Ai决策涨停分析

① 通达信AI行情在哪能看到

2018年通信行业分析：融合新技术步入智能时代，未来将呈现十大发展趋势

信息通信行业处于重大变革期 融合新技术步入智能时代

当前，信息通信技术正处于系统创新和智能引领的重大变革期，大数据、云计算、人工智能、物联网、 5G
等新技术持续突破，并与制造、能源、材料、生物、空间等技术交叉融合，新产品、新模式、新业态层出不穷，推动人类发展加速步入智能时代。

12月19日，ICT深度观察大型报告会暨白皮书发布会上发布了2019-2021信息通信业(ICT)十大趋势：分别是：1. 5G商用推动产业链加快成熟;2.
工业互联网引领数字化转型;3. 信息网络与产业体系变革重塑;4. 泛在连接构建万物智联新生态;5. 智慧赋能驱动计算产业新浪潮;6.
人工智能加速应用普及扩散;7. 区块链探索构建分布式信任体系;8. 全球ICT产业生态不确定性加深;9. 数字经济多方治理从共识走向实践;10.
智能攻防重构网络空间安全范式。

近日，国家工信部正式对外公布：已向中国电信、中国移动、中国联通发放了5G系统中低频段实验频率使用许可。这意味着，各基础电信运营企业开展5G系统实验所必须使用的频率资源得到了保障;而5G
试验也将在全国范围内大规模地展开，进一步推动我国5G产业链的成熟与发展。

2017年中国通信网络技术服务行业市场规模统计分析

随着4G技术在我国融合发展和5G技术的快速崛起，通信行业将迎来新一轮的投资高峰。通信行业的高速增长的大背景将会驱动通信网络技术服务进入新一轮的增长期，为通信网络技术服务行业带来新的发展契机。近几年来的通信网络技术服务行业市场规模稳步增长，据前瞻产业研究院发布的《中国通信产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2010年中国通信网络技术服务行业市场规模已达664亿元，2012年中国通信网络技术服务行业市场规模突破1000亿元。2015年时中国通信网络技术服务行业市场规模增长至1914亿元，到了2016年中国通信网络技术服务行业市场规模超2000亿元，截止到2017年中国通信网络技术服务行业市场规模达到了2669亿元，同比增长16%。预计，未来5G的发展和普及会促使通信网络技术服务规模继续扩大。

2010-2017年中国通信网络技术服务行业市场规模统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

趋势之一：5G商用推动产业链加速成熟

2019年是5G的关键一年，随着5G国际标准第一版本的发布，未来1-2年全球主要国家将陆续启动5G商用，我国有望成为全球首批商用国家之一。余晓晖表示，5G会给产业链带来革命性变化，例如，在工业界有很多的产业巨头都在期待着5G真实的商用和它带来的变革。

趋势之二：工业互联网引领数字化转型

工业互联网有很多创新空间。工业互联网为推动互联网、大数据和人工智能的深度融合提供了一个非常重要的载体。工业互联网将集成更多新的网络技术、计算技术。工业互联网是支撑数字化转型发展最重要的基础设施和最重要的路径。

趋势之三：信息网络与产业体系变革重塑

余晓晖表示，未来两年，IPv6活跃用户数将超过5亿，互联网给用户占比超过50%。与此同时，未来2年，云网融合加速建重塑网络架构和产业生态。此外，未来3-5年，全球卫星互联网将实现规模部署。

趋势之四：泛在连接构建万物智联新生态

目前，物联网很多瓶颈问题得到了解决。预计到2020年，我国物联网产值超过1万亿人民币，复合增长率超过15%，在车联网方面，未来2-3年，将实现LTE-V2X规模化应用示范和商用部署;网联式自动驾驶解决方案逐步完备，加快无人驾驶进程;车联网运营主体和商业模式逐步清晰，打通汽车生产制造、销售、使用等全流程。

趋势之五：智慧赋能驱动计算产业新浪潮

计算产业与ICT创新是相辅相成的，余晓晖指出，人工智能及智慧应用将成为重要驱动力，未来三年将保持快速增长，预计后续会逐渐趋于理性平稳发展。

余晓晖介绍了智慧计算的三大发展趋势。第一是行业深度渗透的问题，尤其是AI的发展及其与行业的结合，给各类计算带来了巨大的需求驱动。第二是边缘计算兴起，云计算巨头积极推动云计算下沉，着重在人工智能算法的边缘部署;设备商和运营商依托更靠近用户和端设备的优势加快实践;各标准化组织和开源社区等组织也在积极打造边缘计算创新共享发展环境。从目前来看，边缘和云的协同，形成边缘计算加边缘智能的方式，这是构建智能化生态里面非常重要的一个条件，这也是未来发展里非常重要的方向。未来需要把边缘计算和各个产业的数字化转型的需求结合在一起，IT、CT和OT深度整合大势所趋。第三，计算芯片融合开辟发展新路径。

