听朋友说他用盈首AI全自动炒股机器人炒股，效果很好，请问一下用过的朋友，不知道是否是真的？

应该是真的，现在是人工智能时代，科学炒股是必然选择，国家也在出了很多支持人工智能的政策，之前在各大新闻上看见你说的这个了，有负面就是有利空啦，如果对公司造成实际影响当然股价会下挫。

但在A股，利空出来的时候往往意味着主力主动借机打压股价拿筹码，一段时间整理后再抛出利好拉升股票，这就是所谓带血的筹码。不是骗局，很靠谱，我用了几年了，效果很好，最有发言权。

而且是国际国内高水平的智能炒股机器人，获得了多项发明专利，盈首AI全自动炒股机器人，我用了几年了，效果很好，而且是全自动交易的，策略是自己可以很方便的设计的。

而且不需要自己写编程，只要添加8个数据即可设置交易策略。

核心功能编辑，语音，180个模型，180个AI全自动半成品模型，根据人工智能的综合科技，包括神经网络、大数据统计、特殊算法、主力资金流向统计计算等，综合几十种以上影响股票涨跌的因子组合而成的全智能全自动AI策略模型。

模型同样具有6个去风险因子的功能，能及时规避大盘的风险和捕捉大盘和个股的上涨机会。

自定义编写，用户打开界面后，对于会编程又懂股票的用户如果想要把自己的操作思路编写为策略进行自动交易，可以在自定义策略编写里面用Python语言编写自己的策略。自定义标的。

用户如果不愿点击组合策略模型，也不会编写程序，则可以把自己想要操作的标的添加到策略标的添加栏，然后在（自定义）交易资金买卖设定栏，设定自己的参数即可，标的需要每天添加，进行全自动交易。

机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令操作。

去风险因子，特有的6个AI去风险因子能帮助用户规避掉极大多数系统性风险，能自动预测大盘及个股即将上涨或下跌，能自动在第一时间根据大盘及个股的走势，自动规避大盘及个股下跌风险及自动捕捉住大盘上涨的起点。

全自动交易用户用自己组合的策略或自编的策略进行历史回测，验证历史年化收益率达到自己满意后，即可把策略保存在策略保存区，组合一个属于个人独立的全自动交易机器人。策略保存区一般应保存三个策略。

保存后，三个策略同时交易，点击自动交易按钮，机器人就会按照这些设定的条件长期自动执行这些指令了。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

弱弱的问一句，科技那么发达，有没有人工智能的股票APP帮我躺着炒股啊？

以前不敢说，现在有个叫股票卫士的APP，股票卫士作为国内首款360级股票行情监测管家软件，它利用谷歌AlphaGo技术整合全网碎片数据并提供针对整个股票市场的实时智能监测好文案。

正是利用强大的数据采集处理能力以及基于最先进的神经网络人工智能技术系统，股票卫士为广大股民提供精准买卖预警、股票自选股实时监测，为广大股民保驾护航，相当于生活中的股票智能管家，堪称“股市的360”

如今那么多的炒股软件里，哪个有人工智能功能啊？

股票卫士APP利用谷歌AlphaGo技术整合全网碎片数据并提供针对整个股票市场的实时智能监测。

正是利用强大的数据采集处理能力以及基于最先进的神经网络人工智能技术系统，股票卫士为广大股民提供精准买卖预警、股票自选股实时监测，为广大股民保驾护航，相当于生活中的股票智能管家，堪称“股市的360”。

如何利用Python预测股票价格

预测股票价格没有意义。单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。

纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。

目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。

用指南针怎样买股票

用指南针怎样买股票一、 什么时候不买股票 大的原则是不买下跌趋势。

具体说来，以下情况对初学者来说是不提倡持股的：不买下降通道、不买价能同跌、不买成本之下、不买股价横盘、不买成交密集、不买套牢沉重、不买人所共知、不买人迹罕见、不买股评力荐、不买走势怪异。

下降通道比较好理解。价能同跌是指股价和CYF(市场能量)一同下跌的情况。成本均线之下是指在成本均线之下买股，成交密集是指股价位于CYQ的密集区内，套牢沉重是指股价上方有大量套牢筹码。

