Laissez algos faire de l'argent pour vous dans des actions!
Souvent, les investisseurs particuliers ne reçoivent pas des conseils appropriés sur les stocks, en se fondant sur un ami ou les conseils du courtier de quartier.
Même beaucoup de grandes maisons de courtage maintiennent les divisions de recherche distinctes pour les investisseurs particuliers et institutionnels, avec la qualité des rapports pour ce dernier étant de loin supérieur.
Pour aider les petits investisseurs choisir des actions à fort potentiel de rendement, quelques entreprises ont commencé à offrir des recommandations d'actions basées sur des algorithmes informatiques.
Certains des paramètres pour la sélection des titres sont les mêmes plates-formes à travers.
Ils analysent les performances passées, comparer les entreprises avec leurs pairs, évaluer financiers et regarder les valorisations.
Mais chacun a une approche différente par la suite.
Certains donnent plus de poids aux résultats et recommandent donc la dynamique des stocks, tandis que d'autres donnent plus de poids aux évaluations.
Quelques suggèrent même quand sortir d'un stock.
Un avantage de ces plateformes algo-est que l'investisseur peut éviter la bête noire d'être mal conseillé.
Ces plates-formes, ajoute Iyer, sont bien conçus et faciles à utiliser avec le classement et la notation. Les investisseurs qui veulent vraiment évaluer les stocks peuvent les utiliser pour arriver à choix de meilleure qualité.
Elles offrent des recommandations d'achat d'actions ou des portefeuilles modèles.
Ces plates-formes se combinent analyse fondamentale et technique pour évaluer les stocks.
L'inconvénient de ces modèles à base algo est qu'elles reposent entièrement sur des paramètres quantitatifs.
De même, avant une des nouvelles défavorables frappe la société, il y a la vente.
plates-formes informatiques ne saisissent pas immédiatement ces événements jusqu'à ce que les nouvelles sont hors et pris en compte dans le prix.
Les modèles quantitatifs ne peuvent pas non saisir une situation de redressement à moins que cela commence reflète dans les résultats ou dans les paramètres fondamentaux et techniques.
À l'heure actuelle, les stocks de technologies de l'information ont fait la faveur que de multiples problèmes tourmentent le secteur.
L'algorithme utilisé dans ces plates-formes évoluent.
« Parmi les nombreuses technologies utilisées, nous déployons également l'apprentissage de la machine. Ce qui est impossible aujourd'hui peut être intégré dans les paramètres d'évaluation avec le temps », dit-Vaibhav Agarwal, directeur de la recherche et ARQ Angel Broking.
Photo: Joe Raedle / Getty Images