¿Qué parámetros financieros y otros factores tiene en cuenta el modelo de IA a la hora de seleccionar las acciones que se incluirán en una estrategia ProPicks?

Se puede acceder a descripciones detalladas en la sección Metodología.

A continuación se ofrece una breve descripción de nuestra metodología, desde la recopilación inicial de datos hasta el backtesting de la estrategia:

• Recopilación de datos: Recopilamos, organizamos y resumimos más de 25 años de datos históricos de precios y estados financieros de empresas que cotizan en bolsa.
• Preprocesamiento de datos: Los datos históricos se someten a un preprocesamiento, utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático para gestionar los puntos de datos que faltan y las acciones atípicas. Además, el conjunto de datos se somete a un riguroso control de calidad manual para mejorar aún más su fiabilidad y precisión para la formación de modelos.
• Formación de modelos de IA: Gestionamos nuestro conjunto de datos y llevamos a cabo operaciones de preprocesamiento y formación de modelos utilizando la plataforma Google Vertex AI. Es importante señalar que nuestro modelo de IA es dinámico, ya que seguimos introduciendo nuevos datos en el modelo cada cierto tiempo, todo ello con el objetivo de actualizarlo y mejorarlo continuamente.
• Análisis de datos: Posteriormente, los modelos entrenados se desplegaron para asignar etiquetas a las acciones en varios puntos históricos, basándose en las métricas financieras de las acciones para crear las estrategias ProPicks. Las Estrategias ProPicks se actualizan periódicamente, basándose en las valoraciones actualizadas generadas por el análisis del modelo de IA.
• Backtesting: Las Estrategias ProPicks se sometieron a pruebas retrospectivas utilizando nuestro módulo de backtesting, con el fin de evaluar el rendimiento histórico de dichas estrategias.

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