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第14章 小公司看不上,大公司进不去(1 / 3)

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被动挨打,永远解决不了问题。

他需要力量,需要筹码,需要尽快摆脱这种被勒索的困境。

一个念头,在辗转反侧中逐渐清晰、坚定。

炒股。

这个念头并非空穴来风。他所在的这个世界,虽然名为“蓝星”,历史轨迹与他前世的地球在诸多方面高度相似,但细微之处却存在着关键性的“时差”。

尤其是在他熟悉的科技领域,特别是计算机人工智能(AI)的发展水平,明显滞后于他前世记忆中的2010年代。

在前世,2010年左右,AI在金融投资领域的应用,尤其是量化交易和智能辅助决策,已经度过了最初的探索期,开始进入相对成熟的阶段,展现出强大的数据处理能力和模式识别潜力。许多对冲基金和大型投资机构,早已将AI作为核心武器,用于高频交易、风险评估、投资组合优化乃至预测市场情绪。

然而,在这个世界,秦渊凭借敏锐的观察和有限的资料检索发现,所谓的“智能投资”还停留在非常初级的阶段。

主流券商提供的交易软件,功能仅限于基础的行情查看、委托下单和简单的技术指标分析,缺乏真正意义上的智能因子挖掘、关联性分析、新闻舆情实时解析以及基于机器学习的动态策略调整。

散户和专业投资者之间的信息鸿沟与技术壁垒,远比他前世记忆中的同时期更为巨大。

这,就是他最大的优势!

他脑中储存着超越这个世界至少十年的金融科技视野,深知AI在投资领域的巨大潜力与陷阱。

好处(潜力):

1. 信息处理:能24小时不间断地扫描全球新闻、财报、公告、社交媒体舆情、行业报告等海量非结构化数据,从中提取关键信息(如政策变动、公司突发事件、市场情绪倾向),速度与广度远超人类。

2. 模式识别敏锐:通过机器学习算法,能在历史数据和实时行情中识别出人类难以察觉的复杂模式、关联性和统计套机会利(如板块轮动、价量异常、事件驱动型波动)。

3. 情绪剥离,理性决策:AI没有贪婪和恐惧,能严格按照预设的策略和风险控制规则执行交易,避免因情绪化导致的追涨杀跌、过度交易或该止损不止损。

4. 高效回测与优化: 可快速对历史数据进行策略回测,模拟不同参数下的表现,帮助筛选和优化投资策略,大幅提升策略开发效率。

5. 风险监控实时化: 能实时监控持仓组合的风险敞口、相关性、波动率,并在触及预设阈值时自动预警或执行风控操作(如止损、对冲)。

6. 解放人力,专注策略: 将繁琐的数据收集、基础分析、交易执行交给AI,投资者可以更专注于宏观判断、策略逻辑构建和模型迭代。

当然,任何事存在两面性,有好处自然也有坏处,但是只要不过度依赖,都可以避免。

目前以秦渊的条件,一台普通的笔记本电脑、有限的资金、单枪匹马——去打造一个前世顶级机构级别的AI交易系统,无异于痴人说梦。

而且他要的也不是那个。

他只需要一个“半智能辅助软件”,一个能在这个信息相对闭塞、工具相对原始的市场里,为他撬开一丝缝隙的工具。

核心功能定位清晰:

1. 智能搜索与信息聚合: 能按预设关键词(如行业、公司、政策名称)自动抓取主流财经网站、新闻平台、交易所公告的关键信息,并进行初步的摘要和分类,省去他手动大海捞针的时间。

2. 基础信息处理与可视化: 对抓取的公司财报关键数据(营收、利润、负债等)进行结构化提取和简单计算(如增长率、比率),并生成易于观察的图表(如趋势线)。

3. 辅助买卖决策: 实现基础的技术指标计算(如mA均线、mAcd、KdJ、RSI)并可视化;设置简单的价格预警(突破某价位、跌破某支撑);能根据预设的

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