Das traditionelle Value-Investment ist vielen Anlegern bekannt und der Abstand zwischen Aktienwert und Kurs ist gering. Dies reduziert die Anlagerendite für die traditionellen Value-Investoren enorm. In diesem Whitepaper stellen wir eine MOVI-Methodik (Math Oriented Value Investing) vor. Das MOVI konzentriert sich auf Investitionen in Unternehmen, die über tiefgreifende mathematische Kenntnisse verfügen, wodurch sie lange Zeit das eigentliche Monopol in ihren Geschäftsbereichen sind. Wir haben den MOVI getestet und verifiziert, und er übertrifft den allgemeinen Aktienmarkt um einen anständigen Prozentsatz.
Die meisten verfügbaren Ratschläge für bezahlte oder kostenlose Investitionen werden heutzutage von Personen bereitgestellt, die nur über fundiertes finanzielles Wissen verfügen, insbesondere in der Technologiewelt. Wir glauben, dass Finanzanalysten, die sowohl über Finanz- als auch Branchenkenntnisse verfügen, eine viel bessere Anlageberatung bieten können. In diesem Artikel stellen wir ein auf MOVI basierendes künstliches Intelligenz-Finanzanalysesystem (MOVI-FA) vor. In dem System kennen die Finanzanalysten sowohl das MOVI-Finanzwissen als auch die auf tiefem Mathe basierende Technologie, die Zielaktien sind eine Gruppe von ausgewählten MOVI-Kandidaten, und der Rat basiert auf einem gut ausgebildeten Artificial Intelligence-Modell.
Die Menschen, vor allem Menschen mit niedrigem Einkommen auf der ganzen Welt, haben normalerweise keinen Zugang zu Investitionen in die Eliteunternehmen, die hauptsächlich in den Vereinigten Staaten ansässig sind. Die auf ERC-20 basierende Kryptowährung MVI-COIN wird als Brücke dienen, auf der Menschen auf der ganzen Welt indirekt in die fortschrittlichsten und profitabelsten Unternehmen der Welt investieren können. Wir hoffen, dass dies allen Menschen ein faires Investitionsumfeld bietet und auch die Kluft zwischen den Armen und den Reichen verringert, indem den Armen die Möglichkeit geboten wird, in ausgewählte MOVI-Unternehmen zu investieren.
Q2 2018
MOVI Investment is running
Q3 2018
Q4 2018
Q1 2019
Q2 2019
Verifiziert 0%
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