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So finden Sie mithilfe künstlicher Intelligenz die besten Aktien auf dem Markt

Die Auswahl der besten Aktien auf dem Finanzmarkt kann eine schwierige Aufgabe sein, insbesondere wenn Sie sich ausschließlich auf die Meinungen und Trendartikel anderer verlassen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere fortgeschrittener Sprachmodelle wie GPT-4 revolutioniert diesen Bereich jedoch. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI eingesetzt werden kann, um Aktien intelligent zu überfliegen und so fundierte, faktengestützte Anlageentscheidungen zu ermöglichen
.

NexusTrade: Eine revolutionäre Plattform

Was ist NexusTrade?

NexusTrade ist eine KI-gestützte Investmentforschungsplattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung, das Testen und den Einsatz automatisierter und halbautomatisierter Handelsstrategien zu vereinfachen. Ihr Flaggschiff-Tool ist ein KI-Chat namens „Aurora“, der natürliche Sprache in verständliche Konfigurationen für die Plattform übersetzt
.

Aurora: Der intelligente Handelsassistent

Mit
Aurora können Sie nicht nur Handelsstrategien erstellen und testen, sondern auch eingehende Finanzanalysen durchführen. Es kann beispielsweise die Gewinne eines Unternehmens analysieren und den Benutzern ein detailliertes Verständnis der Geschäftsleistung vermitteln. Für diejenigen, die neu im Investieren sind oder nach Aktien in Nischensektoren suchen, reicht ein solcher Assistent jedoch möglicherweise nicht aus
.

Intelligentes Aktionsscreening: Eine notwendige Innovation

Die Macht fortgeschrittener Sprachmodelle

Ein praktisches Beispiel für den Einsatz fortschrittlicher Sprachmodelle ist die Suche nach den fünf wichtigsten Aktien im Halbleiter- oder KI-Bereich, die in den letzten drei Jahren den größten Einkommenszuwachs verzeichneten. Ein solcher Vorgang würde, wenn er manuell durchgeführt würde, viel Zeit in Anspruch nehmen und wäre fehleranfällig. Dank NexusTrade wird dieser Prozess schnell
und effizient.

Implementierung von Smart Screening

Zur Implementierung einer intelligenten Aktionsscreening-Funktion sind mehrere Schritte erforderlich:

  1. Datenbankbestand: Es ist wichtig, eine gut strukturierte Datenbank zu erstellen, die alle relevanten Informationen zu den Aktionen enthält. Dazu gehören grundlegende Daten wie Einkommen, Umsatz, EBITDA und andere wichtige Finanzkennzahlen
  2. .

  3. Datengenerierung: Mithilfe fortschrittlicher Sprachmodelle und externer Quellen wie Yahoo Finance ist es möglich, Daten zu den Branchen, zu denen die verschiedenen Aktien gehören, zu generieren und kontinuierlich zu aktualisieren.
  • Verwendung des MongoDB Aggregation Framework: Mit diesem Framework können Sie komplexe Abfragen in der Datenbank durchführen und Aktionen auf der Grundlage bestimmter Kriterien wie Einkommenssteigerung, Mitgliedschaftssektor und anderen Finanzindikatoren filtern und ordnen.
  • MongoDB Aggregation Framework

    Um ein intelligentes Screening durchführen zu können, ist es wichtig, das MongoDB-Aggregationsframework zu verstehen. Mit diesem Tool können Sie komplexe Operationen an Daten ausführen, z. B. Dokumente aus verschiedenen Sammlungen zusammenführen, Ergebnisse filtern, Daten sortieren und vieles mehr. Ein Beispiel für eine Aggregationspipeline zur Suche nach den fünf wichtigsten Aktien im Halbleiter- oder KI-Sektor könnte das Folgende sein
    :

    const-Pipeline = [
    {
    $ suche: {
    von: „Stock Industries“,
    Lokales Feld: „StockName“,
    Fremdfeld: „StockName“,
    als: „IndustryData“
    }
    },
    {$unwind: „$industryData“},
    {
    $spiel: {
    $ oder: [{„industryData.is_AI“: true}, {„industryData.is_Semiconductor“: true}],
    Datum: {$gte: vor drei Jahren}
    }
    },
    {$sort: {stockName: 1, Datum: 1}},
    {
    $ Gruppe: {
    _id: „$stockName“,
    FirstIncome: {$first: „$income“},
    Letztes Einkommen: {$last: „$Einkommen“},
    }
    },
    {
    $project: {IncomeIncrease: {$subtract: [„$lastIncome“, „$firstIncome“]}}
    },
    {$sort: {Einkommenssteigerung: -1}},
    {$limit: 5}
    ];

    Funktionen zum Telefonieren und Lernen: Ein paar Beispiele

    NexusTrade verwendet die Konfiguration generativer KI-Funktionen, um natürliche Sprache in MongoDB-Aggregationsabfragen zu übersetzen. Auf diese Weise können Benutzer komplexe Suchen durchführen, indem sie einfach Fragen in natürlicher Sprache stellen. Wenn Sie beispielsweise fragen: „Finden Sie die fünf wichtigsten Aktien der Halbleiterindustrie mit einem KGV von weniger als 30“, kann das System die entsprechende Abfrage generieren und die gewünschten Ergebnisse zurückgeben
    .

    Die Integration fortschrittlicher Sprachmodelle in Aktienforschungs- und Screening-Prozesse stellt einen wichtigen Schritt hin zu einer präziseren und zugänglicheren Finanzanalyse dar. NexusTrade zielt mit seinem KI-First-Ansatz darauf ab, Nutzern leistungsstarke Tools zur Verfügung zu stellen, mit denen sie fundierte Anlageentscheidungen treffen und so die Abhängigkeit von subjektiven Meinungen und Markttrends verringern können. Diese Innovation verbessert nicht nur die Effizienz der Entscheidungsfindung, sondern demokratisiert auch den Zugang zu fortschrittlichen Handelsstrategien und läutet eine neue Ära für den algorithmischen Handel im Einzelhandel
    ein.

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