Through a wide variety of mobile applications, we’ve developed a unique visual system and strategy that can be applied across the spectrum of available applications.
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There are always some stocks, which illusively scale lofty heights in a given time period. However, the good show doesn’t last for these overblown toxic stocks as their current price is not justified by their fundamental strength.
Toxic companies are usually characterized by huge debt loads and are vulnerable to external shocks. Accurately identifying such bloated stocks and getting rid of them at the right time can protect your portfolio.
Overpricing of these toxic stocks can be attributed to either an irrational enthusiasm surrounding them or some serious fundamental drawbacks. If you own such bubble stocks for an inordinate period of time, you are bound to see a massive erosion of wealth.
However, if you can precisely spot such toxic stocks, you may gain by resorting to an investing strategy called short selling. This strategy allows one to sell a stock first and then buy it when the price falls.
While short selling excels in bear markets, it typically loses money in bull markets.
So, just like identifying stocks with growth potential, pinpointing toxic stocks and offloading them at the right time is crucial to guard one’s portfolio from big losses or make profits by short selling them. Heska Corporation HSKA, Tandem Diabetes Care, Inc. TNDM, Credit Suisse Group CS,Zalando SE ZLNDY and Las Vegas Sands LVS are a few such toxic stocks.Screening Criteria
Here is a winning strategy that will help you to identify overhyped toxic stocks:
Most recent Debt/Equity Ratio greater than the median industry average: High debt/equity ratio implies high leverage. High leverage indicates a huge level of repayment that the company has to make in connection with the debt amount.
Through a wide variety of mobile applications, we’ve developed a unique visual system and strategy that can be applied across the spectrum of available applications.
Hace 1 mes tuve la grandísima oportunidad de participar en la Hackathon de Merdeces-Benz, a pesar de ser la primera que realizaba, tanto mi compañero como yo pudimos arreglarnos para quedar en una posición bastante alta pese a todas las dificultades que tuvimos como equipo.
Este evento consistía en una división de un total de 27 grupos formados por 4 personas cada uno en el que debían repartirse estas personas las tareas para, dado un dataset, conseguir formar una solución a un problema que debíamos elegir al inicio de la prueba.
Mi equipo fue formado por dos personas, ya que las otras dos no pudieron acudir, aún así, conseguimos centrar el proyecto en el desarrollo de una aplicación para venta de coches de segunda mano, ayudando tanto a predecir el valor que tendrán los coches de segunda en una fecha indicada y resolviendo la incógnita de cual es el coche que mejor se vende dentro de Mercedes.
Divimos el trabajo en 3 partes:
Backend
Procesamos toda la información con Python para facilitar el poder enteder y mostrar todos esos datos de la manera más simple y comprensibles posible.
Modelo predictivo
Creamos un modelo predictivo que nos indicaba cual sería el valor de un coche dadas unas variables como modelo, año de fabricación y precio de salida.
Visualización
Con la gran herramienta de Microsoft que es Power Bi, no nos costó mucho trabajo poder enseñar a nuestros mentores todos los datos que habíamos obtenido.
Dividimos los datos de Power Bi en dos tipos de datos, donde la primera página enseñamos los datos globales sin filtros de fechas y en la segunda mostramos los datos destilandolos por fecha, marca y tipos de combustible
Screen OneScreen TwoDatos en PBI en base a los datos conseguidos de Mercedes-Benz
A pesar de haber sido solamente un fin de semana, aprendí mucho sobre este tipo de desarrollos, sin duda alguna, en el futuro participaré en este tipo de proyectos.
Una gran felicitación a Mercedes-Benz y un gran agradecimiento a The Cube por este evento.
