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。
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