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運用人工智能
現時，專業交易商及投資者大多會繪製股票走勢圖，查看股票行情及搜尋電腦上的財政消息。市場專業人士亦使用各種軟件進行交易及投資分析。互聯網網站（如AASTOCKS.com）也有各種的網上工具，用於提供股票行情、新聞、研究及簡單的技術分析。
一般而言，專業或獨立股票投資者在交易時間內坐在電腦螢幕前，查看財經消息、查閱股票圖表、考慮所有可能的買賣機會。投資者可根據新聞裡的建議及傳聞作出買賣決定，或在發現某種股票顯露買入賣出的技術指標後作出決定。他們在螢幕前通常要坐上數小時而沒有任何交易，這是因為他們缺乏一種有系統的搜尋方法，難以選到有潛力的優質股票！
普遍的交易軟件可幫助用戶根據若干標準找到所需股票，如股價、成交量或其他指標。然而，該等工具通常要求用戶自己輸入搜索的標準。遺憾之處在於大多數用戶並未真正知道得出可靠買賣訊號的條件。而更糟糕的地方在於該等搜尋工具過於簡單，無論輸入何種標準，均不能找出心目中所需的股票（除非偶然）。
即時股票技術模式搜索
AASTOCKS.com 已設計出一種投資分析工具，其可靠性是傳統投資分析工具無可比擬的。為找到呈現「理想」走勢模式的股票，本公司開發出一套功能強大的模式識別及模式搜索方法。AASTOCKS每五分鐘就起動系統，運算有關的電腦程式，查遍在香港聯合交易所內上市的股票，辨別所有有關的股票模式。技術交易策略一章所列舉的所有實例，均為AASTOCKS股票搜索引擎在實際交易時間搜尋的股票。本公司將所有找出的股票列在 AASTOCKS.com 的智能圖。智能圖用各種圖表（線形圖、柱狀圖、陰陽燭圖）顯示股價走勢，並應用多種技術指標（成交量、布歷加通道、隨機指數K/D、強弱指數RSI及匯聚分散移動平均數MACD）。智能圖亦可供用戶自行加上輔助線（如支持線、定位線、三角形的上下軌）及止蝕線。該等畫線有助於用戶識別圖表模式、預測盈利潛力及其潛在風險。下圖展示出由 AASTOCKS 股票搜索引擎搜查到杯柄形突破的實例。
圖29，AASTOCKS即時股票技術搜索引擎找出的典型杯柄形突破
即時股評
很多投資者及股票經紀均會選出某些股票作出研究，以便找出其表現實況及有關的重要背景資料；務求在作出任何買賣決定前把握該股票走勢。金融服務機構及證券商則會向客戶提供研究資料及分析結果。某些股票分析員亦會定期發表熱門股股評。由於他們能概述股票的基本情況、技術特徵，並提供該公司及行業資料甚至以往的業績賬目，故他們通常能獲得投資者及股票經紀的垂青。他們亦能估計到股價與行業表現之間的風險或調整幅度。投資者就可以那些資料為基礎，利用個人分析對某隻股票及其公司表現潛力作出判斷。
然而，專業投資者及獨立經紀商可能仍感不便，主要原因有二：首先，研究報告及股評概要並未能為所有港股作出分析。其次，即便有，該等股評通常在公佈後亦已過時。
而AASTOCKS.com的人工智能即時股評引擎( Artificial Intelligence Live Stock Commentary Engine, AILSCE )就可克服該等缺陷，向交易商提供所有港股的綜合即時股評及可靠分析！當代IBM的深藍(Big Blue)戰勝了多個象棋超級大師，此情形依然歷歷在目，而股票投資的情況亦與此相似，人們已開始認識到人工智能的在股票交易方面的應用潛力。為能夠即時深入綜合評估所有股票，AASTOCKS.com已經取得突破性進展，推出新發明「人工智能即時股評引擎」（AILSCE）。圖30顯示網上即時股評實例。下文為該系統的說明：
和記黃埔
| 即時股評: |
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和黃在過去三天內上漲4.38%。過去六個月內，和黃股價在某一範圍內波動，平均日成交量為700萬股。該股流動性較高，每日平均波幅為2.6%，近期股價普遍向上。目前AASTOCKS認為該股稍為超買。和黃的啤打值為0.36。在投資組合中，每100股和黃增加的風險價值為1760元。
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圖30. AASTOCKS人工智能即時股評實例
- AASTOCKS 配備強大的港股資料庫，包括股票以往資料及即時數據。
AASTOCKS.com 建立的股票資料庫極其龐大，專用於支持 AILSCE。AASTOCKS 透過與香港聯合交易所和路透社接駁的專線傳送接收即時數據，將香港證券交易所所有股票每日及每時的買賣價格、成交量及其他基本資料均儲存在資料庫內。同時資料庫亦儲存市場上主要指數及其他分類指數的資料。
- AILSCE檢索即時股評第一階段所用的基本報價及基本數據。
- AILSCE分析股價及成交量記錄，產生資金流動及波幅與風險比率評論。
