Que métricas financeiras e outros fatores é que a IA leva em conta ao selecionar as ações a incluir numa Estratégia ProPicks?

Descrições detalhadas podem ser encontradas na seção Metodologia.

Abaixo um breve resumo da nossa metodologia, desde a recolha de dados inicial até ao backtesting das estratégias :

• Recolha de dados: Recolhemos, organizamos e fazemos redução de dados, a dados de mais de 25 anos de preços históricos e de demonstrações financeiras, de empresas negociadas publicamente.
• Pré-processamento de dados: Os dados históricos são alvo de um pré-processamento, através de uma grande variedade de técnicas de aprendizagem de máquina, para gerir pontos de dados em falta e outliers. O conjunto de dados é também sujeito a um rigoroso controlo de qualidade manual para assegurar uma maior fiabilidade e rigor no treino do modelo.
• Treino do Modelo de IA: Gerimos o nosso conjunto de dados e conduzimos tanto o pré-processamento como o treino do modelo com recurso à plataforma Google Vertex AI. É importante notar que o nosso modelo de IA é dinâmico e que continuamos a carregar dados para o modelo periodicamente, com o objetivo de atualizar continuamente e melhorar o modelo.
• Análise de dados: Subsequentemente, recorreu-se aos modelos treinados para atribuir classificações às ações, em vários pontos históricos, com base nas métricas financeiras das ações, para criar as Estratégias ProPicks. As Estratégias ProPicks são atualizadas periodicamente, com base nas classificações geradas pelo modelo de análise da IA.
• Backtesting: Foi então efetuado o backtest das Estratégias ProPicks, utilizando o nosso módulo de backtesting proprietário, para verificar como teriam as estratégias resultado historicamente.

Mais alguma dúvida?

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