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Resultados do ano 2017 (fechar: 1517): Estamos começando o ano com retornos fabulosos. Nossos membros já alcançaram 2.01 nos primeiros 3 dias de negociação do ano novo. A estratégia de compra e retenção é de apenas 1,15. O Fundo G está acima de 0,03. Não deixe para trás. Estamos prevendo um ano muito favorável desde que temos uma boa leitura no mercado. Inscreva-se agora Média atual de 3 anos: nossa média atual de 3 anos da IFT Allocation Services é de 13,50. A média das estratégias de compra e retenção durante este período é de 4,41. Nós superamos a estratégia de buy-and-hold por uma média de 9.09. O Fundo G retornou uma média de 2,04. Resultados do ano 2017: os nossos membros beneficiaram 22,73 no ano de 2017. A estratégia de buy-and-hold ganhou 5,56. Nós superamos a estratégia de compra e retenção em 17.17. O Fundo G retornou 2,26. Resultados do ano 2017 Nossos membros beneficiaram 13,07 no ano de 2017. A estratégia de compra e retenção beneficiou 0,34. Nós superamos a estratégia de compra e retenção em 12,73. O Fundo G retornou 2,04. Resultados do ano 2017 Nossos membros aproveitaram 4.71 no ano de 2017. A estratégia de compra e retenção beneficiou 7.34. O Fundo G retornou 1,82. O ano de 2017 foi um ano muito difícil para todos os analistas técnicos e temporizadores de mercado. O ano apresentou um dos mercados mais voláteis registrados. Os mercados caíram no início de janeiro (sinalizando um ano difícil), alta volatilidade em fevereiro, recomeçaram em março, alta volatilidade de abril a julho, em julho, seguido de um canal em declínio de agosto a outubro, depois aumentou em novembro a dezembro . Todos os trabalhos de pesquisa disseram que seria um ano de baixa depois de ver como negociado em janeiro. O aspecto positivo deste ano é que agora temos uma maior clareza do panorama geral para 2017. Continuaremos aderindo à nossa metodologia vencedora. Nosso objetivo principal é maximizar nossas economias de TSP durante os ciclos de mercado Bull e proteger o capital durante períodos de mercado potencialmente instáveis. Além de usar análises técnicas e fundamentais, agora estamos validando nossa interpretação usando um sistema de impulso mecânico. O sistema de impulso usa uma combinação de seguimento de tendências e impulso, o que maximiza os ganhos quando o mercado está a tendência. Nossos retornos estão agora superando todos os outros serviços de negociação TSP. As porcentagens apresentadas em negrito apresentaram o melhor desempenho para esse ano. Note-se que superamos o mercado 10 em 13 anos. Os dois principais fatos a observar a partir da tabela são: (1) a longevidade do nosso serviço, e (2) nossos resultados superam consistentemente a estratégia de compra e retenção do mercado No longo prazo. Se o seu estilo de negociação atual não estiver fazendo esses retornos, nós encorajamos você a se Inscrever agora e se tornar parte de nosso número crescente de funcionários do governo federal que estão prosperando em nosso valioso serviço Copyright copy 2004 - 2017 ThriftTrading Todos os direitos reservados. Máquina Learning DEFINIÇÃO Da Aprendizagem de Máquinas O conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem interferência humana. O aprendizado de máquina é um campo de inteligência artificial que mantém os algoritmos incorporados em computadores atualizados, independentemente das mudanças na economia mundial. BREAKING Down Learning Machine vários setores da economia estão lidando com enormes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos de fontes diferentes. A enorme quantidade de dados, conhecido como Big Data. Está se tornando facilmente acessível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia. As empresas e os governos percebem os enormes pontos de vista que podem ser obtidos através de dados importantes, mas não têm os recursos e o tempo necessários para combater a sua riqueza de informações. A este respeito, as medidas de Inteligência Artificial (AI) estão sendo empregadas por diferentes indústrias para reunir, processar, comunicar e compartilhar informações úteis a partir de conjuntos de dados. Um método de AI que é cada vez mais utilizado para o processamento de dados é a Aprendizado de Máquinas. As