Investing.com – Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch und immer mehr Experten nutzen die Möglichkeiten dieser Technologie für ihre Zukunftsprognosen. Manchmal sehr überraschend.
Diesmal war es Masayoshi Son, CEO von SoftBank (TYO:), der versichert, dass eine KI in 10 Jahren 10.000-mal intelligenter sein wird als Menschen. Berichten zufolge spricht Son von einer Welt mit künstlicher Superintelligenz, kurz ASI CNBC.
Tatsächlich hat der CEO von SoftBank zunächst über einen anderen Begriff gesprochen: künstliche allgemeine Intelligenz oder AGI, der sich im Großen und Ganzen auf eine KI bezieht, die intelligenter als Menschen ist. Son sagte, dass diese Technologie wahrscheinlich ein- bis zehnmal intelligenter als der Mensch sein wird und in den nächsten drei bis fünf Jahren auf den Markt kommen wird, früher als er erwartet hatte.
Für diejenigen, die die Rentabilität ihrer Investitionen mithilfe von KI maximieren möchten, stellt das professionelle Tool InvestingPro den Nutzern das sogenannte zur Verfügung ProPicks-Strategiendie eine Kombination aus KI und menschlicher Expertenanalyse nutzen, um Aktien hervorzuheben, die das Potenzial haben, die Marktbenchmarks zu übertreffen.
Wie diese Strategien funktionieren
Das proprietäre KI-Modell von Investing.com analysiert historische Finanzdaten mit der Absicht, verschiedene Aktien und ihre historische Performance zu kategorisieren und zu bewerten.
Dieses System lernt, verschiedene Finanzparameter und deren Korrelation mit der Gesamtperformance von Aktien im Laufe der Jahre zu identifizieren und verschiedenen Finanzparametern relative Gewichte zuzuweisen.
Die am besten bewerteten Aktien werden in verschiedene Gruppen eingeteilt, basierend auf den Kriterien, die Investing.com für unsere Nutzer als am relevantesten und nützlichsten erachtet, wie z. B. die stärksten Aktien im S&P 500, die am besten bewerteten Technologieaktien usw.
Quelle: InvestingPro
Basierend auf den Analyseergebnissen klassifiziert das KI-Modell jede der Aktien, indem es ihnen eines der folgenden Labels zuweist: Underperform; „Neutral Perform“ oder „Outperform“ und versucht somit, Aktien zu identifizieren, die in der Vergangenheit über bestimmte Zeiträume möglicherweise besser abgeschnitten haben als die Marktbenchmarks.
Wesentliche historische Daten
Der historische Datensatz umfasst Finanzdaten aus mehr als 25 Jahren und mehr als 50 Finanzkennzahlen von Tausenden von Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Dieser umfangreiche Datensatz ist notwendig, um die Präzision der Gewichtung jeder Finanzkennzahl zu erhöhen und so zu einer genaueren Analyse der Aktienperformance beizutragen. Dies dient auch dazu, eventuell auftretende Verzerrungen abzumildern, wie unten erläutert.
Sobald das KI-Modell historischen Aktien eine Note zugewiesen hat, können eine Reihe von Einschränkungen und Auswahlkriterien auf die Daten angewendet werden, beispielsweise Handelshäufigkeit, Sektor und Branche, Handelsregion, sofern sie in einem Aktienindex enthalten sind, Marktkapitalisierung oder Liquidität.
Darüber hinaus eliminiert das System durch diesen Kriterienprozess Aktien, die für den durchschnittlichen Anleger möglicherweise irrelevant sind, wie beispielsweise kostengünstige Aktien.
Jede dieser Gruppen stellt eine andere ProPicks-Strategie dar, die Ihnen über Investing.com zur Verfügung steht. Dieser Schritt dient dazu, ProPicks-Strategien robust, relevant und pragmatisch anwendbar in realen Handelskontexten zu machen.
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