【AI投資教室】傳統技術分析不合時宜 AI時代的新技術指標

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。

Photo from BusinessFocus

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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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