Migliori Titoli da Acquistare: Rendimenti fino al 25.61% in 1 Mese

Migliori Titoli da Acquistare

Migliori Titoli da Acquistare: Questo pacchetto è stato progettato per gli investitori e gli analisti che vogliono utilizzare previsioni algoritmiche per i titoli di produttori di automobili. I titoli vengono selezionati dal nostro algoritmo che, basato su un complesso modello statistico che usa dati storici per oltre 3000 asset finanziari ed oltre 15 anni aggiornati quotidianamente, determina le correlazioni ed i trend di mercato per predirne i futuri movimenti. La previsione contiene i 20 titoli con i segnali rialzisti e ribassisti e indica le migliori azioni da comprare e vendere:

  • Top 10 titoli di produttori di automobili per le posizioni lunghe
  • Top 10 titoli di produttori di automobili per le posizioni corte

Nome del pacchetto: Costruttori di auto
Posizioni raccomandate: Long
Orizzonte temporale di previsione: 1 Mese (02/06/2019 – 02/07/2019)
Media di I Know First: 10.85%
Migliori Titoli da Acquistare

Come si puo vedere nella tabella di destra, l’algoritmo ha prognosticato correttamente i movimenti di 10 su 10 investimenti del pacchetto Costruttori di auto per questa previsione sul periodo di tempo di 1 Mese. SPAR è stata la migliore previsione con il 25.61% nel periodo di 1 Mese. Altri elevati ritorni sono arrivati da WNC e GPI, con rispettivamente il 17.02% e 13.21%. Il pacchetto ha ottenuto un rendimento medio del 10.85%, fornendo agli investitori un premium del 2.82% sull’indice dell’S&P 500 che ha registrato un cambiamento del 8.03% nello stesso orizzonte di tempo.

I trader utilizzano le previsioni giornaliere di I Know First come un strumento per accrescere la performance del loro portafoglio, verificando le loro analisi e agendo sul mercato attraverso le migliori opportunità. Questa previsione è stata mandata ai trader di I Know First.

Come interpretare questo diagramma

Prego notare che per le decisioni di trading bisogna osservare le previsioni più recenti.

Scopri Come Funziona L’Algoritmo

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