ProPicksの戦略はどのようにして作られたのでしょうか？

詳細な説明は「方法論」セクションで参照できます。

ProPicks戦略は人工知能(AI)と専門家による分析を統合して利用します。市場のベンチマークを超える可能性のある株式に注目します。

当社独自のAIモデルにより過去の財務データを分析し、株式とその過去の投資成績を分類し、評価することを目的としています。このAIモデルは、さまざまな財務指標と株式の全般的な投資成績との何年にもわたる相関関係を特定し、相対的な比率をさまざまな財務指標に割り当てるよう、学習します。分析結果に基づき、当社AIモデルは以下のラベルの一つをそれぞれの株式に貼りつけます。不良な成績、中立的な成績、または卓越した成績。そしてそれから、特定の期間にベンチマークを超える成績を過去達成できた株式を識別するよう試みます。当社の過去のデータには、さまざまなセクターの何千もの企業から、25年を超える財務データと50を超える財務指標が含まれています。この包括的なデータは、それぞれの財務指標に割り当てるウェイトの正確さを向上させるために必要です。これにより株式の投資成績の分析を、より精緻なものにしていくのに貢献します。これは、以下に詳しく述べているような、起こりうるバイアスを低減するのにも役立ちます。

過去の株式がAIモデルによる評価に割り当てられた後、当社では多様で幅広い制約条件とデータの選択基準を適用できます。たとえば、トレードの頻度、セクター、業界、トレードする地域、株式指数のどれかに含まれているかどうか、時価総額、流動性などです。最高評価の株式は、Investing.comが当社ユーザーにとってもっとも重要で便利だと考える基準に基づいて、グループ分けされ、いくつかのグループの一つにまとめられます。たとえば、最高評価のS&P500株式、最高評価のテクノロジー株式などです。また、この基準のプロセスを通じて、当社では低額株のような平均的投資家に関係がないであろう株式を除外することもあります。このようなグループはそれぞれ異なるProPicksの戦略であり、Investing.comを通じてご利用いただけるものです。このステップでは、ProPicks戦略を強力で、重要で、実世界のトレードの際に実践的に適用できるようにします。

ProPicksの戦略は、それぞれ過去のデータで検証され、戦略が過去どのような成績を残したかを、見直して学習できます。検証のステップについてのくわしい情報は以下にあります。

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