Von KI ausgewählte Niedrigpreisaktien: Im Juni zahlreiche Fälle mit über 30% Anstieg

Im Juni verharrte der globale Aktienmarkt weitgehend seitwärts, was es schwierig machte, Renditen über dem Marktdurchschnitt zu erzielen.

Gleichzeitig steigen die geopolitischen Spannungen, während es auch positive Nachrichten bezüglich der Inflation gibt, was den Markt komplex macht.

In dieser Situation soll die Auswahl einzelner Aktien besser funktionieren als das Investieren in Indizes, und KI-basierte Aktienempfehlungsdienste erzielen offenbar gute Ergebnisse.

Beispielsweise wurde die koreanische Aktie DND PharmaTech ab Mai von der KI empfohlen und stieg im Juni um 64,74 %; die US-amerikanische Bausch Health legte im Juni um 36,15 % zu.

Großaktien wie Samsung Electronics und Samsung SDS stiegen ebenfalls um über 30 % im Juni, und das indische Unternehmen Lumax AutoTechnologies legte um mehr als 30 % zu.

Es ist beeindruckend, dass im Juni mehr als 11 solche Aktien stark gestiegen sind.

Besonders bei den von KI ausgewählten US-Technologiewertpapieren stiegen im Juni 83 % der Aktien und erzielten eine um 4,5 % bessere Rendite als der S&P 500.

Der S&P 500 ist ein führender US-Aktienindex, und ihn zu schlagen, gilt als schwierig.

Darüber hinaus erzielten Portfolios aus anderen Ländern wie Deutschland, Spanien, Korea und Brasilien nach dem Start Renditen zwischen 25 % und 35 % und schnitten damit 9 % bis 19 % besser ab als die Benchmark-Indices.

Beispielsweise erzielte die deutsche Thyssenkrupp-Aktie in fünf Monaten über 210 % Gewinn, und Koreas ABL Bio stieg um 186 %, wobei mehrere heiße Aktien enthalten sind.

Dieses KI-Empfehlungsmodell wählt jeden Monat 20 vielversprechende Aktien aus, indem es mehr als 150 Finanzmodelle auf 15 Jahre weltweite Daten anwendet.

Wichtig ist, dass es fortlaufend neue empfohlene Aktien hinzufügt und unterperformende entfernt.

Die Renditen werden unter der Annahme einer gleichgewichteten monatlichen Portfolioanlage überprüft.

‘Gleichgewichtet’ bedeutet, wenn 20 Aktien empfohlen werden, dass das Investmentvermögen gleichmäßig mit 1/20 auf jede Aktie verteilt wird.

Das KI-Modell betont, dass es beim Aktieninvestment darauf ankommt zu wissen, ‚wann man verkaufen sollte‘.

Es legt Wert darauf, schnell aus Aktien auszusteigen, deren Wachstumspotenzial nachlässt, statt diese zu lange zu halten.

Seit Markteinführung hat das Modell die US-S&P-500-Indexrenditen über 10 Jahre um über 2.000 % übertroffen; eine Anfangsinvestition von 100.000 US-Dollar wäre auf ca. 2,16 Millionen US-Dollar gewachsen.

Zusammenfassend bietet die KI-basierte Aktienempfehlung ein hervorragendes Beispiel dafür, wie man selbst in stagnierenden globalen Märkten gute Investitionsmöglichkeiten finden kann.