Marché indiens: Un retour de 20.39% en 14 jours

Marché indiens

Les actions indiennes les plus performants: Cette prévision fait partie du paquetage Par Pays, comme l’un des outils de trading algorithmique de I Know First. La prévision complète inclut les prévisions quotidiennes pour un total de ### TOPN2 ### avec des signaux haussiers et baissiers:

  • Top 10 Valeurs indiennes pour les longues positions
  • Top 10 Valeurs indiennes pour les courtes positions

Nom du Package: Par Pays- Actions Indiennes
Position recommandée: Long
Durée de la Prévision: 14 jours (04/03/2019 – 18/03/2019)
Moyenne I Know First: 7.22%
Marché indiens

L’Algorithme d’I Know First a prédit avec succès 8 des 10 transactions dans ce Package Par Pays- Actions Indiennes sur 14 jours. Le plus grand retour a été réalisé par JKIP.NS avec 20.39%. SUZL.NS et EICH.NS ont également réalisés de bonnes performances sur cette période avec des retours respectifs de 19.33% et 11.54%. Le retour moyen général obtenu par le Package est de 7.22%, offrant ainsi aux investisseurs une prime de 1.59% contre le retour du S&P BSE à 5.63% pour la même période.

Les traders algorithmiques utilisent ces performances quotidiennes par le système de prédictions d’I Know First comme un outil leur permettant d’améliorer la performance de leur portefeuille d’actions, pour vérifier leurs propres analyses et agir ainsi plus rapidement aux opportunités de marché. Cette prévision a été envoyé aux abonnés actuels d’I Know First.

How to interpret this diagram

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Marché indiens: Un retour de 39.31% en 1 mois

Marché indiens

Les actions indiennes les plus performants: Cette prévision fait partie du paquetage Par Pays, comme l’un des outils de trading algorithmique de I Know First. La prévision complète inclut les prévisions quotidiennes pour un total de 20 valeurs avec des signaux haussiers et baissiers:

    • Top 10 Valeurs indiennes pour les longues positions
    • Top 10 Valeurs indiennes pour les courtes positions

Nom du Package: Par Pays- Actions Indiennes
Position recommandée: Long
Durée de la Prévision: 1 mois (15/02/2019 – 15/03/2019)
Moyenne I Know First: 13.59%
Marché indiens

Pendant cette prévision sur 1 mois plusieurs actions du Package Par Pays- Actions Indiennes ont connu des retours significatifs. L’algorithme a correctement prédit 9 des 10 actions. La prédiction ayant connu le plus haut rendement a été JKIP.NS, avec 39.31%. D’autres retours significatifs ont été réalisés par CNFH.NS et VAKR.NS avec respectivement 18.38% et 15.79%. Le retour moyen général obtenu par le Package est de 13.59%, offrant ainsi aux investisseurs une prime de 7.60% contre le retour du S&P BSE à 5.99% pour la même période.

Les traders algorithmiques utilisent ces performances quotidiennes par le système de prédictions d’I Know First comme un outil leur permettant d’améliorer la performance de leur portefeuille d’actions, pour vérifier leurs propres analyses et agir ainsi plus rapidement aux opportunités de marché. Cette prévision a été envoyé aux abonnés actuels d’I Know First.

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Marché indiens: Un retour de 21.88% en 7 jours

Marché indiens

Les actions indiennes les plus performants: Cette prévision fait partie du paquetage Par Pays, comme l’un des outils de trading algorithmique de I Know First. La prévision complète inclut les prévisions quotidiennes pour un total de ### TOPN2 ### avec des signaux haussiers et baissiers:

  • Top 10 Valeurs indiennes pour les longues positions
  • Top 10 Valeurs indiennes pour les courtes positions

Nom du Package: Par Pays- Actions Indiennes
Position recommandée: Long
Durée de la Prévision: 7 jours (05/03/2019 – 12/03/2019)
Moyenne I Know First: 6.67%
Marché indiens

Plusieurs prédictions dans cette prévision sur short-term 7 jours a connu des retours significatifs. L’algorithme a correctement prédit 7 des 10 mouvements d’actions. JKIP.NS a été la prédiction la plus performante avec un retour de 21.88%. SUZL.NS et DCMS.NS ont vu leurs rendements augmenter de façon exponentielle avec des retours respectifs de 21.01% et de 9.56%. Le retour moyen général obtenu par le Package est de 6.67%, offrant ainsi aux investisseurs une prime de 2.59% contre le retour du S&P BSE à 4.08% pour la même période.

Les traders algorithmiques utilisent ces performances quotidiennes par le système de prédictions d’I Know First comme un outil leur permettant d’améliorer la performance de leur portefeuille d’actions, pour vérifier leurs propres analyses et agir ainsi plus rapidement aux opportunités de marché. Cette prévision a été envoyé aux abonnés actuels d’I Know First.

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Marché indiens: Un retour de 24.37% en 7 jours

Marché indiens

Les actions indiennes les plus performants: Cette prévision fait partie du paquetage Par Pays, comme l’un des outils de trading algorithmique de I Know First. La prévision complète inclut les prévisions quotidiennes pour un total de ### TOPN2 ### avec des signaux haussiers et baissiers:

  • Top 10 Valeurs indiennes pour les longues positions
  • Top 10 Valeurs indiennes pour les courtes positions

Nom du Package: Par Pays- Actions Indiennes
Position recommandée: Long
Durée de la Prévision: 7 jours (04/03/2019 – 11/03/2019)
Moyenne I Know First: 9.24%
Marché indiens

L’algorithme a correctement prédit 8 des 10 transfaction suggérées dans le Package Par Pays- Actions Indiennes pour cette prévision sur 7 jours. SUZL.NS a été la transaction avec le plus haut rendement avec un retour de 24.37% sur 7 jours. Les hauts retours additionnels prédit par l’algorithme ont été ceux des actions JKIP.NS et MEGH.NS, avec respectivement 18.97% et 15.82%. Le retour moyen général obtenu par le Package est de 9.24%, offrant ainsi aux investisseurs une prime de 6.49% contre le retour du S&P BSE à 2.75% pour la même période.

Les traders algorithmiques utilisent ces performances quotidiennes par le système de prédictions d’I Know First comme un outil leur permettant d’améliorer la performance de leur portefeuille d’actions, pour vérifier leurs propres analyses et agir ainsi plus rapidement aux opportunités de marché. Cette prévision a été envoyé aux abonnés actuels d’I Know First.

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