Ai決策漲停分析

① 通達信AI行情在哪能看到

2018年通信行業分析：融合新技術步入智能時代，未來將呈現十大發展趨勢

信息通信行業處於重大變革期 融合新技術步入智能時代

當前，信息通信技術正處於系統創新和智能引領的重大變革期，大數據、雲計算、人工智慧、物聯網、 5G
等新技術持續突破，並與製造、能源、材料、生物、空間等技術交叉融合，新產品、新模式、新業態層出不窮，推動人類發展加速步入智能時代。

12月19日，ICT深度觀察大型報告會暨白皮書發布會上發布了2019-2021信息通信業(ICT)十大趨勢：分別是：1. 5G商用推動產業鏈加快成熟;2.
工業互聯網引領數字化轉型;3. 信息網路與產業體系變革重塑;4. 泛在連接構建萬物智聯新生態;5. 智慧賦能驅動計算產業新浪潮;6.
人工智慧加速應用普及擴散;7. 區塊鏈探索構建分布式信任體系;8. 全球ICT產業生態不確定性加深;9. 數字經濟多方治理從共識走向實踐;10.
智能攻防重構網路空間安全範式。

近日，國家工信部正式對外公布：已向中國電信、中國移動、中國聯通發放了5G系統中低頻段實驗頻率使用許可。這意味著，各基礎電信運營企業開展5G系統實驗所必須使用的頻率資源得到了保障;而5G
試驗也將在全國范圍內大規模地展開，進一步推動我國5G產業鏈的成熟與發展。

2017年中國通信網路技術服務行業市場規模統計分析

隨著4G技術在我國融合發展和5G技術的快速崛起，通信行業將迎來新一輪的投資高峰。通信行業的高速增長的大背景將會驅動通信網路技術服務進入新一輪的增長期，為通信網路技術服務行業帶來新的發展契機。近幾年來的通信網路技術服務行業市場規模穩步增長，據前瞻產業研究院發布的《中國通信產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2010年中國通信網路技術服務行業市場規模已達664億元，2012年中國通信網路技術服務行業市場規模突破1000億元。2015年時中國通信網路技術服務行業市場規模增長至1914億元，到了2016年中國通信網路技術服務行業市場規模超2000億元，截止到2017年中國通信網路技術服務行業市場規模達到了2669億元，同比增長16%。預計，未來5G的發展和普及會促使通信網路技術服務規模繼續擴大。

2010-2017年中國通信網路技術服務行業市場規模統計情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

趨勢之一：5G商用推動產業鏈加速成熟

2019年是5G的關鍵一年，隨著5G國際標准第一版本的發布，未來1-2年全球主要國家將陸續啟動5G商用，我國有望成為全球首批商用國家之一。余曉暉表示，5G會給產業鏈帶來革命性變化，例如，在工業界有很多的產業巨頭都在期待著5G真實的商用和它帶來的變革。

趨勢之二：工業互聯網引領數字化轉型

工業互聯網有很多創新空間。工業互聯網為推動互聯網、大數據和人工智慧的深度融合提供了一個非常重要的載體。工業互聯網將集成更多新的網路技術、計算技術。工業互聯網是支撐數字化轉型發展最重要的基礎設施和最重要的路徑。

趨勢之三：信息網路與產業體系變革重塑

余曉暉表示，未來兩年，IPv6活躍用戶數將超過5億，互聯網給用戶佔比超過50%。與此同時，未來2年，雲網融合加速建重塑網路架構和產業生態。此外，未來3-5年，全球衛星互聯網將實現規模部署。

趨勢之四：泛在連接構建萬物智聯新生態

目前，物聯網很多瓶頸問題得到了解決。預計到2020年，我國物聯網產值超過1萬億人民幣，復合增長率超過15%，在車聯網方面，未來2-3年，將實現LTE-V2X規模化應用示範和商用部署;網聯式自動駕駛解決方案逐步完備，加快無人駕駛進程;車聯網運營主體和商業模式逐步清晰，打通汽車生產製造、銷售、使用等全流程。

趨勢之五：智慧賦能驅動計算產業新浪潮

計算產業與ICT創新是相輔相成的，余曉暉指出，人工智慧及智慧應用將成為重要驅動力，未來三年將保持快速增長，預計後續會逐漸趨於理性平穩發展。

余曉暉介紹了智慧計算的三大發展趨勢。第一是行業深度滲透的問題，尤其是AI的發展及其與行業的結合，給各類計算帶來了巨大的需求驅動。第二是邊緣計算興起，雲計算巨頭積極推動雲計算下沉，著重在人工智慧演算法的邊緣部署;設備商和運營商依託更靠近用戶和端設備的優勢加快實踐;各標准化組織和開源社區等組織也在積極打造邊緣計算創新共享發展環境。從目前來看，邊緣和雲的協同，形成邊緣計算加邊緣智能的方式，這是構建智能化生態裡面非常重要的一個條件，這也是未來發展里非常重要的方向。未來需要把邊緣計算和各個產業的數字化轉型的需求結合在一起，IT、CT和OT深度整合大勢所趨。第三，計算晶元融合開辟發展新路徑。

