Trong bối cảnh tài chính ngày càng phát triển, sức khỏe của mô hình tài chính của doanh nghiệp đóng vai trò là yếu tố then chốt quyết định sự thành công hay thất bại của doanh nghiệp đó. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các thuật toán phức tạp được thiết kế để đánh giá mức độ tin cậy của các công ty,
một nhiệm vụ được thực hiện bởi các nhà phân tích tài chính, nhà văn và chuyên gia trí tuệ nhân tạo. Một trong những cải tiến như vậy là Mô hình sức khỏe tài chính, một phương pháp tiếp cận thuật toán độc đáo nhằm đánh giá sức sống của tình hình tài chính của công ty.

#1. Mô hình sức khỏe tài chính
Mô hình Sức khỏe Tài chính xoay quanh một thuật toán độc quyền được phát triển bởi một nhóm các nhà phân tích định lượng (quants). Mô hình này quét tỉ mỉ hàng loạt cổ phiếu được giao dịch trên các sàn giao dịch chứng khoán lớn của Hoa Kỳ hàng ngày. Nó đánh giá các công ty dựa trên những tiêu chí quan trọng
các chỉ số tài chính như tỷ lệ nợ trên tài sản, khả năng thanh toán lãi vay và tỷ lệ thanh toán hiện hành. Các chỉ số này được tổng hợp và xếp hạng để xác định tình hình tài chính của từng công ty, hướng dẫn các quyết định đầu tư theo cách dựa trên dữ liệu.

#2. Độ chính xác trong đánh giá tài chính
Trọng tâm của Mô hình sức khỏe tài chính là một thuật toán tổng hợp dữ liệu về các số liệu tài chính quan trọng. Quá trình này đảm bảo đánh giá toàn diện về khả năng tài chính của công ty, cho phép đưa ra các chiến lược đầu tư sáng suốt. Bằng cách ưu tiên cổ phiếu
với điểm sức khỏe tài chính cao cho các vị thế mua và xác định những người có điểm yếu hơn cho các vị thế bán, thuật toán tạo điều kiện thuận lợi cho các điểm vào và ra chiến lược trong hoạt động giao dịch.

# 3. Quản lý rủi ro
Một đặc điểm đáng chú ý của Mô hình sức khỏe tài chính là cơ chế quản lý rủi ro phức tạp. Đối với các vị thế mua, lệnh dừng lỗ cố định được đặt ở mức thấp hơn 20% so với giá mở cửa giao dịch, cùng với mức dừng lỗ nội bộ khiến giao dịch đóng cửa sau một tháng.
sau khi khởi xướng. Đối với các vị thế bán, mức dừng lỗ kéo dài sẽ điều chỉnh tăng lên khi giá cổ phiếu tăng 20%, được bổ sung bằng mức dừng lỗ nội bộ để đóng giao dịch. Cách tiếp cận kép đối với các lệnh dừng lỗ này minh họa cho khả năng thích ứng của mô hình với thị trường.
động lực, đảm bảo rằng các khoản đầu tư được bảo vệ khỏi những tổn thất không đáng có.

Ví dụ thành công: Trend Trader Pro
Minh chứng cho tính hiệu quả của Mô hình sức khỏe tài chính là sự thành công của các nền tảng như Trend Trader Pro. Bằng cách tận dụng cách tiếp cận thuật toán tương tự, Trend Trader Pro đã chứng minh tiềm năng của việc sử dụng các đánh giá sức khỏe tài chính để hướng dẫn các quyết định giao dịch.
Khả năng của nền tảng trong việc xác định các vị thế mua và bán có lợi nhuận dựa trên xếp hạng tình hình tài chính nhấn mạnh giá trị thực tế của các mô hình đó trong môi trường giao dịch thực tế.

Sau khi các cổ phiếu được xếp hạng, Robot sẽ chọn những cổ phiếu có điểm cao nhất để bắt đầu các vị thế mua và những cổ phiếu có điểm yếu nhất để mở các vị thế bán. Tất cả các giao dịch được thực hiện bằng lệnh thị trường trong vòng 1-2 giờ sau khi thị trường mở cửa, đảm bảo
thanh khoản tối ưu và giá vào lệnh thuận lợi. Sau khi mở giao dịch, robot sẽ sử dụng các loại lệnh dừng lỗ sau:

• Đối với các vị thế mua, mức dừng lỗ cố định được đặt ở mức 20% giá mở giao dịch, cùng với mức dừng lỗ nội bộ sẽ đóng giao dịch một tháng sau khi bắt đầu.