趋势之六：人工智能加速应用普及扩散

在人工智能领域，首先，有监督学习将接近性能极限，无监督学习、强化学习、多模态融合等新技术成为研究热点。深度学习依靠大模型深网络继续逼近性能极限，适用于小数据场景，具有可迁移性的无监督学习等将成为研究热点。此外，多元化感知是智能化必由之路，多模态融合交互成为未来趋势。其次，专用芯片、开源计算平台和有效数据成为企业打造人工智能生态体系的重要着力点，预计2020年60%的人工智能应用会基于开源平台。领先企业围绕开发框架平台呈现多元化发展模式，国际巨头开源人工智能开发框架打造产业生态系统。最后，人工智能可广泛赋能生产生活AI应用及产业化进程全面提速，AI将应用到教育、交通、医疗等各个领域，预计到2020年全球30%的企业会用AI来辅助。

趋势之七：区块链探索构建分布式信任

在余晓晖看来，区块链与云计算、物联网等深度融合和创新突破，将促进其在医疗、司法、工业、媒体等的大规模商业探索应用，构建新型分布式信任体系。预计未来两三年会看到区块链更多的进展和进步，会有更多的实践。

趋势之八：全球ICT产业生态不确定性加深

全球ICT产业已经形成各国分工协作格局，贸易保护主义影响着全球供应链，影响技术创新和生产效率。“预计未来1-2年全球1CT产业总体呈现增速下滑态势，主要是ICT制造业部分的增速会下降。”余晓晖说。

趋势之九：数字经济多方治理从共识走向实践

在余晓晖看来，如果数字技术红利只带来少数企业和群体的话，那是有问题的。如何让数字经济通过多方合作的治理体系，保证数字技术能造福全体人民，这里面有很多问题值得思考，也面临很多挑战。比如，数据保护问题、算法监管问题。最终的结论是：多方治理将从形成共识到走向全球实践。

趋势之十：智能攻防重构网络空间安全范式

余晓晖指出，当前安全有两个重大问题：一是由于全球数字化转型，工业互联网的发展，导致网络空间安全与物理世界安全相互交织，面临前所未有的安全挑战;二是，人工智能技术的发展，人工智能的“双刃剑”效应愈发凸显，人工智能为安全攻防技术带来了新的可能，也对安全风险带来很多新的挑战。智能攻防将成为安全攻防主要形式。一方面，人工智能安全风险日益泛在，带来新的威胁与挑战，人工智能自身安全风险与技术恶意应用，将全面挑战国家网络空间;另一方面，人工智能的自主学习和进化能力提升安全防护智能化水平，增强预测、预警和预防能力，人工智能的海量数据分析、自适应学习、智能决策、快速反应等为安全防护提供新方向、新能力、新技术。

② 最近加了个迅动股票公众号，说是AI智能系统自动化做区间交易策略的，有人用过么效果怎么样。。

迅动股票是国内最先一批做AI智能交易的平台。主要是帮助投资者解决操作和心里上的问题内，国内的小散容不从选股来说，其实大部分都是亏在了操作方式和心态上，智能系统是用成熟的策略做成程序化模型，让客户根据股票性质直接套用，做到操作效果最佳化，比自己操作多赚几个百分比，更重要的是不受心态影响的做好风控。

③ 信易赢AI智能决策板块有什么用吗

哎呀，哎呀，这老张跟老板的话应该能搞定也就错，我认为这个罪犯应该在我耳边这么很靠近岳麓还不能发的。

④ AI（人工智能）和BI（商业智能）各有哪些优缺点

BI目前实现的是收集数据，提供反馈，辅助决策的能力，以数据为基础的，面向数据管理和分析，属被动角色。而AI则辅以大数据，算法等得到更有价值的信息，实现收集+预测的能力，更多的是主动角色。

虽然AI的应用范围非常广，但结合BI现仍是处理结构化的数据。而此处二者的交集在于机器学习和数据挖掘，但又略有不同。AI的机器学习强调算法，BI的数据挖掘还包括对数据的管理，算法选择上也较为简单，没有神经网络和深度学习等复杂AI算法。

未来,AI与BI的区别在于BI负责梳理生产关系，AI是先进生产力。那么AI+BI模式通过将AI嵌入BI，构建基于AI的BI平台，利用AI的智能让BI系统能够解决更复杂的业务场景，产出更精准的分析结果，从而使决策更为科学和准确。

对于结构化的数据，BI系统可应用机器学习算法，得到更精确的分析结果。例如上文提到的总结用户画像，分析人群行为数据，得到千人千面，实现精准营销的结果。还有金融领域的风险监测，AI+BI的模式可以分析出金融风险和其他指标、行为之间的内在联系，预测更为准确。

