Hoe komen ProPicks-strategieën tot stand?

Gedetailleerde beschrijvingen zijn te vinden in de sectie Methodologie.

ProPicks-strategieën gebruiken een mix van artificiële intelligentie (AI) en door deskundige personen uitgevoerde analyses om aandelen te vinden die het potentieel hebben om het beter te doen dan markt-benchmarks.

Ons eigen AI-model analyseert historische financiële data om verschillende aandelen en hun historische prestaties in categorieën in te delen en een score toe te kennen. Het AI-model leert verschillende financiële indicatoren en hun correlatie met de algehele prestaties van een aandeel door de jaren heen te identificeren en relatieve wegingsfactoren toe te kennen aan elk van hen. Op basis van de resultaten van de analyse geeft het AI-model elk aandeel vervolgens een van de volgende labels: Underperformance (slechtere prestaties dan de markt), Neutral performance (neutrale prestaties) of Outperformance (betere prestaties dan de markt), en probeert het aandelen te vinden die het gedurende bepaalde periodes in het verleden beter hebben gedaan dan de markt-benchmarks. Onze historische dataset bevat meer dan 25 jaar aan financiële gegevens en meer dan 50 financiële indicatoren voor duizenden bedrijven in diverse branches. Deze enorme dataset is noodzakelijk om de nauwkeurigheid te vergroten van de wegingsfactor die wordt toegekend aan elke financiële indicator, zodat de prestaties van aandelen exacter kunnen worden geanalyseerd. Op deze manier kunnen eventuele vertekeningen, waar we later uitgebreider op zullen ingaan, worden voorkomen.

Nadat de historische aandelen een score hebben gekregen van het AI-model, kunnen we allerlei beperkingen en selectiecriteria toepassen op de data, zoals handelsfrequentie, sector/branche, handelsregio, opname in aandelenindex, marktkapitalisatie en liquiditeit. De aandelen met de hoogste score worden ingedeeld in diverse groepen op basis van criteria die volgens Investing.com het relevantst en nuttigst zijn voor onze gebruikers, zoals S&P500-aandelen met de hoogste score, tech-aandelen met de hoogste score enz. Gedurende dit proces verwijderen we aan de hand van de criteria ook aandelen die niet relevant zijn voor de gemiddelde belegger, zoals aandelen met een zeer lage waarde (ook wel 'penny stocks' genoemd). Elk van deze groepen vormt een ProPicks-strategie die u kunt gebruiken via Investing.com. Deze stap zorgt ervoor dat de ProPicks-strategieën robuust, relevant en praktisch toepasbaar zijn in reële beleggingssituaties.

Elk van deze ProPicks-strategieën wordt vervolgens getest op historische data om te zien welke resultaten ze in het verleden zouden hebben opgeleverd. U kunt hieronder meer informatie vinden over deze backtesten.

Hebt u nog vragen?

We hopen dat we al uw vragen hebben beantwoord. In het Help-centrum van Investing kunt u terecht voor meer informatie.