Menu
in

Hoe vind je de beste aandelen op de markt met behulp van kunstmatige intelligentie

Het kiezen van de beste aandelen op de financiële markt kan een moeilijke taak zijn, vooral als u uitsluitend vertrouwt op de mening van anderen en populaire artikelen. Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI), en in het bijzonder van geavanceerde taalmodellen zoals GPT-4, zorgt echter voor een revolutie op dit gebied.

In dit artikel zullen we onderzoeken hoe we AI kunnen gebruiken om op intelligente wijze aandelen te roamen, waardoor geïnformeerde, op bewijzen gebaseerde beleggingsbeslissingen mogelijk worden gemaakt
.

NexusTrade: een revolutionair platform

Wat is NexusTrade?

NexusTrade is een AI-aangedreven platform voor investeringsonderzoek dat is ontworpen om de ontwikkeling, het testen en de implementatie van geautomatiseerde en semi-geautomatiseerde handelsstrategieën te vereenvoudigen. Het belangrijkste hulpmiddel is een AI-chat, genaamd ‘Aurora’, die natuurlijke taal vertaalt in begrijpelijke configuraties voor
het platform.

Aurora: de slimme handelsassistent

Aurora stelt u niet alleen in staat handelsstrategieën te creëren en te testen, maar is ook in staat om diepgaand financieel onderzoek uit te voeren. Het kan bijvoorbeeld de inkomsten van een bedrijf analyseren, waardoor gebruikers een gedetailleerd inzicht krijgen in de bedrijfsprestaties. Voor degenen die nieuw zijn met beleggen of op zoek zijn naar aandelen in nichesectoren, is zo’n assistent misschien niet voldoende
.

Intelligente actiescreening: een noodzakelijke innovatie

De kracht van geavanceerde taalmodellen

Een praktisch voorbeeld van het gebruik van geavanceerde taalmodellen is de zoektocht naar de vijf belangrijkste aandelen in de halfgeleider- of kunstmatige-intelligentiesector die de afgelopen drie jaar de grootste inkomensstijging hebben gekend. Een dergelijke bewerking zou, indien handmatig uitgevoerd, lang duren en zou foutgevoelig zijn. Dankzij NexusTrade wordt dit proces snel
en efficiënt.

Implementatie van slimme screening

Om een intelligente actiescreeningfunctie te implementeren, zijn verschillende stappen vereist:

  1. Databasepopulatie: Het is essentieel om een goed gestructureerde database te creëren die alle relevante informatie over de acties bevat.

    Dit omvat fundamentele gegevens zoals inkomsten, inkomsten, EBITDA en andere cruciale financiële statistieken

  2. .

  3. Datageneratie: Met behulp van geavanceerde taalmodellen en externe bronnen zoals Yahoo Finance is het mogelijk om gegevens te genereren en continu bij te werken met betrekking tot de bedrijfstakken waartoe de verschillende aandelen behoren.
  • Gebruik van het MongoDB Aggregation Framework: Met dit raamwerk kunt u complexe zoekopdrachten uitvoeren in de database, waarbij u acties kunt filteren en ordenen op basis van specifieke criteria, zoals inkomensverhoging, lidmaatschapssector en andere financiële indicatoren.
  • MongoDB-aggregatiekader

    Om intelligente screening uit te voeren, is het essentieel om het MongoDB-aggregatieraamwerk te begrijpen. Met deze tool kunt u complexe bewerkingen uitvoeren op gegevens, zoals het samenvoegen van documenten uit verschillende verzamelingen, het filteren van resultaten, het sorteren van gegevens en nog veel meer. Een voorbeeld van een aggregatiepijplijn om de vijf belangrijkste aandelen in de halfgeleider- of AI-sector te vinden, zou het volgende kunnen zijn
    :

    const pipeline = [
    {
    $lookup: {
    van: „Stock Industries”,
    localField: „StockName”,
    ForeignField: „Stocknaam”,
    zoals: „IndustryData”
    }
    },
    {$unwind: „$industryData”},
    {
    $wedstrijd: {
    $or: [{„industryData.is_AI”: true}, {„industryData.is_Semiconductor”: true}],
    datum: {$gte: drie jaar geleden}
    }
    },
    {$sort: {stockNaam: 1, datum: 1}},
    {
    $groep: {
    _id: „$stockName”,
    firstIncome: {$first: „$income”},
    lastIncome: {$last: „$income”},
    }
    },
    {
    $project: {IncomeIncrease: {$subtract: [„$lastIncome”, „$FirstIncome”]}}
    },
    {$sort: {incomeIncrease: -1}},
    {$limiet: 5}
    ];

    Oproep- en leerfuncties: enkele voorbeelden

    NexusTrade gebruikt de configuratie van generatieve AI-functies om natuurlijke taal te vertalen naar MongoDB-aggregatiequery’s. Dit stelt gebruikers in staat om complexe zoekopdrachten uit te voeren door simpelweg vragen te stellen in natuurlijke taal. Door bijvoorbeeld te vragen „Vind de vijf belangrijkste aandelen in de halfgeleiderindustrie met een PE-ratio van minder dan 30”, kan het systeem de juiste zoekopdracht genereren en de gewenste resultaten opleveren
    .

    De integratie van geavanceerde taalmodellen in aandelenonderzoek en screeningsprocessen is een belangrijke stap in de richting van een nauwkeurigere en toegankelijkere financiële analyse.

    NexusTrade heeft met zijn AI-first-benadering tot doel gebruikers krachtige hulpmiddelen te bieden om weloverwogen beleggingsbeslissingen te nemen, waardoor de afhankelijkheid van subjectieve meningen en markttrends wordt verminderd. Deze innovatie verbetert niet alleen de efficiëntie van de besluitvorming, maar democratiseert ook de toegang tot geavanceerde handelsstrategieën, waarmee een nieuw tijdperk wordt ingeluid voor algoritmische handel in
    de detailhandel.

    Leave a Reply