Kahulugan Ang Post-Earnings Announcement Drift (PEAD) Investing ay isang kawili-wiling larangan ng pananalapi na tumutukoy sa tendensya ng presyo ng isang stock na patuloy na gumalaw sa direksyon ng isang earnings surprise sa loob ng ilang araw o kahit linggo pagkatapos ng anunsyo ng kita. Ang fenomenong ito ay nagpapahiwatig na ang merkado ay hindi agad na nag-aangkop sa bagong impormasyon, na nagbibigay sa mga matatalinong mamumuhunan ng mga pagkakataon upang samantalahin ang mga paggalaw ng presyo na ito.
Kahulugan Ang mga estratehiya batay sa rekomendasyon ng analyst ay mga pamamaraan ng pamumuhunan na gumagamit ng mga pananaw, rating at mga hula na ibinibigay ng mga financial analyst. Sinusuri ng mga analyst na ito ang iba’t ibang mga seguridad, sektor at kondisyon ng merkado upang magbigay ng mga rekomendasyon na maaaring gamitin ng mga mamumuhunan upang gabayan ang kanilang mga desisyon sa pamumuhunan. Ang mga estratehiyang ito ay maaaring maging partikular na kapaki-pakinabang para sa mga taong maaaring kulang sa oras o mapagkukunan upang magsagawa ng masusing pananaliksik sa kanilang sarili.
Kahulugan Ang statistical modeling ay isang makapangyarihang kasangkapan na ginagamit sa pagsusuri ng datos na tumutulong sa paglalarawan ng kumplikadong mga pangyayari sa totoong mundo sa pamamagitan ng mga matematikal na ekwasyon. Pinapayagan nito ang mga mananaliksik at analyst na maunawaan ang mga ugnayan sa pagitan ng mga variable at gumawa ng mga prediksyon batay sa mga naobserbahang datos. Isipin mong sinusubukan mong hulaan ang kinalabasan ng isang laro ng baseball batay sa nakaraang pagganap; ang statistical modeling ay nagbibigay ng balangkas upang maunawaan ang lahat ng mga estadistika na iyon.
Kahulugan Ang pagbuo ng alpha ay tumutukoy sa kakayahan ng isang estratehiya sa pamumuhunan na malampasan ang isang benchmark index, na karaniwang kinakatawan ng isang tiyak na market index. Sa larangan ng pananalapi, ang pag-abot sa alpha ay palaging naging banal na grail para sa mga mamumuhunan. Sa pagdating ng machine learning, ang paghahanap na ito ay nagbago nang malaki. Ang machine learning, isang subset ng artificial intelligence, ay kinabibilangan ng mga algorithm na maaaring matuto mula sa data at gumawa ng mga prediksyon batay sa data.
Kahulugan Ang mataas na dalas ng kalakalan (HFT) ay isang anyo ng algorithmic trading na nailalarawan sa mabilis na pagsasagawa ng mga order sa napakataas na bilis. Ang mga mangangalakal ay gumagamit ng makapangyarihang mga computer upang makipagkalakalan ng malaking bilang ng mga order sa loob ng mga bahagi ng isang segundo. Ang mga estratehiya ng HFT ay karaniwang may mataas na turnover rates at naglalayong samantalahin ang maliliit na pagkakaiba sa presyo na umiiral lamang sa loob ng maikling panahon.
Kahulugan Ang mga matatalinong teknika sa alokasyon ng asset ay mga advanced na estratehiya sa pamumuhunan na dinisenyo upang i-optimize ang pamamahagi ng mga pamumuhunan sa iba’t ibang klase ng asset. Ang mga teknik na ito ay gumagamit ng data analytics, mga uso sa merkado, at mga pananaw sa pamamahala ng panganib upang lumikha ng isang balanseng portfolio na naglalayong i-maximize ang mga kita habang pinapaliit ang panganib. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga pamamaraang ito, ang mga mamumuhunan ay makakapag-adapt sa nagbabagong kondisyon ng merkado at mapabuti ang kanilang pangkalahatang pagganap sa pamumuhunan.
Kahulugan Ang pamumuhunan na batay sa machine learning ay tumutukoy sa paggamit ng mga algorithm at estadistikal na modelo upang mapabuti ang proseso ng paggawa ng desisyon sa pamamahala ng pamumuhunan. Ito ay gumagamit ng kapangyarihan ng datos upang tukuyin ang mga pattern, hulaan ang mga uso sa merkado at i-optimize ang mga alokasyon ng portfolio. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga teknik ng machine learning, ang mga mamumuhunan ay makakapag-analisa ng malalaking dataset nang mas mabilis kaysa sa mga tradisyonal na pamamaraan, na nagreresulta sa mas may kaalaman at estratehikong mga pagpili sa pamumuhunan.
Kahulugan Ang mga quantitative trading strategies ay mga sistematikong pamamaraan ng kalakalan na gumagamit ng mga matematikal na modelo at estadistikal na pagsusuri upang matukoy ang mga pagkakataon sa kalakalan. Ang mga estratehiyang ito ay labis na umaasa sa data at mga algorithm, na ginagawang naiiba ang mga ito mula sa mga tradisyunal na pamamaraan ng kalakalan na madalas na umaasa sa intuwisyon ng tao at damdamin ng merkado. Ang layunin ay samantalahin ang mga hindi pagkakapantay-pantay sa merkado sa pamamagitan ng masusing pagsusuri at awtomasyon.
Kahulugan Ang Behavioral Portfolio Optimization (BPO) ay isang makabagong pamamaraan sa pamamahala ng pamumuhunan na nagsasama ng mga prinsipyo mula sa behavioral finance sa proseso ng pagtatayo ng portfolio. Hindi tulad ng tradisyunal na pamamahala ng portfolio na kadalasang umaasa lamang sa mga quantitative model, kinikilala ng BPO na ang mga sikolohikal na salik ay may malaking impluwensya sa paggawa ng desisyon. Ibig sabihin, ang mga emosyon, pagkiling, at hindi makatuwirang pag-uugali ng mga mamumuhunan ay maaaring makaapekto sa kanilang mga pagpipilian sa pamumuhunan at pangkalahatang pagganap ng portfolio.
Kahulugan Ang mga Modelo ng Venture Philanthropy ay mga makabagong paraan ng pagpopondo na pinagsasama ang tradisyunal na pilantropiya at mga prinsipyo ng venture capital. Sa esensya, kumakatawan sila sa isang pangako sa pagbabago ng lipunan sa pamamagitan ng mga estratehikong pamumuhunan sa mga sosyal na negosyo. Layunin ng modelong ito na hindi lamang magbigay ng suporta sa pananalapi kundi pati na rin itaguyod ang mga napapanatiling gawi sa negosyo na maaaring magdulot ng pangmatagalang epekto sa lipunan.