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Como o recurso de envio de notícias personalizadas da Fey difere de outras plataformas de informações financeiras?

2025-09-10 2.0 K

Os benefícios exclusivos do envio de notícias personalizadas da Fey

Em comparação com as plataformas tradicionais de informações financeiras, o sistema de envio de notícias da Fey adota um mecanismo de triagem inteligente, e as principais diferenças se refletem em três dimensões:

  • 1. correspondência precisa com base em posições
    Enquanto as plataformas tradicionais geralmente enviam conteúdo com base apenas nos setores de interesse marcados pelo usuário, a Fey analisa o portfólio real de posições do usuário e prioriza as notícias quando elas envolvem um evento importante para a empresa na qual a posição é mantida (por exemplo, uma divulgação de lucros, uma fusão ou aquisição importante etc.) e marca o grau em que o evento tem um impacto potencial sobre o valor da posição.
  • 2. análise de correlação multidimensional
    O sistema de IA da Fey não apenas reconhece notícias diretamente relevantes, mas também as promove:
    • Dinâmica da cadeia do setor upstream e downstream
    • Ações importantes dos concorrentes
    • Mudanças nas políticas do setor
    • Análise do impacto dos indicadores macroeconômicos em setores específicos
  • 3. priorização inteligente
    Um algoritmo de aprendizado de máquina foi usado para avaliar a importância das notícias, com considerações que incluem:
    • Impacto histórico dos eventos (por exemplo, quanto os tipos de anúncios XX normalmente levam à volatilidade do preço das ações)
    • Calor de reação do mercado (discussão em mídias sociais, atenção a relatórios de pesquisas institucionais)
    • Correlação com o estilo de investimento do usuário (investimento em valor/investimento em crescimento, etc.)

Foi demonstrado que os usuários do Fey economizam, em média, de 40 a 60 minutos por dia em tempo de exibição de notícias e, ao mesmo tempo, melhoram significativamente seu tempo de resposta aos principais eventos do mercado. Os usuários também podem otimizar continuamente a precisão de seus feeds por meio do recurso "Preference Calibration".

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