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第14章 小公司看不上,大公司进不去(第2页)

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、非常明确的规则(例如:当某只股票的RSI连续3天低于30且成交量放大20%以上时,触发买入提醒)给出提示,但最终的买卖决策权必须牢牢掌握在自己手中。

4. 基础甄别与初步筛选: 设定一些基础财务指标(如连续三年盈利、负债率低于某个值、市盈率在某个区间)或技术形态(如突破长期盘整平台),对全市场或自选股进行初步扫描和筛选,缩小人工深入研究的范围。

“再多,这台电脑也带不动了。”秦渊拍了拍手边那台有些年头的笔记本电脑,“等以后…等以后真赚到钱了,搞几台服务器,再考虑更复杂的模型。” 他眼中闪过一丝对未来的野望,但很快被现实的冷静取代。

毕竟,饭要一口一口吃嘛。

第二天,秦渊把笔记本电脑带到了学校。体育组办公室相对清闲,只要没课,老师们各忙各的。他找了个靠窗的角落,插上电源,打开IdE(集成开发环境),十指开始在键盘上翻飞。屏幕上,一行行代码如同有生命的溪流,迅速流淌、汇聚。

“噼里啪啦…”清脆的键盘声在略显安静的办公室里显得有些突出。

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