趨勢之六：人工智慧加速應用普及擴散

在人工智慧領域，首先，有監督學習將接近性能極限，無監督學習、強化學習、多模態融合等新技術成為研究熱點。深度學習依靠大模型深網路繼續逼近性能極限，適用於小數據場景，具有可遷移性的無監督學習等將成為研究熱點。此外，多元化感知是智能化必由之路，多模態融合交互成為未來趨勢。其次，專用晶元、開源計算平台和有效數據成為企業打造人工智慧生態體系的重要著力點，預計2020年60%的人工智慧應用會基於開源平台。領先企業圍繞開發框架平台呈現多元化發展模式，國際巨頭開源人工智慧開發框架打造產業生態系統。最後，人工智慧可廣泛賦能生產生活AI應用及產業化進程全面提速，AI將應用到教育、交通、醫療等各個領域，預計到2020年全球30%的企業會用AI來輔助。

趨勢之七：區塊鏈探索構建分布式信任

在余曉暉看來，區塊鏈與雲計算、物聯網等深度融合和創新突破，將促進其在醫療、司法、工業、媒體等的大規模商業探索應用，構建新型分布式信任體系。預計未來兩三年會看到區塊鏈更多的進展和進步，會有更多的實踐。

趨勢之八：全球ICT產業生態不確定性加深

全球ICT產業已經形成各國分工協作格局，貿易保護主義影響著全球供應鏈，影響技術創新和生產效率。「預計未來1-2年全球1CT產業總體呈現增速下滑態勢，主要是ICT製造業部分的增速會下降。」余曉暉說。

趨勢之九：數字經濟多方治理從共識走向實踐

在余曉暉看來，如果數字技術紅利只帶來少數企業和群體的話，那是有問題的。如何讓數字經濟通過多方合作的治理體系，保證數字技術能造福全體人民，這裡面有很多問題值得思考，也面臨很多挑戰。比如，數據保護問題、演算法監管問題。最終的結論是：多方治理將從形成共識到走向全球實踐。

趨勢之十：智能攻防重構網路空間安全範式

余曉暉指出，當前安全有兩個重大問題：一是由於全球數字化轉型，工業互聯網的發展，導致網路空間安全與物理世界安全相互交織，面臨前所未有的安全挑戰;二是，人工智慧技術的發展，人工智慧的「雙刃劍」效應愈發凸顯，人工智慧為安全攻防技術帶來了新的可能，也對安全風險帶來很多新的挑戰。智能攻防將成為安全攻防主要形式。一方面，人工智慧安全風險日益泛在，帶來新的威脅與挑戰，人工智慧自身安全風險與技術惡意應用，將全面挑戰國家網路空間;另一方面，人工智慧的自主學習和進化能力提升安全防護智能化水平，增強預測、預警和預防能力，人工智慧的海量數據分析、自適應學習、智能決策、快速反應等為安全防護提供新方向、新能力、新技術。

② 最近加了個迅動股票公眾號，說是AI智能系統自動化做區間交易策略的，有人用過么效果怎麼樣。。

迅動股票是國內最先一批做AI智能交易的平台。主要是幫助投資者解決操作和心裡上的問題內，國內的小散容不從選股來說，其實大部分都是虧在了操作方式和心態上，智能系統是用成熟的策略做成程序化模型，讓客戶根據股票性質直接套用，做到操作效果最佳化，比自己操作多賺幾個百分比，更重要的是不受心態影響的做好風控。

③ 信易贏AI智能決策板塊有什麼用嗎

哎呀，哎呀，這老張跟老闆的話應該能搞定也就錯，我認為這個罪犯應該在我耳邊這么很靠近嶽麓還不能發的。

④ AI（人工智慧）和BI（商業智能）各有哪些優缺點

BI目前實現的是收集數據，提供反饋，輔助決策的能力，以數據為基礎的，面向數據管理和分析，屬被動角色。而AI則輔以大數據，演算法等得到更有價值的信息，實現收集+預測的能力，更多的是主動角色。

雖然AI的應用范圍非常廣，但結合BI現仍是處理結構化的數據。而此處二者的交集在於機器學習和數據挖掘，但又略有不同。AI的機器學習強調演算法，BI的數據挖掘還包括對數據的管理，演算法選擇上也較為簡單，沒有神經網路和深度學習等復雜AI演算法。

未來,AI與BI的區別在於BI負責梳理生產關系，AI是先進生產力。那麼AI+BI模式通過將AI嵌入BI，構建基於AI的BI平台，利用AI的智能讓BI系統能夠解決更復雜的業務場景，產出更精準的分析結果，從而使決策更為科學和准確。

對於結構化的數據，BI系統可應用機器學習演算法，得到更精確的分析結果。例如上文提到的總結用戶畫像，分析人群行為數據，得到千人千面，實現精準營銷的結果。還有金融領域的風險監測，AI+BI的模式可以分析出金融風險和其他指標、行為之間的內在聯系，預測更為准確。

