AI模型在选择纳入ProPicks策略的股票时，会考虑哪些财务指标和其他因素呢？

详细描述可以在方法部分找到。

以下是我们的方法论概述，涵盖从最初的数据收集到策略回测：

• 数据收集：数据收集：我们收集、整理和精简了上市公司超过25年的历史价格和财报数据
• 数据预处理：数据预处理：预处理历史数据，利用各种机器学习技术来管理缺失的数据点和异常值。此外，数据集经过了严格的人工质量控制，以进一步提高可靠性和准确性，好支持模型训练。
• AI模型训练：我们使用Google Vertex AI平台管理数据集，进行预处理和模型训练操作。需要注意的是，我们的AI模型是动态的，我们会不时地将新数据输入到模型中，旨在不断更新和改进模型。
• 数据分析：随后，我们将训练的模型部署到各个历史节点，为股票分配标签，并基于股票的财务指标创建ProPicks策略。ProPicks策略会根据AI模型分析生成的新评级并定期更新。
• 回测：然后，使用我们的专有回测模块回测ProPicks策略，以评估这些策略在历史上的表现。

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