Каціроўкі ў рэальным часе, абвесткі пра цэны/прыбытак/незвычайныя параметры/апавяшчэнні аб рэйтынгах аналітыкаў, дыскантаваны грашовы паток, адносная вартасць, аналіз сцэнарыяў і мадэлі імпульсу глыбокага навучання - усё ў адным дадатку!
Нашы розныя мадэлі забяспечваюць ідэальныя інструменты для інвестараў, якія шукаюць альфа-версію на сучасных складаных фінансавых рынках.
Скарыстайцеся нашым поўным наборам інструментаў фундаментальнага і тэхнічнага аналізу, каб знайсці сваю наступную інвестыцыйную ідэю. Стварыце складаныя фінансавыя мадэлі ў простыя крокі!
Інвестуйце ў фондавы рынак з упэўненасцю!
Каціроўкі ў рэжыме рэальнага часу і абвесткі пра цэны/Прыбыткі/Незвычайныя параметры/Апавяшчэнні аб рэйтынгах аналітыкаў
✔ Больш за 5000 амерыканскіх акцый
✔ Больш за 2000 ETF
✔ Больш за 1500 крыптавалют
✔ Больш за 175 валютных пар
✔ Тавары
✔ Глабальныя акцыі з больш чым 30 краін
Фінансавыя навіны і настрой
FundSpec дае вам доступ да апошніх фінансавых навін пра акцыі, валюты, крыпта і тавары. Выкарыстоўвайце нашу мадэль настрояў, каб ацаніць настроі ў навінах і настроі інвестараў у сацыяльных сетках.
Фундаментальны аналіз
FundSpec мае ўсе дадзеныя, неабходныя для аналізу вашых любімых акцый. Праглядзіце ўсе дадзеныя, якія мы можам прапанаваць, каб прааналізаваць фінансавы стан кампаній, перш чым рабіць наступныя інвестыцыі.
✔ Цэны аналітыкаў і рэкамендацыі
✔ Кансенсусныя ацэнкі даходаў, сюрпрыз даходаў і прадукцыйнасць за год
✔ Бліжэйшыя справаздачы аб даходах
✔ Інсайдэрскія транзакцыі
✔ Лепшыя ўладальнікі арганізацый і фондаў
✔ Фундаментальныя паказчыкі больш за тузін катэгорый і фінансавыя даныя з дакументаў SEC кампаніі
Тэхнічны аналіз
FundSpec прапануе больш за дзясятак тэхнічных індыкатараў, уключаючы дывергенцыю слізгальнай сярэдняй канвергенцыі (MACD), хуткасць змены (ROC), індэкс грашовых патокаў (MFI), сярэдні індэкс накіраванасці (ADX), індыкатар адноснай сілы (RSI), балансавы аб'ём (OBV) , Aroon Up/Down, Average True Range (ATR), Chaikin Money Flow (CMF), William %R, Stochastic Oscillator, Accumulation Distribution Line (ADL), а таксама дыяграмы адкрытага высокага нізкага закрыцця (OHLC), слізгальныя сярэднія і кропкі развароту .
Хочаце паглыбіцца? Выкарыстоўвайце нашу мадэль глыбокага навучання, каб выкарыстоўваць магчымасці нейронавых сетак для пошуку заканамернасцей у даных аб цэнавых дзеяннях і аб'ёмах.
Фінансавыя мадэлі
FundSpec дае вам доступ да нашай унікальнай мадэлі адноснага кошту, якая вызначае справядлівы кошт на аснове кагорты супастаўных кампаній з асновамі бізнесу, найбольш падобнымі да мэтавай кампаніі ў вялікай N-мернай прасторы фундаментальных функцый. Мы таксама прапануем мадэлі аўтафургонаў для сектара і прамысловасці, якія параўноўваюць акцыі з кагортай кампаній толькі ў гэтай галіне або ва ўсім сектары.
Мы навучылі глыбокую нейронную сетку (DNN) ідэнтыфікаваць бычыныя/мядзведжыя патэрны на аснове 20-гадовых даных аб цэнавых дзеяннях і аб'ёмах па сотнях акцый, і яе вынікі фіксуюцца ў нашай мадэлі імпульсу.
Вы таксама зможаце ствараць свае ўласныя складаныя мадэлі дыскантаваных грашовых патокаў, мадэлі адноснага кошту, мадэлі аналізу сцэнарыяў і мадэлі супадзення шаблонаў глыбокага навучання.
✔ Мадэлі грашовых патокаў са зніжкай (DCF): адна-/шматступеньчатыя мадэлі з карыстальніцкімі тэрмінальнымі значэннямі на аснове кратных выхадаў (цана/прыбытак, цана/продажы, цана/FCF).
✔ Мадэлі адноснага кошту: стварайце мадэлі адноснага кошту, указваючы параўнальныя кампаніі або выкарыстоўваючы наш алгарытм для вызначэння кагорты кампаній. Наш алгарытм вызначае кампаніі, найбольш падобныя на вашу мэтавую кампанію ў вялікай N-мернай прасторы асноўных функцый, указаных вамі.
✔ Мадэлі аналізу сцэнарыяў: укажыце некалькі сцэнарыяў росту/мядзведзя для асноў бізнесу мэтавай кампаніі, і наш складаны алгарытм будзе вызначаць паказчыкі справядлівай кошту для кожнага сцэнарыя і зніжаць яе да справядлівай кошту для кампаніі сёння на аснове патрабаванай нормы прыбытку. .
✔ Мадэлі супадзення шаблонаў глыбокага навучання: нейронавыя сеткі з'яўляюцца вельмі магутным інструментам для пошуку шаблонаў у дадзеных. Стварыце свае ўласныя мадэлі Deep Learning, каб знаходзіць заканамернасці ў цэнавых дзеяннях і даных аб аб'ёме асобных акцый простымі і зразумелымі крокамі.