對於非結構化的數據，BI可以應用圖像處理、語音工程和文本分析等AI技術，智能化地處理復雜業務場景。如語音轉文字，錄入數據及產出想要的報表等。

業務場景除了在 IT 信息化基礎比較扎實的行業，也會在深度場景化的細分領域，且這些領域不具備通用性。也可理解為解決方案不具備復用性。這個時候通過AI完成一些演算法匹配，根據匹配的結果來驅動業務執行。

⑤ 觀遠數據的AI+BI指的是什麼

現在傳統BI已經無法滿足大多數企業的業務需求了，所以BI廠商目前都在對BI進行升級，籠統一點來說叫智能BI。而觀遠數據的智能BI更加創新，他們把先進的AI演算法融入到BI的建設中。
我們都知道，在數據平台的規劃中，底層大數據平台規劃要穩，未來業務目標、形態、日誌分析才能穩步進行。所以觀遠數據的AI+BI就是基於完好的BI基礎，利用AI演算法達到准確度的提升，一步一步進化到實現銷售預測、智能備貨、提供智能決策建議等功能。

⑥ 月益AI智能量化交易系統，你了解多少

月益AI智能量化交易系統是決策、交易、監控、復盤的系統。智能大數據擇時指標軟體，操作簡單實用。就算是初級投資者，只要根據提示操作，每年都有不小收益！月益AI智能量化交易系統不僅僅是一套指標系統，還有其背後一系列經過檢驗的投資思想，幫助投資者樹立起正確的交易理念，掌握有效的盈利技能，建立和完善交易體系。

⑦ 量學漲停無峰是什麼意思

你好，無量漲停：股市術語,指當某支股票無人賣時,只須一點量就漲停。
所謂無量漲停板,指的是漲停當日成交量非常小,日換手率低於5%。一般來說,無量漲停中換手率越小越好,低於1%是最佳狀態,不過在實際操作中,低於5%也算「無量」,起碼不能超過10%。
一般來說,無量漲停的後市上漲空間巨大,需高度關注,並隨時准備在後市震盪中介入。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策。
編輯於 2020-01-16
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拍子jxlylai

2019-09-18 LV.6
關注
1、主力高度控盤；

2、該股有重大利好，並得到巿場的高度認同；

3、在牛市環境下，無量漲停更常見；

4、股票長期停牌，與同行業個股比價差別過大，造成股價被嚴重低估，導致無量漲停等。

所謂無量漲停板，指的是漲停當日成交量非常小，日換手率低於5%。一般來說，無量漲停中換手率越小越好，低於1%是最佳狀態，不過在實際操作中，低於5%也算「無量」，起碼不能超過10%。一般來說,無量漲停的後市上漲空間巨大,需高度關注,並隨時准備在後市震盪中介入。

⑧ AI也打不過的人才，財務分析師到底有什麼好

隨著數據分析決策越來越受到重視，民營企業經營理念和企業架構不斷進步，財務系統自動化程度越來越高，很多歐美外企、大型國企/名企、互聯網等企業，都急需財務分析師。
很多人也有一個疑問，現在AI越來越熱，財務分析師會被人工智慧代替嗎？
答案當然是否定的。機器需要你輸入大量的數據，它更多的是從事計算的工作。而人最重要的特質就是對復雜商業環境的反應處理能力和溝通能力。
專業的財務分析師的工作是附加值很高的工作，而不是普通的會計、記賬之類的工作。這樣的工作是人工智慧無法替代的。
財務分析師主要可以分為兩類：
Commercial FA（商業財務分析師）
商業方向的財務分析師，集中在非常注重營銷和銷售的行業，如快速消費品、零售業、互聯網行業。
工作內容也許並沒有你想像得那麼光鮮，大部分工作仍然是重復性較大的預算管理和財務報告。但是越資深，就會承擔越多的商業分析職責。
Cost Analyst（成本分析師）
供應鏈方向的財務分析師，集中在傳統製造業，如快速消費品、汽車、醫療等行業。
與商業分析師相比，他們會花更多的時間在標准成本的設定以及內部控制上，工作性質決定了他們對前端業務缺乏深入的了解。

⑨ 幫忙概括文章《AI是如何做決策的》

一窺AI的決策過程
格林在給圖片分類的一個AI上測試了他的系統。這個AI被訓練把圖片分成10個類，包括飛機、鳥、鹿和馬等。格林的系統能夠暗中查看，當AI對圖片進行分類時，什麼是它所倚重的，什麼是被它忽略不計的。
結果表明，AI先是將圖片上的物體分解成不同的元素，然後搜索圖片中的每一個元素以確定把圖片歸到哪一類。
從這里可以看出，AI做決策的過程迥異於我們人類。面對一張鹿的圖，即使把它的角打上馬賽克，我們也還是可以根據分叉的蹄子認出鹿來的，但對於「死板」的AI，它很可能就把它認作驢了。
格林的軟體可以幫助我們測試現有的AI，以便確保它們下判斷時，關注的是我們認為重要的東西，這對於改進AI有重要的價值~