人工智能发展迅速,算法也越来越复杂,准确性也日益提高。即使如此,股票市场的人工智能仍然在使用交易员长期以来使用的相同基本概念。最新技术强调通过神经网络进行多层分析,但底层概念包括平均值、最小值、中位数、众数、正态性、偏度、峰度、平稳性等。除此之外,在编写这些算法时还会吸收技术交易中使用的指标。其中一些是:1. 简单移动平均线 (SMA) - 即使是最简单的概念(如 SMA)也用于人工智能,其中平均选定的价格范围,即在一定时期内(可能是 10 天、一个月或几年)的收盘价。它主要用于确定资产在特定时间范围内是呈现看涨趋势还是看跌趋势。 2. 最高-最高、最低-最低——尽管最高-最高和最低-最低仅仅是股票价格的图形分析,并不能准确预测未来,但人工智能仍会使用它作为分析股票市场的其他复杂指标的基础。它主要由算法使用,为用户提供更准确的进入和退出点。 3. 布林带——这是另一种统计图表,以图表移动平均价格以下和以上的标准偏差包裹股票价格图表。它考虑到
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