【AI投資教室】傳統技術分析不合時宜 AI時代的新技術指標

【AI投資教室】傳統技術分析不合時宜 AI時代的新技術指標

Finance Investment Bloggers
By Percival Ho on 12 Nov 2021
專欄作家

坊間有五花八門的技術指標,甚麼RSI(相對強弱指數)、STC(KD隨機指標)、Bollinger Band(保力加通道) 等,我幾乎都研究過。

根據這些技術指標用模擬交易做測試,結果顯示,這些指標只能在短時間內取得成功,當進行較長時間測試時,全部表現均比恒指為差。有多少人真正了解這些技術指標的作用?

這些指標均始於七、八十年代,正值個人電腦興起時,由交易員一手創造的,譬如RSI是J. Welles Wilder在1978年提出。現在正值科技發展到另一領域,踏入大數據、GPU的parallel processing,人工智能的時代,必然會有一些新技術指標的出現,到底跟從那個才正確?

很多研究報告顯示,現時人工智能已經可以綜合所有指標,並得出一些嶄新的技術指標,這些新指標能夠做出較複雜的情況,不再只是看超買或超賣等。但這些指標不等於有效,只代表人工智能可運用大數據做到這些技術層面的分析工作,至於是否跟從這些指標買賣股票獲利,則有待商榷。

Finetic指數,與恒生指數相比,表現遠遠跑贏大市。
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傳統技術指標均始於七、八十年代,正值個人電腦興起時。
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在沒有技術指標出現前,交易員如何做分析?其實最根本的有效指標,由始至終都是由價格和成交量反映出來,所有技術指標亦是由此演算出來。一開始我已提到,在我的研究測試結果顯示,坊間流行的技術指標表現均欠佳。於是我回歸基本,從價格和成交量著手研究,設計了一個選股系統Percival Core。我將這個系統的選股結果做了一個Finetic指數,與恒生指數相比,表現遠遠跑贏大市!運用同一個演算法,套入美股、A股表現同樣出色。

現時仍然有很多股票分析師及金融界專業人士,以他們的專業,花大量時間去了解分析不同上市公司,再撰寫報告評估哪一隻股票值得投資。運用大數據、人工智能在股票分析上,其實已趨向成熟,運用系統選股可以避免受情緒影響、節省時間,減低成本。在可見的未來,分析股票這類工作很大機會有被取代的潛在危機。

但是,投資股票,分析股票只是其中一環,最基本有三個重要問題。買甚麼?幾時買?幾時賣?一個可靠的選股系統可以解決找出高潛力股票的問題,但甚麼時候買與賣,將決定你賺定蝕。在不同的市況買賣,亦會出現很大差別的結果。由於每個人風險承擔能力都不一樣,運用AI找尋買賣點亦不見得適用於所有人,最重要還是學習正確的投資方法、風險管理等知識。前幾篇文章講的內容比較技術性探討,之後我會分享一下我的投資理念。讓大家了解更多科學技術如何配合投資知識,做到相輔相成!

Percival Ho(波斯富)

Finetic.ai創辦人,2005年開始以電腦程式協助選股,經常到美國參與著名投資者和作家威廉奧尼爾(William O’Neil)的培訓;隨後創建Percival Core智能選股系統,致力研發AI選股系統。畢業於香港大學電子電機工程系,香港中文大學信息工程碩士、英國伯明翰大學計算機科學碩士(人工智能和機器學習)雙碩士學位均以一級榮譽畢業。

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