Met welke financiële indicatoren en andere factoren houdt het AI-model rekening bij de selectie van aandelen voor een ProPicks-strategie?

Gedetailleerde beschrijvingen zijn te vinden in de sectie Methodologie.

Hieronder vindt u een overzicht van onze methodologie, vanaf het moment dat de gegevens worden verzameld tot aan het backtesten van de strategieën:

• Gegevensverzameling: We verzamelen, ordenen en synthetiseren 25 jaar aan historische koersinformatie en gegevens van jaarrekeningen voor beursgenoteerde bedrijven.
• Voorverwerking van de gegevens: De historische gegevens worden voorverwerkt aan de hand van diverse machine learning-technieken om ontbrekende gegevenspunten en uitschieters de juiste behandeling te geven. Daarnaast wordt de dataset onderworpen aan een rigoureuze handmatige kwaliteitscontrole om de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid voor de training van het model te vergroten.
• Training van het AI-model: We beheren onze dataset en voeren activiteiten voor voorverwerking en modeltraining uit op het Google Vertex AI-platform. Ons AI-model is dynamisch. We voeren van tijd tot tijd nieuwe gegevens in om het model constant te actualiseren en verbeteren.
• Gegevensanalyse: De getrainde modellen worden vervolgens gebruikt om aan de hand van financiële indicatoren labels toe te wijzen aan aandelen op verschillende historische punten om ProPicks-strategieën te creëren. De ProPicks-strategieën worden periodiek bijgewerkt op basis van de geactualiseerde scores die worden gegenereerd door het AI-model.
• Backtesten: Vervolgens worden er backtesten uitgevoerd op de ProPicks-strategieën met onze eigen backtestmodule. Op deze manier wordt bepaald welke resultaten de strategieën in het verleden opgeleverd zouden hebben.

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.