近年來，隨著科技的不斷發(fā)展和金融市場的日益繁榮，投資者對于股票交易中各種工具和指標也越來越感興趣。其中最為重要且被廣泛運用的就是股票技術(shù)指標。然而，在這個信息爆炸、數(shù)據(jù)泛濫之時，傳統(tǒng)的技術(shù)分析方法已經(jīng)不能完全適應(yīng)當前復雜多變的市場環(huán)境了。

面對如此情況下迎合需求產(chǎn)生出一些創(chuàng)新思路, 專家們開始探索并開發(fā)出了一系列基于大數(shù)據(jù)與機器學習算法相結(jié)合，并以其高效準確引起業(yè)界關(guān)注甚至震撼性結(jié)果。

首先我們需要明白什么是股票技術(shù)指標？
簡單地說，股票技術(shù)指標是通過計算某只或某類特定證券價格及成交量等相關(guān)參數(shù)所得到數(shù)值化表示后進行圖形繪制以輔助預(yù)測該證券未來走勢方向或確認目前行情狀態(tài)等手段。
在過去使用頻率更高主流有RSI(相對強弱), MACD（移動平均線收斂/擴張），KDJ (隨機漫步)，BOLL（布林帶） 等諸多常見類型.

然而由于舊式模型無論從理論還是實踐上都存在很大限制.因此改革呼聲正愈加響亮.

針對這樣一個挑戰(zhàn), 數(shù)字領(lǐng)域精英陸續(xù)推陳出新
他們借鑒深度學習(DL) 和自監(jiān)督(SRL) 這兩個概念成功構(gòu)造 出能夠解讀歷史記錄 并生成可信價位預(yù)測 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).


據(jù)介紹：DL 是源自AI 領(lǐng)域 發(fā)現(xiàn)有效表達方式 對象內(nèi)部規(guī)則調(diào)整優(yōu)化 達到使任務(wù)更好完成 目前尚處試驗階段但顯示巨大潛力;
SRL 則利用對象本身屬性 在外圍 挖掘隱藏聯(lián)系 提取知識體系


將以上二者耦合依次訓練即可 掌握 能否勝任 樣本集驗證確定

事實上 DL+ SRL 組裝提供給用戶 最初版本曾遇到設(shè)備儲存容量低問題,
幕后功臣 不屑尋找代 替品直接采購超級服務(wù)器 大顯身手



根據(jù)公司負責人 張總回答記者問: " 我們產(chǎn)品設(shè)計納入三十余項核心參數(shù) 只留頭五名可以持有 版權(quán)保護 公司競爭壁壘"

當然除非真正擁有 完美系統(tǒng) 否則風險危害必須清楚認同:
1. 數(shù)據(jù)輸入錯誤 影響輸出 結(jié)果誤導操作員 巨額損失可能伴隨；
2. 模型修補縫 學會牢記 當今數(shù)字空間 殺軟攻擊 日漸普遍 必須做好安全防范工作；

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“在我的眼里,” 黃老師評述道，“目前最讓我感興趣同時也比較欣喜若狂 的就是框架模組 化項目”

黃老師詳諤回答：“我們正在考慮進一步 添加支持 清洗異常值功能 ，如果沒有節(jié)省費電消耗 性能惡化剖面，
程序員 下周發(fā)布更新”