以上称之为指南针十大戒条。这十条仅对初学者有效。 在您的水平日益提高之后，更多的机会可以被掌握，这十大戒条也就没有约束力了。比如指南针猎鹰，就是在下降中捕捉反弹的方法。

二、捕捉反弹的方法(猎鹰法则)这是股价下跌后的第一种获利机会。只有超跌后的反弹机会才会增大。

判断超跌的方法有两个，一是CYS低于-20%，二是股价远离上方套牢密集区，最好能有30%以上的无障碍反弹空间。

猎鹰法则是指南针神经网络智能操盘系统的一部分，它不仅使用CYS和CYQ，还可以从历史走势中优化其最佳进入点，成功率高达86%。一旦反弹空间已经用满，猎鹰就离场了。

它进货的理由是超跌，超跌被修正，猎鹰也就失去了持股理由。三、主力通吃套牢密集区吸筹的买入 发现主力通吃套牢盘吸筹，可以在第一时间买入。

主力通吃套牢密集区是一种高位吸筹，对主力来说，最佳的操作路线是迅速拉离成本区，形成扎空行情。如果这种通吃套牢密集区吸筹是一个板块的整体行为，则这类股上涨的概率就非常大。

如98年的飞乐音响板块，99年的东方明珠板块。指南针神经网络板块解析可以帮助大家发现这些联动板块，大家不妨用一用。四、突破后的回落股价突破低位横盘区，有时会发生回落现象，这是满盘获利抛压所致。

但如果股价回落不跌破CYQ的低位密集区，则说明主力控盘，这时可以买入。98年4月13日的丹东化纤就是这样的买点。当然也有突破后不回头的，这时可认为趋势形成，也可以买入。

五、指南针猎豹按照趋势理论，趋势形成就将延续。

指南针猎豹电脑自动操盘系统使用趋势理论，捕捉指南针所定义的牛势股，其评测成绩是年平均收益100%以上，成功率60%以上(版本5.06.06)，随着决策的神经元数量的增加，这个成绩还有望提高。

在CYQ向上发散的过程中，每个点都是可以买入的。当然，最后一次的买入总是错的，因为趋势总有反转的时候。猎豹成功的要点是认错，在正确的止损操作的前提下，猎豹出击10次赢六次，每次输也只输10%左右。

六、指南针猎犬猎犬的思路是高抛低吸，挣钱不多，很象狗啃骨头。咱们养的这只小狗炒股成功率也达到了65%。高抛低吸是股价横盘区的唯一选择。股价横盘区常伴随CYQ的密集。

当然，一旦股价形成不管是向上或向下的突破，猎犬就会扑空。股价横盘及CYQ密集用人工识别不困难，困难的是在每一次接近支撑线时是否可以获得支撑，看看股价在支撑线上构筑圆弧底是这办法。

这种操作规则失误的标准也很简单，一旦支撑破位，就要止损了。在股价横盘的过程中，均线理论中的金叉死叉理论要反过来用，金叉是卖出时机，死叉反而要买入。所以说工具在不同条件下有不同的用法。

每一类的获利机会，就有相对应的买入办法。研究在继续，操作点在增加，对于高手，指南针10大戒条将不再成为限制。

神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的？

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。

随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

人工智能炒股大概是怎么回事

智能是什么？学习， 记忆 ，联想， 推理，大概就是这些东西。人工智能就是人为地，让计算机通过某些程序算法去拥有智能。

电脑，大家都了解，虽然计算能力惊人，不过总是死板的，冷冰冰的机器，必须在人给予具体的步骤后才能完成工作。如何使电脑拥有自主性呢？

或者更具体一些，如何让其获得自主学习的能力?一想觉得很难，但其实很简单，只要有一个模拟人脑的算法就可以，即“神经网络”。顾名思义，这个算法的结构类似于人脑，类似于神经元互相联结的网络。

