Meistä
Tutki Market Educationia with Qyber Earnz
Qyber Earnz esittelee opetuksellisen resurssin, joka keskittyy markkinan perusperiaatteisiin ja riskitietoisuuteen, pyrkien vahvistamaan osallistujien perustietämystä nykyaikaisilla finanssimarkkinoilla.
Keskittymällä Qyber Earnz:ään käyttäjät pääsevät kuratoituihin opetussuunnitelmiin ja selitysmateriaaleihin, jotka on suunniteltu laajentamaan markkinakäsitteiden ja terminologian ymmärrystä sen sijaan, että tarjottaisiin henkilökohtaista taloudellista neuvontaa.
Verkkosivusto on tiedollinen ja opetuksellinen, yhdistäen käyttäjiä riippumattomiin kolmannen osapuolen koulutustoimittajiin, jotka kattavat pörssit, hyödykkeet ja forex-markkinat, ja keskittyen opetuksellisiin yhteyksiin enemmän kuin markkinatapahtumien fasilitointiin.
Qyber Earnz:n alku juontaa juurensa kahden analyytikon, Claransa ja Danielin, yhteistyöstä, jotka pyrkivät parantamaan julkista ymmärrystä markkinamekaniikoista.
Tarpeen selkeämmille selityksille havaittuaan he tutkivat talousmalleja ja vahvistivat, että kaikki sisältö pysyy tiukasti opetuksellisena ja tietoisuutta lisäävänä, omistautuneena markkinatietämykselle ja käsitteelliselle ymmärtämiselle, eikä tarjoa operatiivisia tuotteita tai vuorovaikutteista pääsyä.
Alkuvaiheen kehitys altisti perustajat monimutkaisille arvostusmenetelmille ja monisyisille riskikäsityksille.
Laaja analyysimenetelmien kirjo ja selkeä halu lähestyttävälle opetukselle muodostivat merkittävän haasteen.
Ymmärtäen yhteiset huolet, Clara ja Daniel työskentelivät asiantuntijoiden kanssa suunnitellakseen helposti saatavilla olevia opetuksellisia resursseja ja viiteaineistoja.
Heidän tavoitteensa: tehdä markkinatietämys ja riskikäsitteet kaikkien oppijoiden ulottuville ja tarjota keskittynyt opetuksellinen perusta käsitteelliselle oppimiselle.
Markkinamallinnuksen alkuperän paljastaminen
Jeffin ja Miken ohjauksessa tiimimme keräsi erinomaisia asiantuntijoita tilastotieteen, taloustieteen ja tietojenkäsittelytieteen alalta. Heidän tehtävänään oli yksinkertaistaa analytiikkaprosesseja ja kehittää käsitteellisiä malleja, jotka edistävät markkinan ennustamista vähentämällä parametritarpeita, parantamalla tarkkuutta ja tarjoamalla luotettavaa tulkintaa.
Vain muutaman viikon sisällä julkaisimme ensimmäisen opetuksellisen betan...
Sitoutuneina saavutettavuuden tavoitteeseensa Mike ja Jeff järjestivät opiskeluryhmiä eri laskennallisilla taustoilla ja havainnointikokemuksella varustetuista osallistujista. Alkujaksossa oli täysin uusia aloittelijoita, kun taas seuraavassa ryhmässä oli kokeneita analyytikkoja. Tulokset olivat merkittäviä — molemmat ryhmät saavuttivat vertailukelpoiset käsitteelliset ymmärrystasot, mikä osoittaa, että mallintamistapamme voi tuottaa opettavaisia tuloksia erilaisille oppijoille.
Kokenut analyytikkojen käytännöllinen näkemys inspiroi sarjan pedagogisia parannuksia, jotka Jeff ja Mike ottivat vastaan ja toteuttivat yhteistyössä toimitustiimimme kanssa.
Mahdollistetaan olennaiset markkinasignaalit
Aktiiviset osallistujat korostivat vahvaa tietojenhallintaa herkkiä havaintoaineistoja ja pääsyoikeuksia varten. Salauskehikkomme suojaa tietoliikennettä johdonmukaisesti ja pakkaa tehokkaasti suuria arkistoja säilyttääkseen tutkijoiden tietojen eheyden. Nämä toimenpiteet lisäävät osallistujien luottamusta metatiedon hallintaan, analyyttiseen riskien tietoisuuteen sekä helppoon tiedonhakuun ja tarkasteluun missä tahansa. Verkkosivusto on vain informatiivinen ja opetuksellinen; se yhdistää käyttäjät riippumattomiin kolmannen osapuolen koulutustoimittajiin.
Markkinan Automaattisen Analysoijan
Kasvava kiinnostus analyytikoilta johti pyyntöihin automatisoidun markkinanalyysin käsitteen laajemmasta kattavuudesta. Auto-Analyzer-konsepti kuvaa, kuinka tiimit voivat määritellä käsitteellisiä prosessointiparametreja, jotka soveltuvat heidän tutkimustavoitteisiinsa. Tavoitteena oli esittää aito "asetetaan ja katsellaan"-pedagoginen malli, joka mahdollistaa oppijoiden asettaa kynnysarvoja ja tarkastella, kuinka automatisoidut toiminnot reagoivat esimerkkitapauksissa. Esimerkiksi oppija voi tarkastella tapaustutkimuksia, joissa käsiteputki korostaa poikkeavuuksia, kun ennalta määritellyt havaitsemiskriteerit täyttyvät. Jeff ja Mike valvoivat tarkasteltavia aineistoja, laajentaen Qyber Earnz:n yhdeksi suurimmista opetuskatalogeista automaattisen markkina-analyysin teoriassa, ja verkkosivusto on informatiivinen ja opettavainen vain, yhdistäen käyttäjiä riippumattomiin kolmannen osapuolen opetustoimittajiin; materiaalit sisältävät osiot osakkeista, hyödykkeistä ja valuuttamarkkinoista, pysyen tiukasti opetuksellisina ja tietoisuutta lisäävinä, ja keskittyvät yksinomaan käsitteelliseen markkinatietämykseen.
Yleiskatsaus rahoitusopetukseen
Perustajat Maya ja Kevin asettivat tavoitteita, ja tähän mennessä he ovat luoneet ohjemateriaaleja vertaisilleen. Tämä edistyminen tyydyttää heitä, ja he ovat tehneet Qyber Earnz:n saataville yleisölle.
Verkkosivusto on informatiivinen ja opettavainen vain, yhdistää käyttäjiä riippumattomiin kolmannen osapuolen opetustoimittajiin, kattaa rahoitusteemoja kuten Osakkeet, Hyödykkeet ja Valuuttamarkkinat, keskittyy markkinatietämykseen ja tietoisuuteen ja rajoittaa roolinsa käsitteelliseen oppimiseen, ei transaktioihin tai henkilökohtaisiin talousneuvoihin.