várias aplicações de dados de aprendizagem de máquinas são formadas através de um algoritmo complexo ou código fonte incorporado na máquina ou no computador. Esse código de programação cria um modelo que identifica os dados e cria previsões em torno dos dados que ele identifica. O modelo usa parâmetros construídos no algoritmo para formar padrões para seu processo de tomada de decisão. Quando dados novos ou adicionais ficam disponíveis, o algoritmo ajusta automaticamente os parâmetros para verificar se há uma alteração de padrão, se houver. No entanto, o modelo não deve mudar. Como o aprendizado da máquina funciona pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, os jogadores de investimento no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gerentes de ativos, investidores individuais, percorrem uma grande quantidade de informações de diferentes empresas em todo o mundo para tomar decisões rentáveis ​​de investimento. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pela mídia e podem ser privadas apenas de alguns que têm a vantagem de serem funcionários da empresa ou residentes do país de onde a informação se origina. Além disso, há apenas tanta informação que os seres humanos podem coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. É aqui que entra a aprendizagem por máquina. Uma empresa de gerenciamento de ativos pode empregar aprendizado de máquina em sua área de análise e pesquisa de investimento. Digamos que o gerente de ativos apenas investe em ações de mineração. O modelo incorporado no sistema verifica a World Wide Web e coleta todos os tipos de eventos de notícias de empresas, indústrias, cidades e países, e esta informação é composta pelo conjunto de dados. Todas as informações inseridas no conjunto de dados são informações que os gerentes de ativos e os pesquisadores da empresa não poderiam ter usado todos os seus poderes humanos e intelecto. Os parâmetros construídos ao lado do modelo extraem apenas dados sobre empresas de mineração, políticas regulatórias no setor de exploração e eventos políticos em países selecionados a partir do conjunto de dados. Digamos, uma empresa de mineração XYZ acabou de descobrir uma mina de diamantes em uma pequena cidade na África do Sul, o aplicativo de aprendizado de máquinas destaca isso como dados relevantes. O modelo poderia então usar uma ferramenta de análise chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se a indústria de mineração será rentável por um período de tempo, ou quais estoques de mineração provavelmente aumentarão em valor em um determinado momento. Esta informação é transmitida ao gestor de activos para analisar e tomar uma decisão para o seu portfólio. O gerente de ativos pode tomar uma decisão de investir milhões de dólares no estoque XYZ. Na sequência de um evento desfavorável, como os mineiros sul-africanos que estão em greve, o algoritmo do computador ajusta seus parâmetros automaticamente para criar um novo padrão. Desta forma, o modelo computacional incorporado na máquina permanece atualizado mesmo com mudanças em eventos mundiais e sem necessidade de um humano ajustar seu código para refletir as mudanças. Como o gerente de ativos recebeu esses novos dados no tempo, ele é capaz de limitar suas perdas ao sair do estoque. O aprendizado de máquina é usado em diferentes setores por várias razões. Os sistemas comerciais podem ser calibrados para identificar novas oportunidades de investimento. As plataformas de marketing e comércio eletrônico podem ser sintonizadas para fornecer recomendações precisas e personalizadas aos seus usuários com base no histórico de pesquisas de internet dos usuários ou em transações anteriores. As instituições de crédito podem incorporar a aprendizagem automática para prever empréstimos ruins e construir um modelo de risco de crédito. Os centros de informações podem usar o aprendizado da máquina para cobrir enormes quantidades de notícias de todos os cantos do mundo. Os bancos podem criar ferramentas de detecção de fraudes a partir de técnicas de aprendizado de máquinas. A incorporação da aprendizagem de máquinas na era digital é infinita, à medida que as empresas e os governos se tornam mais conscientes das oportunidades que os grandes dados apresentam.