对于人脑，当外界输入信息，比如眼睛看见某种水果，则水果的颜色，形状，花纹等信息经过脑中神经网络的处理后得出是苹果，橘子或是西瓜的结论。

类似地，计算机对从外界输入的信息在神经网络这个算法中进行加减乘除，然后输出结果。大伙肯定会有疑问，人脑如此复杂的结构，怎么可能随随便便就在计算机上设计出来呢？

我在接触人工智能前也有这样的困惑，但让我吃惊的是，我们不用管网络具体是什么样子的，电脑在用历史数据进行训练的过程中会自我调节，直到生成一个能完成任务的结构。

所谓训练，是将历史数据输入网络，然后将输出的结果和作为导师的参考答案相比较，再根据差距自动调节网络的参数，如此一步步地调整，直到其能够输出令人满意的结果，而完成训练的程序就可以用来预测了。

华尔街人工智能炒股用了多少台电脑

用的是超级计算机，如果是是普通的台式机我只能说你太low了Shaunak Khire 的团队开发了一套机器智能系统 Emma AI，正在募资成立一支基金，计划三个月内用 Emma AI 开始交易投资。

现在资金筹措工作接近完成。根据 Emma AI 官网的信息，这套系统是一个机器增强神经搜索界面，被设计用来做金融分析、调研、预测等工作，如预测美国收十年期国债收益率。

作为 Emma AI 的项目负责人，Shaunak Khire 是投资公司 Magha 控股的合伙人，这家公司编制金融指数并据此交易。

�0�2此外，他还在 2010 年成为克林顿全球倡议（Clinton Global Initiative）科技委员会成员，当年海地地震发生后，为克林顿-布什基金进行短信捐款方案的尝试。

今后 Emma AI 的交易会从医药巨头葛兰素史克（GSK）、特斯拉以及美国国债等品种开始。

�0�2Shaunak Khire 认为 Emma AI 可以代替金融分析师，并表示 Emma AI 跟传统程序化交易不一样，Emma AI 的神经网络系统会考虑更复杂的影响个股走势因素，如一个国家货币政策的改变。

而近三十年越来越广泛使用的程序化交易是一种交易策略，利用计算机根据现有数据模型进行高频交易，模型本身不会因为所在市场基本面的变化而改变。依靠电脑和特定的数学模型做交易，这在华尔街已经很常见了。

根据市场分析机构 Preqin 的调查，美国现在大约有 1360 只对冲基金的交易主要是依靠程序化交易来实现，大概占到整个对冲基金市场的 9%，管理的资金规模大约是 1970 亿美元。

在 Preqin 的调查中，程序化交易的对冲基金跟传统对冲基金相比，收益率尽管不是一直领先，但最终五年收益率要好不少。

相比之下，人工智能技术在金融领域的应用虽然不多见，但也有一些知名的对冲基金参与在内。

Two Sigma 是一只管理资金规模超过 350 亿美元的知名对冲基金，他们利用自然语言处理技术，分析美国联邦公开市场会议委员会（FOMC）的发言。

这套技术会分析“证券”、“利率”、“抵押”等词汇的出现次数，从而得出譬如“2008 年，FOMC 有关金融市场的发言占 37%”，或者 “2007-2009 年，FOMC 有关通胀的讨论占 20%”等结论，帮助交易员设计交易模型时，有更多数据支持。

Two Sigma 利用自然语言处理技术的得出 FOMC 议题占比Renaissance Technologies�0�2是全球最大对冲基金公司之一，公司特点是主要使用计算机进行高频程序化交易，基金规模超过 650 亿美元。

今年四月，他们领投了一家使用人工智能技术的对冲基金——Numerai，后者总计募集资金 150 万美元。Numerai 在获得大量数据和金融分析报告后， 通过机器学习技术预测股票市场走势。

虽然有这些实验性的工作在进行，但暂时没有知名的对冲基金公司明确已经使用人工智能进行交易投资。

I.B.M. Watson 项目首席研究员 David Ferrucci 在 2013 年离开 I.B.M. 后，加入世界最大对冲基金公司 Bridgewater 。

对此，华尔街曾以为 Bridgewater 将开发人工智能交易程序，Bridgewater 后来否认短期内会有这方面打算。

Bridgewater 在声明中补充道，关于科技对交易的帮助，他们更看重人工智能技术提供的逻辑计算帮助，而非数据挖掘。

当金融市场剧烈下跌时，程序化高频交易会根据策略模型严格执行止损，整个市场都这么做的话，就容易加速下跌。2010 年，这样一起事故让道琼斯工业指数在 36 分钟里暴跌 9%，被称为万亿美元的股市下跌。