MEDIA REAL TRADING SEBAGAI PELATIHAN YANG EFEKTIF UNTUK MEMULAI BERINVESTASI SAHAM
Notice bibliographique
Résumé
Program Pengabdian kepada Masyarakat ini mengangkat temamemasyarakatkan budaya Investasi pada Instrumen Investasi jenis Pasar Saham. Urgensi pelaksanaan tersebut adalah fakta bahwa investasi pada saham belum menjadi pilihan favorit di Indonesia. Terkait dengan kondisi tersebut, Bursa Efek Indonesia (BEI) memiliki program khusus dengan perguruan tinggi dalam rangka meningkatkan ketertarikan terhadap investasi di pasar modal melalui media pendidikan. Galeri Investasi BEI Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi AUB Surakarta sebagai salah satu Galeri Perguruan Tinggi BEI pertama di Surakarta beberapa kali menyelenggarakan pelatihan gratis dan simulasi trading saham yang diikuti dari berbagai kalangan dan profesi. Informasi program pengabdian yang disampaikan pada artikel ini adalah pelaksanaan pelatihan yang dilakukan tidak sebatas pada simulasi, tetapi dengan real trading. Media real trading pelatihan memberikan fasilitas akun investasi dalam jumlah dana investasi tertentu yang dapat digunakan oleh peserta pelatihan untuk digunakan bertransasksi saham mengukuti dinamika pasar saham secara real time. Pelatihan dilaksanakan selama dua hari yang dibagi dalam dua sesi dengan menyesaikan jam perdagangan di pasar regular saham Indonesia. Manfaat atas kegiatan tersebut adalah ketertarikan dan kesiapan investor baru untuk masuk dalam kegitan transaksi di pasar saham. Peserta yang awalnya tidak memahami tentang kegiatan pasar modal sebagai instrument Investasi, menjadi memahami dan melakukan pembuatan Rekening Dana Nasabah (RDN) sebagai indicator capaian output program pengabdian kepada msayarakat. Fasilitas untuk membuat RDN dengan nilai yang sangat terjangkau, memberikan peluang lebih besar untuk memulai berinvestasi saham. Berdasarkan hasil yang pelaksanaan kegiatan ini, media real trading dalam pelatihan berinvestasi saham merupakan media yang efektif untuk dilakukan dengan mempertimngkan capaian hasil pembentukan Rekening Dana Nasahan sebesar 76% dari target pembentukan RDN dari peserta pelatihan.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».