Des descriptions détaillées peuvent être consultées dans la section Méthodologie.
Vous trouverez ci-dessous un bref aperçu de notre méthodologie, depuis la collecte initiale des données jusqu'au backtesting de la stratégie :
- Collecte des données : Nous collectons, organisons et réduisons plus de 25 ans de données historiques sur les prix et les états financiers des sociétés cotées en bourse.
- Prétraitement des données : Les données historiques sont prétraitées à l'aide de diverses techniques d'apprentissage automatique afin de gérer les données manquantes et les valeurs aberrantes. En outre, l'ensemble des données a fait l'objet d'un contrôle de qualité manuel rigoureux afin d'améliorer encore sa fiabilité et sa précision pour l’entraînement des modèles.
- Entraînement des modèles d'IA : Nous gérons notre ensemble de données et effectuons les opérations de prétraitement et d'entraînement des modèles à l'aide de la plateforme Google Vertex AI. Il est important de noter que notre modèle d'IA est dynamique, car nous continuons à l'alimenter de temps à autre avec de nouvelles données, dans le but de le mettre à jour et de l'améliorer en permanence.
- Analyse des données : Ensuite, les modèles formés ont été déployés pour attribuer des étiquettes aux actions à différents moments de l'historique, sur la base des mesures financières des actions, afin de créer les stratégies ProPicks. Les stratégies ProPicks sont mises à jour périodiquement, sur la base des évaluations actualisées générées par l'analyse du modèle d'IA.
- Backtesting : Les stratégies ProPicks ont ensuite fait l'objet d'un backtesting à l'aide de notre module de backtesting exclusif, afin d'évaluer les performances historiques de ces stratégies.
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