• Đối với các vị thế bán, lệnh dừng lỗ kéo dài 20% giá mở cửa giao dịch sẽ được thực hiện, điều chỉnh tăng lên mỗi khi giá cổ phiếu tăng 20%. Ngoài ra, lệnh dừng lỗ nội bộ được áp dụng, đóng giao dịch một tháng sau khi bắt đầu.

Cách tiếp cận tỉ mỉ này không chỉ đảm bảo quản lý rủi ro hiệu quả mà còn nâng cao độ chính xác của các điểm vào và ra ở các vị thế giao dịch.

Tất cả các đơn đặt hàng do robot đặt đều có thể truy cập thuận tiện trên tab “Đơn hàng đang chờ xử lý”. Tại đây, người dùng có thể truy cập thông tin quan trọng, bao gồm số lượng cổ phiếu trong lệnh, thời gian đặt lệnh, loại lệnh (giới hạn, thị trường hoặc thị trường dừng) và
mức giá giới hạn. Công cụ độc đáo này cho phép người dùng của chúng tôi dự đoán tất cả các hành động trong tương lai của robot và sử dụng hiệu quả các tín hiệu của nó cho cả việc giám sát và giao dịch thực tế.

Khả năng thích ứng và ứng dụng rộng rãi
Sức mạnh của mô hình nằm ở khả năng thực hiện phân tích toàn diện về tình hình tài chính của công ty. Bằng cách xem xét một loạt các chỉ số tài chính, thuật toán cung cấp cái nhìn toàn diện về uy tín tín dụng của công ty. toàn diện này
đánh giá là rất quan trọng trong việc xác định các cơ hội đầu tư và giảm thiểu rủi ro. Một ưu điểm khác là khả năng thích ứng của mô hình và khả năng áp dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực và ngành nghề khác nhau. Bằng cách sử dụng cơ chế dừng lỗ thích ứng, thuật toán sẽ điều chỉnh
chiến lược quản lý rủi ro đối với tình hình tài chính cụ thể của mỗi công ty. Tính linh hoạt này đảm bảo rằng mô hình vẫn hiệu quả trong các điều kiện và lĩnh vực thị trường khác nhau.

Những thách thức và cân nhắc
Bất chấp những điểm mạnh của mình, các Mô hình Sức khỏe Tài chính không phải là không có thách thức. Sự phụ thuộc vào dữ liệu tài chính chính xác và cập nhật là sự phụ thuộc đáng kể có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình. Ngoài ra, độ phức tạp của thuật toán
đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các số liệu tài chính và ý nghĩa của chúng. Hơn nữa, mô hình dễ bị ảnh hưởng bởi các tín hiệu sai do những thay đổi trong thông lệ kế toán hoặc chuẩn mực báo cáo, đòi hỏi phải liên tục sàng lọc và điều chỉnh mô hình.
thuật toán.

Kết luận
Mô hình Sức khỏe Tài chính thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực phân tích tài chính, đưa ra cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để đánh giá mức độ tin cậy của các công ty. Điểm mạnh của nó, bao gồm đánh giá tài chính toàn diện, khả năng thích ứng,
và khả năng ứng dụng rộng rãi, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà đầu tư đang tìm cách giải quyết sự phức tạp của thị trường tài chính. Tuy nhiên, sự thành công của các mô hình như vậy cũng phụ thuộc vào việc giải quyết các thách thức cố hữu về sự phụ thuộc, độ phức tạp và rủi ro của dữ liệu.
của các tín hiệu sai. Khi thị trường tài chính tiếp tục phát triển, việc phát triển và hoàn thiện các Mô hình sức khỏe tài chính sẽ vẫn là trọng tâm chính của các nhà phân tích tài chính, nhà văn và chuyên gia trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng việc đánh giá hoạt động kinh doanh
sức khỏe tài chính vẫn được đặt lên hàng đầu trong chiến lược và phân tích đầu tư.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/25752/how-to-use-analysis-of-business-health-in-stock-trading?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs