Quali metriche finanziarie e altri fattori il modello di IA deve considerare selezionando quali titoli saranno inclusi in una strategia ProPicks?

Descrizioni più dettagliate possono essere raggiunte nella sezione Metodologia.

Di seguito una breve panoramica della nostra metodologia, che va dalla raccolta iniziale dei dati fino al backtesting delle strategie:

• Raccolta dati: Raccogliamo, organizziamo e sintetizziamo oltre 25 anni di dati storici sui prezzi e sui bilanci delle società quotate in borsa.
• Pre-elaborazione dati: I dati storici vengono sottoposti a una pre-elaborazione, utilizzando una serie di tecniche di apprendimento automatico per gestire i punti di dati mancanti e gli outlier. Inoltre, il set di dati è stato sottoposto a un rigoroso controllo di qualità manuale per migliorarne ulteriormente l’affidabilità e l’accuratezza per il training dei modelli.
• Model Training IA: Gestiamo il nostro set di dati e procediamo alla pre-elaborazione e al training dei modelli utilizzando la piattaforma Google Vertex AI. È importante notare che il nostro modello di intelligenza artificiale è dinamico, in quanto continuiamo a inserire nuovi dati nel modello di volta in volta, con l'obiettivo di aggiornarlo e migliorarlo continuamente.
• Analisi dei dati: Successivamente, i modelli allenati sono stati impiegati per assegnare etichette ai titoli in vari momenti storici, sulla base delle metriche finanziarie dei titoli per creare le strategie ProPicks. Le strategie ProPicks vengono aggiornate periodicamente, sulla base delle valutazioni aggiornate generate dall’analisi del modello di intelligenza artificiale.
• Backtesting: Le strategie ProPicks sono testate utilizzando il nostro modulo di backtesting, per valutarne la performance storica.

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