Investīciju lēmumi balstās uz pārbaudītiem datiem, nevis jūtām
Luravi Zenom apvieno mākslīgo intelektu ar sistemātisku vēsturisku tirgus analīzi, lai iesācēji varētu pieņemt saprotamus lēmumus, pašiem neizvērtējot katru cenu tendenci.
Luravi Zenom apvieno mākslīgo intelektu ar sistemātisku vēsturisku tirgus analīzi, lai iesācēji varētu pieņemt saprotamus lēmumus, pašiem neizvērtējot katru cenu tendenci.
Sākotnējā situācija
Daudziem, kas iegulda pirmo reizi, akciju tirgi šķiet necaurredzama sistēma, kurā pastāvīgi saduras jaunas ziņas, galvenie skaitļi un cenu kustības. Reti problēma ir tikai informācijas apjoms – tā ir klasifikācijas trūkums.
Luravi Zenom samazina šo informācijas plūdu līdz strukturētiem, saprotamiem signāliem. Tā vietā, lai novērtētu atsevišķas ziņas vai ikdienas kustības, platforma analizē vēsturiskos modeļus ilgākā laika periodā un sistemātiski pārbauda katru stratēģiju, pirms tā tiek sniegta par ieteikumu.
Metodoloģija
Katram ieteikumam pirms parādīšanas tiek veikts tas pats trīs soļu process. Šis process tiek apzināti saglabāts saprotams, lai jūs saprastu, uz ko tiek balstīts novērtējums.
Cenu tendences, tirdzniecības apjomi un makroekonomiskie rādītāji no dažādām tirgus fāzēm tiek nepārtraukti apkopoti un koriģēti, pirms tie tiek iekļauti turpmākajā analīzē.
Statistikas un mašīnmācīšanās modeļi identificē atkārtotus modeļus apstrādātajos datos un no tiem iegūst iespējamās stratēģijas hipotēzes.
Katra hipotēze tiek pārbaudīta, salīdzinot ar pagātnes tirgus cikliem, tostarp ievērojama cenu krituma periodiem, pirms tiek piedāvāta kā stratēģija.
Atpakaļpārbaude parāda, kā stratēģija būtu izturējusies vēsturiskos apstākļos. Tas nav solījums nākotnes attīstībai, bet tas ir saprotams pamats stratēģijas labākai klasifikācijai pirms lēmuma pieņemšanas.
Praktiska lietošana
Apvienojot vairākas vēsturiskas tirgus fāzes, var identificēt stratēģijas, kuru svārstību diapazons ir dokumentēts dažādos ciklos. Tas neaizstāj individuālu riska novērtējumu, bet nodrošina uzticamāku pamatu nekā vienota cenas prognoze.
Datu bāze tiek pastāvīgi atjaunināta. Ja mainās attiecīgā tirgus tendence, tas kļūst redzams analīzē – ne tikai nākamajā ceturkšņa pārskatā.
Metodoloģija nav atkarīga no ieguldītā kapitāla apjoma. Tos pašus analīzes principus var piemērot gan nelielam sākuma portfelim, gan augošam portfelim.
Pārredzamība
Izsekojamība ir daļa no metodoloģijas. Turpmākajos punktos ir izskaidrota datu bāze, ierobežojumi un analīzes apjoms.
Pamatā ir publiski pieejami tirgus dati: vēsturiskās cenu tendences, tirdzniecības apjomi un izvēlētie makroekonomiskie rādītāji. Atsevišķu lietotāju personīgie finanšu dati nav modelēšanas sastāvdaļa.
Stratēģija tiek piemērota ar atpakaļejošu spēku vēsturiskiem tirgus datiem, lai pārbaudītu, kā tā būtu izturējusies dažādās tirgus fāzēs. Tādā veidā stratēģijas svārstību diapazonu var klasificēt, pirms tā tiek ieteikta.
Vēsturiskie modeļi ne vienmēr atkārtojas. Modeļi var klasificēt esošos datus, bet nevar droši paredzēt nākotnes tirgus notikumus. Analīze ir palīglīdzeklis lēmuma pieņemšanai, nevis konkrēta rezultāta garantija.
Nē. Luravi Zenom nodrošina strukturētus, uz datiem balstītus stratēģiju novērtējumus, taču neaizstāj personīgos finanšu vai ieguldījumu padomus, kuros ņemta vērā jūsu individuālā situācija.
Nākamais solis
Atstājiet savu e-pasta adresi, lai saņemtu pārskatu par Luravi Zenom analīzes metodoloģiju. Nav nekādu izmaksu un saistību.
Jūs saņemsiet rakstisku metodoloģijas pārskatu. Jūsu dati netiks nodoti trešajām personām.