KI-Aktienauswahl erzielt über 201 Prozent Rendite seit November 2023
KI-gestützte Aktienstrategie von Investing.com übertrifft S&P 500 um 120 Prozent seit November 2023.
**KI-gesteuerte Aktienauswahl: ProPicks AI erzielt über 201 Prozent Rendite seit November 2023
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Investing.com – Während die US-Notenbank Federal Reserve die erste Zinserhöhung seit 2023 vornimmt, trotzen Technologieaktien weiterhin den Markterwartungen. Die anhaltende Nachfrage nach KI-Infrastruktur treibt dabei globale Kursausbrüche an. Besonders im Fokus steht die KI-gestützte Aktienauswahlstrategie ProPicks AI von Investing.com, die seit ihrem Start im November 2023 eine beeindruckende Gesamtrendite von mehr als 201 Prozent erzielt hat.
Die Flaggschiff-Strategie „Tech Titans“ verzeichnete im laufenden Monat bis dato einen Anstieg von 6,84 Prozent und übertraf damit den vernachlässigbaren Gewinn des S&P 500 von lediglich 0,25 Prozent deutlich. Seit dem Launch hat die Strategie den breiten Markt um beeindruckende 120,49 Prozent outperformed. Dies sind reale Zahlen, die seit der offiziellen Einführung der KI-Modelle im November 2023 aufgezeichnet wurden.
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Herausragende Einzelgewinner im September
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Bereits im September profitierten Mitglieder von ProPicks AI von einigen der stärksten Kursbewegungen. Inspire Medical Systems (NYSE:INSP) legte um 24,80 Prozent zu, während CVR Energy (NYSE:CVI) um 25,04 Prozent stieg. Letztere baute ihre Gesamtgewinne seit der ersten Auswahl auf enorme 51,22 Prozent aus.
Die Gewinne beschränkten sich jedoch nicht auf die Wall Street. ProPicks AI-Mitglieder waren vor einigen der stärksten Tech-Ausbrüche weltweit positioniert, von denen mehrere seit ihrer ersten Auswahl massive dreistellige Kursrallyes verzeichnen.
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Maschinelles Lernen identifiziert unterbewertete Perlen
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Die KI-Modelle von Investing.com wenden investorentaugliche Finanzforschung und Machine-Learning-Modelle auf mehr als 60.000 Aktien weltweit an. Ziel ist es, Unternehmen zu identifizieren, bei denen Fundamentaldaten und Wachstumsaussichten auf überdurchschnittliche Kursbewegungen hindeuten – bevor der breitere Markt dies erkennt.
Ein Paradebeispiel ist der Verteidigungs-Tech-Führer Everforth (NYSE:EFOR). Die Modelle erfassten die Aktie im Juli mit starkem Abschlag, kurz vor einem überragenden Q2-Bericht. Dieser lieferte über 1,007 Milliarden US-Dollar an Umsatz, 46,3 Millionen US-Dollar an freiem Cashflow und einen Meilenstein-Vertrag der US-Armee über KI im Wert von 115 Millionen US-Dollar. Die Aktie schoss daraufhin auf einer Rallye von 86,56 Prozent in die Höhe. Die Machine-Learning-Engine markierte das Unternehmen aufgrund einer extremen Bewertungsdivergenz, tief verwurzelter öffentlicher KI-Verträge und starker Cashflow-Generierung.
Ein weiteres Beispiel ist Consensus Cloud Solutions (NASDAQGS: CCSI). Die Aktie wurde im Februar markiert, bevor sie sich nach aufeinanderfolgenden Quartalszahlen, die die Erwartungen übertrafen, von den Tiefs erholte. Der Q2-Bericht zeigte Umsatzerlöse in Höhe von 91,4 Millionen US-Dollar, 25,5 Millionen US-Dollar an quartalsweisem freiem Cashflow, ein rekordverdächtiges Wachstum im Corporate-Kanal von 9,3 Prozent und die erweiterte Freigabe eines Aktienrückkaufsprogramms über 200 Millionen US-Dollar. Die Aktie schoss auf einer Rallye von 63,53 Prozent in die Höhe. Die KI-Modelle identifizierten ein hochprofitables Geschäft, das zu einer bemerkenswert niedrigen Bewertung gehandelt wurde.
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So funktioniert der KI-gestützte Aktienpicker**
Zu Beginn jedes Monats bewertet das proprietäre KI-System tausende globaler Aktien unter Verwendung einer komplexen Mischung aus historischen Daten, Bewertungssignalen und zukunftsorientierten Wachstumsmetriken. Durch die Verarbeitung von mehr als 15 Jahren Finanzdaten über mehr als 150 quantitative Modelle identifiziert die Engine bis zu 20 Aktien mit hoher Überzeugung pro Strategie, basierend auf ihrem projizierten mittelfristigen Aufwärtspotenzial.
Jeden Monat unterliegen diese Strategien einem strengen Rebalancing-Prozess. Neue Chancen werden hinzugefügt, starke Performer beibehalten und Aktien, die die Kriterien nicht mehr erfüllen, entfernt. Um die Performance konsistent zu verfolgen, nutzt jede Strategie eine gleichgewichtete Verteilung auf alle ausgewählten Aktien. Das Ziel besteht darin, Kapital in Unternehmen zu positionieren, die die stärkste Kombination aus Momentum, Bewertung und Geschäftsleistung aufweisen.
Die KI-Modelle liefern für jede ausgewählte oder entfernte Aktie eine detaillierte Begründung, sodass Mitglieder genau wissen, welche Daten zum Zeitpunkt der Entscheidung vorlagen. Dies bietet einen transparenten Einblick in die Entscheidungsfindung der Algorithmen und ermöglicht es Anlegern, die Logik hinter den Auswahlen nachzuvollziehen.