Sample of "Candle Light" Plan and Report

Here is a demonstration for "Candle Light" in-advance plan and daily report:

人工智能可以在股票市場中擊敗人類嗎？

人工智能(AI)，有時也被稱為機器智能，是壹種由計算機科學證明的智能。在實踐中，人工智能經常被應用到計算機中，模仿與人類思維有關的“認知”功能，如“學習”和“解決問題”，然後采取行動，最大限度地提高成功實現目標的機會。

2016年3月，由DeepMind Technologies開發的圍棋人工智能系統AlphaGo在壹場五局比賽中擊敗了李世石。這是計算機圍棋程序第壹次擊敗九段（最高等級）的專業棋手。這壹事件被《科學》雜誌選為2016年度突破之壹，位列第二。

在2017年的圍棋未來峰會上，它的繼任者AlphaGo在壹場三局比賽中擊敗了當時世界排名第壹的棋手柯潔。這些勝利證明了人工智能可以在與人類的比賽中占據主導地位，因為機器可以擁有強大的學習、計算和執行能力，比人類強大得多。

AlphaGo及其後繼者使用蒙特卡羅樹搜索算法，根據之前通過機器學習（特別是通過人工神經網絡（壹種深度學習方法）的廣泛訓練，包括人機遊戲）“學習”到的知識，找到自己的棋路。

對人工智能來說，玩遊戲和在圍棋比賽中擊敗人類只是壹個小應用而已。實際上，人工智能在真實金錢戰爭（比如股市、外匯市場等等）中輕松擊敗人類的那壹天並不是太遙遠，因為市場交易本質上也是壹種輸贏遊戲/戰鬥，就像圍棋、象棋或撲克遊戲壹樣，對人工智能、機器學習等計算機科學來說，這是它們最擅長的。值得驕傲的是，我們正在開發這種AI股票交易系統。

“燭光”是壹個人工智能數據波處理系統：這個計算機程序應用AI (Machine Learning)、統計和模式識別技術來挖掘、分析和處理數據振蕩，在股票、期權、外匯市場甚至彩票遊戲中實現足以改變遊戲規則的交易模式……

“燭光”機器學習交易系統將獨特的分析算法應用於人工智能(AI)技術，建立數十只股票的預測投資模型。這種創新的自動化數據驅動投資流程可以消除重大的人為偏見和錯誤。

這壹由人工智能驅動的股票交易系統，旨在提供在同等波動性水平上超過股票大盤指數的投資結果。“燭光”系統通常投資3~30家公司，但每天都會對數百家公司進行分析和比較，以發現和優化投資組合結構。我們力求通過優化自營投資研究和交易模型，創造出能夠在風險控制的基礎上產生積極長期效果的產品。在我們的操作過程中處理不斷增長的數據量和線程機器學習的能力，使我們能夠實現真正獨特的投資過程。機器學習系統可以收集大量的因素，並搜索證券市場的模式和趨勢。人工智能交易系統可以用蠻力——每天數百萬次的掃描和計算——來彌補它在直覺方面的不足。以前只有對沖基金和專業交易公司可以使用這種選股方法，現在可以在“燭光”人工智能交易系統中使用。該系統將專利分析算法應用於人工智能(AI)技術，建立目標公司的預測財務模型。

特性是關鍵！特征在戰場上隨處可見，特別是在某些攻擊或攻擊動作發生之前。例如，每次公牛跳得高之前，它首先彎曲膝蓋，放低姿態。當熊準備砸破冰層在水下抓海豹時，它會高高站起，然後猛拍下去。戰爭中，步兵進攻之前，炮兵通常會轟擊敵方陣地。如果軍隊要撤退，壹般都會施放煙幕彈。諸如此類。如果妳能在事情發生之前找到這些特性，妳就能在戰鬥中占得先機。股市也有這樣的特點。我們使用機器學習來尋找那些經常出現在某些股票價格上漲或下跌之前的特征。這個過程需要大量的計算、統計和比較，人類很難處理，但機器可以在有經驗的人工智能程序員的指導下很容易做到。

該系統掃描約3000 ~ 5000組數據，24×7，尋找可重復的特征，計算它們的概率，然後用真實的向前市場數據測試這些特征。如果能通過這些正向測試，並產生壹些可觀的利潤與高概率，我們將采用這個信號來執行適當的行動。

“如果妳在人工智能領域發明壹項突破，讓機器能夠學習，那相當於10個微軟。”——比爾·蓋茨

空談是廉價的，讓我們來實踐和測試它。每壹個交易日結束後，我們將發布由“燭光”機器學習交易系統為美國股市生成的信號和操作。壹份延遲24小時的報告將免費發布在社交媒體 (YouTube, Twitter, Facebook) 上。閱讀每日報告，觀察“燭光”系統的運行情況，查看我們當天做了什麽，以及下壹個交易日要做什麽。點擊這裏可以看壹份由數據角鬥士提供的樣板報告。

“數據角鬥士”是人工智能機器學習交易軟件行業的資深程序員和設計師，也是股票和外匯市場的老練交易員。他設計了壹個交易外匯的軟件機器人，在2008年的世界自動交易錦標賽中，他是前3%的優勝者，在全球2420個競爭者中排名56。

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這裏所有的股票交易信號、計劃、預測和行動100%由「燭光」人工智能機器學習算法生成。它正在以虛擬資金接受真實時間和市場價格的測試。機器學習交易系統使用的一些模型具有預測性。使用預測模型有其固有的風險。當模型和數據被證明是不正確或不完整的時候，任何基於模型和數據的決策都會使系統暴露於潛在的風險中。例如，通過依賴模型和數據，系統可能會被誘導以過高的價格購買某些目標，以過低的價格出售，或者太早或太晚，然後錯過一些有利的機會。

