Το Luravi Zenom μειώνει αυτή τη ροή πληροφοριών σε δομημένα, κατανοητά σήματα. Αντί να αξιολογεί μεμονωμένες ειδήσεις ή καθημερινές κινήσεις, η πλατφόρμα αναλύει ιστορικά μοτίβα για μεγαλύτερες χρονικές περιόδους και δοκιμάζει συστηματικά κάθε στρατηγική προτού την κάνει σύσταση.
Μεθοδολογία
Κάθε πρόταση περνά από την ίδια διαδικασία τριών βημάτων πριν εμφανιστεί. Αυτή η διαδικασία διατηρείται σκόπιμα κατανοητή, ώστε να καταλαβαίνετε σε τι βασίζεται μια αξιολόγηση.
Οι τάσεις των τιμών, οι όγκοι συναλλαγών και οι μακροοικονομικοί δείκτες από διαφορετικές φάσεις της αγοράς συγκεντρώνονται συνεχώς και προσαρμόζονται προτού ενσωματωθούν σε περαιτέρω ανάλυση.
Στατιστικά μοντέλα και μοντέλα μηχανικής μάθησης εντοπίζουν επαναλαμβανόμενα μοτίβα στα επεξεργασμένα δεδομένα και εξάγουν πιθανές υποθέσεις στρατηγικής από αυτά.
Κάθε υπόθεση ελέγχεται έναντι προηγούμενων κύκλων της αγοράς, συμπεριλαμβανομένων περιόδων σημαντικής πτώσης των τιμών, προτού προταθεί ως στρατηγική.
Το backtest δείχνει πώς θα συμπεριφερόταν μια στρατηγική υπό ιστορικές συνθήκες. Αυτό δεν αποτελεί υπόσχεση για μελλοντικές εξελίξεις, αλλά είναι μια κατανοητή βάση για την καλύτερη ταξινόμηση μιας στρατηγικής πριν από τη λήψη μιας απόφασης.
Πρακτική χρήση
Συνδυάζοντας διάφορες ιστορικές φάσεις της αγοράς, μπορούν να εντοπιστούν στρατηγικές των οποίων το εύρος διακυμάνσεων τεκμηριώνεται σε διαφορετικούς κύκλους. Αυτό δεν αντικαθιστά μια ατομική εκτίμηση κινδύνου, αλλά παρέχει μια πιο αξιόπιστη βάση από μια πρόβλεψη μεμονωμένης τιμής.
Η βάση δεδομένων ενημερώνεται συνεχώς. Εάν αλλάξει μια σχετική τάση της αγοράς, αυτό γίνεται ορατό στην ανάλυση - όχι μόνο στην επόμενη τριμηνιαία έκθεση.
Η μεθοδολογία είναι ανεξάρτητη από το ύψος του επενδυμένου κεφαλαίου. Οι ίδιες αρχές ανάλυσης μπορούν να εφαρμοστούν σε ένα μικρό αρχικό χαρτοφυλάκιο καθώς και σε ένα αναπτυσσόμενο χαρτοφυλάκιο.
Διαφάνεια
Η ιχνηλασιμότητα είναι μέρος της μεθοδολογίας. Τα ακόλουθα σημεία εξηγούν τη βάση δεδομένων, τα όρια και το εύρος της ανάλυσης.
Η βάση είναι διαθέσιμα στο κοινό δεδομένα αγοράς: ιστορικές τάσεις τιμών, όγκοι συναλλαγών και επιλεγμένοι μακροοικονομικοί δείκτες. Τα προσωπικά οικονομικά δεδομένα μεμονωμένων χρηστών δεν αποτελούν μέρος της μοντελοποίησης.
Εφαρμόζεται μια στρατηγική αναδρομικά σε ιστορικά δεδομένα της αγοράς για να εξεταστεί πώς θα συμπεριφερόταν σε διαφορετικές φάσεις της αγοράς. Με αυτόν τον τρόπο, το εύρος διακύμανσης μιας στρατηγικής μπορεί να ταξινομηθεί προτού προταθεί.
Τα ιστορικά πρότυπα δεν επαναλαμβάνονται απαραίτητα. Τα μοντέλα μπορούν να ταξινομήσουν τα υπάρχοντα δεδομένα, αλλά δεν μπορούν να προβλέψουν μελλοντικά γεγονότα της αγοράς με βεβαιότητα. Η ανάλυση είναι ένα βοήθημα στη λήψη αποφάσεων, όχι μια εγγύηση για ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα.
Όχι.
Επόμενο βήμα
Αφήστε τη διεύθυνση email σας για να λάβετε μια επισκόπηση της μεθοδολογίας ανάλυσης του Luravi Zenom. Δεν υπάρχει κανένα κόστος και καμία υποχρέωση.
Θα λάβετε μια γραπτή επισκόπηση της μεθοδολογίας. Τα δεδομένα σας δεν θα διαβιβαστούν σε τρίτους.