מניות מומלצות להשקעה באמצעות אלגוריתמי בינה מלאכותית
רכישות בעלי עניין חבילה זו מכילה את המניות המומלצות לקנייה אשר מאופיינת בביצוע רכישות ע”י בעלי עניין. רכישות בעלי עניין(Insider Trading) עשויות להוות אינדיקציה משמעותית כי המחזיקים הגדולים של החברות מעריכים כי החברה נסחרת בזול ביחס לשווי שלה ולכן מבצעים עסקות לקניית המניות של החברה.אלגוריתם מבוסס בינה מלאכותית סורק באופן יומי חברות המאופיינות בעסקאות אלו.
שם החבילה: רכישות בעלי עניין
פוזיצייה: לונג
תאריך פרסום התחזית: 14/11/2017
תקופת התחזית: ב–14 ימים (עד לתאריך ה-28/11/2017)
תשואה ממוצעת של האלגוריתם: 9.16%
המניות מומלצות להשקעה באמצעות אלגוריתמי בינה מלאכותית מתאריך 14/11/2017 הניבו תשואות מרשימות בטווח זמן של ב–14 ימים. בין המניות המובילות ניתן היה למצוא את מניית NKTR אשר הניבה תשואה של 40.49% ב-ב–14 ימים. מניות מומלצות ובולטות נוספות: מניית SSI עם תשואה של 12.11% וכן מניית NPTN עם תשואה של 9.20%. התשואה הכוללת של התחזית הייתה 9.16% לעומת תשואה של 1.63% של מדד ה S&P 500.
חברת נקטאר תראופטיקס עוסקת בפיתוח וייצור מוצרים תרופתיים למגוון
אינדיקציות טיפוליות תוך שימוש בטכנולוגיית הPEGylation שלה. לחברה
מספר מוצרים המיועדים לטיפול במחלות סרטון שונות, טיפול בכאבים
ובדלקות, טיפול במחלות כשל חיסוני ועוד. החברה הוקמה ב1990 ומרכזה בסן
פרנסיסקו.
לקבלת התחזית המעודכנת ביותר בכל יום לתיבת הדואר האלקטרוני
כיצד לקרוא את התחזית?
התחזית האלגוריתמית משמאל הופקה ע”י האלגוריתם בתאריך הנקוב.
בכל יום המנויים שלנו מקבלים את התחזית המעודכנת, כאשר כל תחזית כוללת את המניות המומלצות ואת ההזדמנויות הספציפיות לטווח הקצר, הבינוני והארוך (6 טווחי זמן).
לדוגמא, התחזית לטווח של חודש עשויה לכלול מניות מומלצות השונות מהתחזית לטווח של 3 חודשים.
בתחזית הנ”ל הקוביות הירוקות מייצגות את התחזיות האלגוריתמיות החיוביות (פוזיציית לונג) והקוביות האדומות מייצגות את התחזיות האלגוריתמיות השליליות (פוזיציית שורט). כל קובייה מייצגת מנייה אחרת, כאשר המפה מסודרת על בסיס אותות המגמה, בסדר יורד.
כל קובייה כוללת שני אינדיקטורים: אות מגמה ועוצמת תחזית.
הטבלה מצד ימין מייצגת את ביצועי האלגוריתם בתם תקופת התחזית, את התשואה שהניבה כל תחזית ובנוסף את התשואה הממוצעת הכוללת.
לפירוט נוסף לגבי אופן קריאת התחזית, לחץ כאן.