- AILSCE計算所選股票的過去表現以及短期和長期股價趨勢。
- AILSCE將股票與市場趨勢及所選股票本身所屬的行業相比，評估其以往風險回報比率。
- AILSCE分析股票與整個市場指數及分類指數的關係。
- AILSCE計算股票的所有重要技術指標，檢查股票是否超買或超賣。
- AILSCE運行「技術模式搜索」程式，檢查股票是否符合任何典型的技術模式。
- AILSCE運行「人工智能神經網絡股價預測引擎」，預測隨後五個交易日的股價走勢。AILSCE亦按預測的誤差大小程度來評估預測股價走勢方向的可靠性。
- 最後，AILSCE綜合上述所有分析，用簡明中文或英文向AASTOCKS用戶發佈全面的即時股評。
神經網絡預測：AASTOCKS Neuro-Predictor
眾多統計數據及科學研究均已表明，股票市場及其他金融市場均類似其他複雜的非人為 / 自然現象，某程度上可透過特定的方法及工具進行預測。
股價走勢及其他金融工具的價格走勢通常呈現一種特定的趨勢。在股價呈現趨勢時會出現若干「干擾」訊號，令其中包含可顯示趨勢的隨機訊號和雜亂訊號難以分辨。其實可用某些最大可能方法( maximum likelihood methods )調查及評估這種特定的趨勢。儘管真正的隨機訊號（通常用布朗運動( Brownian motion )表示）不可預測，但可透過平均偏差及標準偏差進行估計。事實亦證明，雖然雜亂訊號表面上看似是一些隨機信號，但,是卻具有確定性的本質，某程度上可透過數據分析技術進行預測。其中「人工神經網絡」（Artificial Neural Network, ANN）技術對於預測類似特定趨勢的效果最為有效。
「人工神經網絡」是什麼？ AASTOCKS Neuro-Predictor是什麼？
「人工神經網絡」（ANN）是人工智能(Artificial Intelligence)的一個重要分支。ANN模仿人體神經中樞的運作模式，在人體神經系統及人手創造的電子系統之間，ANN活像人類一樣，可透過訓練去學習，從特殊個案中進行總結歸納。ANN的訓練及預測過程可按以下步驟闡述，至於關鍵的形成階段及確認階段，則將分別論述。
第一階段：
收集訓練資料，包括輸入資料供ANN「觀察」，及輸入已知的目標資料供ANN學習及輸出。例如，對股價預測而言，訓練資料及目標資料自然為歷史股價。例如，100個連續歷史股價的矢量可以構成訓練數據，而第101個股價則為目標數據。
第二階段：
向ANN提供輸入資料；將ANN輸出與已知的目標進行比較，並調整ANN的內部參數（比重及偏差），以便ANN輸出資料與目標數據精確接近，從而將誤差減少到最低限度。
第三階段
向ANN供應將來輸入資料（未被ANN檢視的資料）；倘若ANN訓練效果良好及輸入資料可被預測，則ANN將給出精確的預測結果。
人工智能神經網絡的可靠性
ANN進行訓練後可適應及解決許多複雜問題，例如：適應型噪音過濾、模式識別及透過語音識別的話音處理。ANN噪音過濾系統已廣泛用於電話系統，以降低迴聲噪音；用於飛機則可降低引擎噪音對機倉通訊儀表上語音訊號的干擾。
AASTOCKS.com Neuro-Predictor實質是為適應股價預測而訓練之人工智能神經網絡系統。在預測過程中，AASTOCKS.com Neuro-Predictor會先確定所選的股票是否可按統計學原理有效預測。實質上，這是透過對比ANN的確認性錯誤及股價波動來實現。我們知道，股價走勢的波動中，混亂成份較大而隨機成份較小的話，該股票會較其他股票更易預測。
透過應用管道週期ANN結構（最適合用於預測一系列時間）及適應性訓練程序，AASTOCKS.com Neuro-Predictor產生的精確預測結果遠超過其他體系。具體而言，AASTOCKS.com開發ANN旨在把各證券研究機構使用的人工智能神經網絡納入其中。ANN的預先處理系統以獲得諾貝爾獎的畢蘇模式﹙Black-Scholes Model﹚為基礎。本公司目前已開發出有效的計算方法，以突破AASTOCKS在即時預測方面的發展。
基礎分析六個月股價目標
六個月目標是一種互動式價格計算系統，可為用戶所選股票提供六個月價格目標預測。這計算器採用華爾街各大公司目前流行使用的估價方法而開發。這種估價根據十餘種基本變數（包括利率及資金流量資料）的數據來進行，而這些數據對股價具有重大影響。儘管某些參數根據AASTOCKS.com的歷史數據而設定，但用戶可透過調整五個基本數據（銀行最優惠利率、通貨膨脹率、市盈率、每股銷售及一年恒生指數行情（HSI）（用以衡量市場情緒的主要指標）），按照自己的要求來進行分析。
若欲採用這種模式，用戶首先應將AASTOCKS.com輸入所選股票代號。按一下「GO」載入，就可從數據庫取出五種可自行調教的參數。一旦用戶更改參數並按一下計算(Calculate)按鍵，即可產生六個月的目標股價，以及就該股的價值與恒生指數比較的意見。 | 
