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(SeaPRwire) –   Die bahnbrechende Aktienforschungsplattform nutzt nun einen Hochleistungs-Nvidia DGX-2 Server, um die Kraft der KI-Algorithmen zu steigern.

Dover, Delaware 7. März 2024 – Kann KI Aktientrends genau vorhersagen? Die Hinweise deuten zunehmend darauf hin, dass dies möglich ist, aber man muss die bestmögliche Hardware verwenden, um die Ergebnisse zu verbessern. StockRaven, ein unabhängiges Aktienforschungsunternehmen, das sich auf KI-gesteuerte Aktienkursprognosen am US-Aktienmarkt spezialisiert hat, hat eine bedeutende Verbesserung des Algorithmus-Entwicklungsprozesses angekündigt. Das Unternehmen hat kürzlich in einen hochmodernen Nvidia DGX-2 Server investiert, eine leistungsstarke Spitzenlösung, die dazu entwickelt wurde, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seines Prognosemodells zu erhöhen.

“StockRaven ist an der Spitze der Innovation in KI-Technologie und nutzt fortschrittliche Künstliche Intelligenz, um die Komplexität des Marktes zu durchdringen”, kommentierte ein Sprecher des Unternehmens. “Die jüngste Ergänzung unseres neuen Servers unterstreicht unser Engagement für Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Diese leistungsstarke Hardware-Aktualisierung verbessert unsere Fähigkeiten und stattet Anleger mit besser informierten Entscheidungen aus.”

Die aktualisierte Hardware unterstreicht das Engagement von StockRaven, die neuesten Fortschritte im maschinellen Lernen und tiefen Lernen zu nutzen. Diese Technologien können umfangreiche Datensätze verarbeiten, komplexe Muster identifizieren und fundierte Vorhersagen über zukünftige Aktienkurse treffen und übertreffen traditionelle Analysemethoden.

Die maschinellen Lernalgorithmen, die die Grundlage des Prognosemodells von StockRaven bilden, identifizieren zunächst Beziehungen in historischen Daten, um vorherzusagen. Anschließend verfeinern seine fortschrittlichen Techniken des tiefen Lernens, einschließlich neuronaler Netze, die Analyse und ähneln menschlichen kognitiven Prozessen stark.

Ein robustes Prognosemodell berücksichtigt vergangene Kursbewegungen, Handelsvolumina und andere relevante Finanzindikatoren. Die Leistungsbewertung beinhaltet strenge Backtests anhand historischer Daten und kontinuierliche Anpassung von Parametern zur Verbesserung der Genauigkeit.

StockRaven erkennt die unverzichtbare Rolle der neuesten Durchbrüche in der KI bei der Analyse und Vorhersage von Aktienmarkttrends an. Diese Werkzeuge können riesige Informationsmengen verarbeiten und Muster aufdecken, die dem menschlichen Verständnis ansonsten wahrscheinlich entgehen würden.

Bislang hat die Kombination aus Software und Hardware-Technologie der Plattform beträchtliche Erfolge bei gezeigt. StockRaven ist der Ansicht, dass der Erwerb des Hochleistungs-Nvidia DGX-2 Servers die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Prognoseprozesses erheblich verbessern wird.

Allerdings legt StockRaven Wert auf einen vorsichtigen und informierten Ansatz bei der Aktienmarktprognose. Während maschinelles Lernen und tiefes Lernen die Vorhersagegenauigkeit revolutionieren, können Algorithmen Marktbewegungen nur teilweise vorhersehen. Externe Faktoren können Volatilität einführen und unterstreichen die Bedeutung einer umfassenden Analyse.

“Die Zukunft sieht für unser Projekt gut aus”, fuhr der Sprecher von StockRaven fort. “Wir werden alle Aspekte unserer Systeme weiter verbessern, soweit neue Möglichkeiten zur Verfügung stehen, und den Nutzern die bestmöglichen Ergebnisse liefern. Die kommenden Monate und Jahre versprechen zunehmend spannend zu werden.”

Weitere Details zum innovativen Ansatz von StockRaven für Aktienprognosen finden Sie unter .

Über StockRaven

StockRaven ist ein bahnbrechender Aktienprognose-Algorithmus für an US-Börsen gehandelte Aktien. Unter Verwendung fortschrittlicher Künstlicher Intelligenz prognostiziert StockRaven Aktienkurse für die kommenden Jahre bis 2040. Der Algorithmus sammelt Daten von renommierten Finanzanbietern, verarbeitet technische und fundamentale Daten und wendet einen komplexen Algorithmus des tiefen Lernens für präzise Aktienkursprognosen an.

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Quelle: StockRaven

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