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谈股论金直播软件结合人工智能的选股方法
  • 相关简介: 谈股论金直播软件结合人工智能的选股方法 特别说明:本帖提供了一种选股方法,不提供具体技术细节。相关内容仅限于技术交流,供相关人员交流学习。不保证相关方法的适用性,真实性和可靠性。三人行,必有我师,欢迎各位在跟帖中把自己好的选股思路展现出来。以下人员请绕道:会编点指标和/或程序就自认为老子天下第一,不虚心学习,还到处对他人进行人身攻击的人员。 使用谈股论金直播来进行AI(人工智能)选股的原因是:(1)除大周期数据之外,谈股论金直播还能够提供海量的实时全推分时分笔数据,而大数据是人工智能改进的必要条件,没有此类数据,
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谈股论金直播软件结合人工智能的选股方法

特别说明:本帖提供了一种选股方法,不提供具体技术细节。相关内容仅限于技术交流,供相关人员交流学习。不保证相关方法的适用性,真实性和可靠性。三人行,必有我师,欢迎各位在跟帖中把自己好的选股思路展现出来。以下人员请绕道:会编点指标和/或程序就自认为老子天下第一,不虚心学习,还到处对他人进行人身攻击的人员。

 使用谈股论金直播来进行AI(人工智能)选股的原因是:(1)除大周期数据之外,谈股论金直播还能够提供海量的实时全推分时分笔数据,而大数据是人工智能改进的必要条件,没有此类数据,要实现精准AI选股是不可能的;(2)谈股论金直播强大的排序功能具有可视性和直观性,能够在复盘时实现AI的学习改进和提高;(3)谈股论金直播指标语言和麦克语言一样,虽然不能用来进行自动深度学习,但实现一定程度的AI学习、改进和提高还是可以的,但条件是要事先为其提供具有相关性的数据项。
 以下为用于9:15-9:30选股的AI模板截图,该AI模板的学习提高时间不到6天,相信在基于后期大量实时数据的基础上会越来越好。图中人工智能选股输出项中的输出数值分为三类:(1)数值为正数(值越大越好,大于或等于38的个股当天涨停的可能性很大。今天数值大于38的个股为002036联创电子、002753永东股份,中午收盘时分别上涨8.67%和10.01%);(2)数值为0(一般为将要开始启动的龙头股输出值,今天数值为0的个股为000672上峰水泥,中午收盘时已经涨停);以及(3)数值为负数(负数值越小越好,小于或等于-38的个股一般为当天还能涨停的强势股今天数值小于-38的个股为002110三钢闽光,中午收盘时该股已经涨停),具体参看下图:

谈股论金直播软件结合人工智能的选股方法

人工智能用在交易市场,首先得搞明白人工智能的应用定义,比如自动驾驶,从其应用场景就很容易看出,1、机器决定行为(股市就是选股策略)。
2、应对动态数据。3、做出的响应必须最大可能的贴近真实 。在自动驾驶中,对于道路出现的固定和非固定的状况,人工智能在计算中不仅要包含还要定义最终要决定,而道路这个应用场景本身是固定的,特别是现实中已经有明确定义,比如高速。这样人工智能可以在固定的范围内进行数据的分析,得到的结果真实性和可靠程度都很高。对于静态数据,比如人脸识别,只要数据足够丰富,突破在算法上很容易!人工智能最终面对的不是在不同时间有多样思维动作的人,而固定模式下有单一行为的个体,道路上的汽车,镜头中的人脸。而股市是博弈组成,这就代表,不仅数据是动态的,行为模式不是固定的,连类似的行为模式是不是同一场景都无法确立,人工智能面对这些问题,就要求策略不仅能进行大量的数据分析,还要动态决定采用的分析算法,同时要进行效率优化。
 你的思路跟多数的选股策略没什么不同,无论是多样排序,还是设定参考数值,无非是同时间段内的计算进行扩展,参考数值就是计算曲线在同一点上的共振效果。如果是人工智能,无论是排序还是参考数值,最基本的部分,随着交易时间推进,应该把相同特征的品种聚集在一起,而达成这个目的策略需要根据市场的演进而选用不同计算方式,简单的,强势和弱势的区分。不是某个点上选出的品种最具备的可能!这跟现有的股池或其他什么选股方式没有区别,因为市场博弈行为有随机性,动态应变是每天走势图形成的最显著特征。你能想象自动驾驶的汽车在你刚座进去,就告诉你今天路上一路畅通,为了你的目的,可以提升高速狂飙的可能?
 至于谈股论金直播上搞什么人工智能,软件问题就不谈了,你有参考数值,那简单了,直接在报价表中筛选一下,做不到!股池好像可以做到,哦,那排序一下,股池做不到,报价表似乎可以,那最容易的Excel中,既可以筛选也可以排序,让谈股论金直播实时输出计算结果到Excel再将排序和筛选内容回送回来,谈股论金直播头有点大吧!在数据接口都不透明的工具上,连最基本的数据流的实现都相当麻烦!你说脚本能搞出个人工智能?还要自动学习!还是脚踏实地吧

关于人工智能方面我也考虑过,要在谈股论金直播实现的确有难度
 人工智能选股大体可以分为几种大思路,
 一个是类似神经网络模型,让系统自动做策略选择,用支持向量机(svm)对标的做多维切割来选出赢率大的股票,是一种非线性拟合模型
 还有一个思路是通过机器学习,对股票做大量数据回测分析,找出特征要素,将这些要素记录在学习库中,然后由系统监控这些要素的阀值再进行交易决策的判断,这种是类似线性拟合的模型,常用的有随机森林模型等
 还有一些其他的AI模型,不过能够了解的资料不多,
 不过这些都是要建立在数据库基础上的,谈股论金直播本身的自定义数据很难满足这样的数据处理,而且模型构建也是很难,然而最关键的是博弈市场特别是股市人为操纵的情况非常多,这给建立模型和机器学习带来很大难度。
 要解决谈股论金直播外挂数据库很容易,我就写过这样的DLL可以挂载小型数据库,并且速度也是够用,但是建立AI模型就难住了

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