对于非结构化的数据，BI可以应用图像处理、语音工程和文本分析等AI技术，智能化地处理复杂业务场景。如语音转文字，录入数据及产出想要的报表等。

业务场景除了在 IT 信息化基础比较扎实的行业，也会在深度场景化的细分领域，且这些领域不具备通用性。也可理解为解决方案不具备复用性。这个时候通过AI完成一些算法匹配，根据匹配的结果来驱动业务执行。

⑤ 观远数据的AI+BI指的是什么

现在传统BI已经无法满足大多数企业的业务需求了，所以BI厂商目前都在对BI进行升级，笼统一点来说叫智能BI。而观远数据的智能BI更加创新，他们把先进的AI算法融入到BI的建设中。
我们都知道，在数据平台的规划中，底层大数据平台规划要稳，未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行。所以观远数据的AI+BI就是基于完好的BI基础，利用AI算法达到准确度的提升，一步一步进化到实现销售预测、智能备货、提供智能决策建议等功能。

⑥ 月益AI智能量化交易系统，你了解多少

月益AI智能量化交易系统是决策、交易、监控、复盘的系统。智能大数据择时指标软件，操作简单实用。就算是初级投资者，只要根据提示操作，每年都有不小收益！月益AI智能量化交易系统不仅仅是一套指标系统，还有其背后一系列经过检验的投资思想，帮助投资者树立起正确的交易理念，掌握有效的盈利技能，建立和完善交易体系。

⑦ 量学涨停无峰是什么意思

你好，无量涨停：股市术语,指当某支股票无人卖时,只须一点量就涨停。
所谓无量涨停板,指的是涨停当日成交量非常小,日换手率低于5%。一般来说,无量涨停中换手率越小越好,低于1%是最佳状态,不过在实际操作中,低于5%也算“无量”,起码不能超过10%。
一般来说,无量涨停的后市上涨空间巨大,需高度关注,并随时准备在后市震荡中介入。
本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策。
编辑于 2020-01-16
0 2

拍子jxlylai

2019-09-18 LV.6
关注
1、主力高度控盘；

2、该股有重大利好，并得到巿场的高度认同；

3、在牛市环境下，无量涨停更常见；

4、股票长期停牌，与同行业个股比价差别过大，造成股价被严重低估，导致无量涨停等。

所谓无量涨停板，指的是涨停当日成交量非常小，日换手率低于5%。一般来说，无量涨停中换手率越小越好，低于1%是最佳状态，不过在实际操作中，低于5%也算“无量”，起码不能超过10%。一般来说,无量涨停的后市上涨空间巨大,需高度关注,并随时准备在后市震荡中介入。

⑧ AI也打不过的人才，财务分析师到底有什么好

随着数据分析决策越来越受到重视，民营企业经营理念和企业架构不断进步，财务系统自动化程度越来越高，很多欧美外企、大型国企/名企、互联网等企业，都急需财务分析师。
很多人也有一个疑问，现在AI越来越热，财务分析师会被人工智能代替吗？
答案当然是否定的。机器需要你输入大量的数据，它更多的是从事计算的工作。而人最重要的特质就是对复杂商业环境的反应处理能力和沟通能力。
专业的财务分析师的工作是附加值很高的工作，而不是普通的会计、记账之类的工作。这样的工作是人工智能无法替代的。
财务分析师主要可以分为两类：
Commercial FA（商业财务分析师）
商业方向的财务分析师，集中在非常注重营销和销售的行业，如快速消费品、零售业、互联网行业。
工作内容也许并没有你想象得那么光鲜，大部分工作仍然是重复性较大的预算管理和财务报告。但是越资深，就会承担越多的商业分析职责。
Cost Analyst（成本分析师）
供应链方向的财务分析师，集中在传统制造业，如快速消费品、汽车、医疗等行业。
与商业分析师相比，他们会花更多的时间在标准成本的设定以及内部控制上，工作性质决定了他们对前端业务缺乏深入的了解。

⑨ 帮忙概括文章《AI是如何做决策的》

一窥AI的决策过程
格林在给图片分类的一个AI上测试了他的系统。这个AI被训练把图片分成10个类，包括飞机、鸟、鹿和马等。格林的系统能够暗中查看，当AI对图片进行分类时，什么是它所倚重的，什么是被它忽略不计的。
结果表明，AI先是将图片上的物体分解成不同的元素，然后搜索图片中的每一个元素以确定把图片归到哪一类。
从这里可以看出，AI做决策的过程迥异于我们人类。面对一张鹿的图，即使把它的角打上马赛克，我们也还是可以根据分叉的蹄子认出鹿来的，但对于“死板”的AI，它很可能就把它认作驴了。
格林的软件可以帮助我们测试现有的AI，以便确保它们下判断时，关注的是我们认为重要的东西，这对于改进AI有重要的价值~