所展現的演示是歷史性的。過去的業績可能不是未來業績的可靠指標。任何作者、貢獻者、管理員或任何與此系統相關的人（以任何方式）都不能對您使用這些web頁面中包含或鏈接的信息負責。您對本網站信息采取的任何行動均完全由您自己承擔風險。

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人工智能可以在股票市场中击败人类吗？

人工智能(AI)，有时也被称为机器智能，是一种由计算机科学证明的智能。在实践中，人工智能经常被应用到计算机中，模仿与人类思维有关的“认知”功能，如“学习”和“解决问题”，然后采取行动，最大限度地提高成功实现目标的机会。

2016年3月，由DeepMind Technologies开发的围棋人工智能系统AlphaGo在一场五局比赛中击败了李世石。这是计算机围棋程序第一次击败九段（最高等级）的专业棋手。这一事件被《科学》杂志选为2016年度突破之一，位列第二。

在2017年的围棋未来峰会上，它的继任者AlphaGo在一场三局比赛中击败了当时世界排名第一的棋手柯洁。这些胜利证明了人工智能可以在与人类的比赛中占据主导地位，因为机器可以拥有强大的学习、计算和执行能力，比人类强大得多。

AlphaGo及其后继者使用蒙特卡罗树搜索算法，根据之前通过机器学习（特别是通过人工神经网络（一种深度学习方法）的广泛训练，包括人机游戏）“学习”到的知识，找到自己的棋路。

对人工智能来说，玩游戏和在围棋比赛中击败人类只是一个小应用而已。实际上，人工智能在真实金钱战争（比如股市、外汇市场等等）中轻松击败人类的那一天并不是太遥远，因为市场交易本质上也是一种输赢游戏/战斗，就像围棋、象棋或扑克游戏一样，对人工智能、机器学习等计算机科学来说，这是它们最擅长的。值得骄傲的是，我们正在开发这种AI股票交易系统。

“烛光”是一个人工智能数据波处理系统：这个计算机程序应用AI (Machine Learning)、统计和模式识别技术来挖掘、分析和处理数据振荡，在股票、期权、外汇市场甚至彩票游戏中实现足以改变游戏规则的交易模式……

“烛光”机器学习交易系统将独特的分析算法应用于人工智能(AI)技术，建立数十只股票的预测投资模型。这种创新的自动化数据驱动投资流程可以消除重大的人为偏见和错误。

这一由人工智能驱动的股票交易系统，旨在提供在同等波动性水平上超过股票大盘指数的投资结果。“烛光”系统通常投资3~30家公司，但每天都会对数百家公司进行分析和比较，以发现和优化投资组合结构。我们力求通过优化自营投资研究和交易模型，创造出能够在风险控制的基础上产生积极长期效果的产品。在我们的操作过程中处理不断增长的数据量和线程机器学习的能力，使我们能够实现真正独特的投资过程。机器学习系统可以收集大量的因素，并搜索证券市场的模式和趋势。人工智能交易系统可以用蛮力——每天数百万次的扫描和计算——来弥补它在直觉方面的不足。以前只有对冲基金和专业交易公司可以使用这种选股方法，现在可以在“烛光”人工智能交易系统中使用。该系统将专利分析算法应用于人工智能(AI)技术，建立目标公司的预测财务模型。

特性是关键！特征在战场上随处可见，特别是在某些攻击或攻击动作发生之前。例如，每次公牛跳得高之前，它首先弯曲膝盖，放低姿态。当熊准备砸破冰层在水下抓海豹时，它会高高站起，然后猛拍下去。战争中，步兵进攻之前，炮兵通常会轰击敌方阵地。如果军队要撤退，一般都会施放烟幕弹。诸如此类。如果你能在事情发生之前找到这些特性，你就能在战斗中占得先机。股市也有这样的特点。我们使用机器学习来寻找那些经常出现在某些股票价格上涨或下跌之前的特征。这个过程需要大量的计算、统计和比较，人类很难处理，但机器可以在有经验的人工智能程序员的指导下很容易做到。

该系统扫描约3000 ~ 5000组数据，24×7，寻找可重复的特征，计算它们的概率，然后用真实的向前市场数据测试这些特征。如果能通过这些正向测试，并产生一些可观的利润与高概率，我们将采用这个信号来执行适当的行动。

“如果你在人工智能领域发明一项突破，让机器能够学习，那相当于10个微软。”——比尔·盖茨

空谈是廉价的，让我们来实践和测试它。每一个交易日结束后，我们将发布由“烛光”机器学习交易系统为美国股市生成的信号和操作。一份延迟24小时的报告将免费发布在社交媒体 (YouTube, Twitter, Facebook) 上。阅读每日报告，观察“烛光”系统的运行情况，查看我们当天做了什么，以及下一个交易日要做什么。点击这里可以看一份由数据角斗士提供的样板报告。

“数据角斗士”是人工智能机器学习交易软件行业的资深程序员和设计师，也是股票和外汇市场的老练交易员。他设计了一个交易外汇的软件机器人，在2008年的世界自动交易锦标赛中，他是前3%的优胜者，在全球2420个竞争者中排名56。

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这里所有的股票交易信号、计划、预测和行动100%由“烛光”人工智能机器学习算法生成。它正在以虚拟资金接受真实时间和市场价格的测试。机器学习交易系统使用的一些模型具有预测性。使用预测模型有其固有的风险。当模型和数据被证明是不正确或不完整的时候，任何基于模型和数据的决策都会使系统暴露于潜在的风险中。例如，通过依赖模型和数据，系统可能会被诱导以过高的价格购买某些目标，以过低的价格出售，或者太早或太晚，然后错过一些有利的机会。

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