人工智慧代替人炒股很難，基本不可能

首先股市也好其他金融工具也好，是人的交易，是無數人貪嗔痴疑慢點合理共同作用的結果，不是用什麼數學模型就能簡單預測的。人工智慧對於人腦來說優點和缺點都很明顯。

優點是處理速度快、嚴格按照程式機械化操作、如果有完美的作業系統基本是穩賺不賠。那麼缺點或者說問題來了：有這種完美的作業系統麼？這裡說的作業系統是基於人性來考慮的，不是技術上的問題。有人肯定會跟我互懟：我這段時間作業系統賺了多少多少等等......我說的是完美的，連續執行幾百年幾千年都能完美分析人性、完美適應市場所有走勢的系統，不是你說我賺了幾次幾十次就覺得市場沒什麼了不起的玩意。

市場就三個方向，上、下、橫，我閉眼扔骰子都能蒙對很多次，這根本不叫作業系統，所以說的大一點，所有隻研究技術不研究人性的都是賭博。（這句話有點過了，勿噴哈哈，我只是希望大家明白在市場長久活下去絕對不能只依賴技術）。

如果有幾家公司都用高頻交易的話，誰的網速快計算機處理速度快誰佔優。我老本行是搞軟體的，所以稍微研究過，高頻交易一點都不神秘，那些演算法大概思路都差不多，根本不是什麼尖端科技，拼的就是速度，可以說是暴力比拼，有的為了快那麼幾微秒把公司搬到交易所旁邊，所以說到底與人工智慧關係不大。

這是必然的趨勢，股市波動與世間萬物變化相關，國際政治、經濟、軍事、能源、新技術……氣候變化、天災人禍……更不用說匯率、期貨市場的震盪，現在全球通訊又這麼發達、快捷，對瞬息萬變的外部環境作出正確的、快捷的分析，以指導所持有股票的進出，不依靠大資料和人工智慧分析、決策，光靠個人拍腦袋下賭注怎麼行呢？世界頂尖圍棋高手難敵阿爾法狗就是一個小小的例子？在排除老鼠倉的情況下，現在的交易環境和條件，散戶也是遠遠不如機構大戶雞精私募的，更不用說郭佳兌了？散戶會為了手中幾千股去上市公司調研嗎？也不會有人和你一起做局？市場上能聽到的訊息，散戶可能是最後一個？或許有人說，散戶的最大優勢是調頭快？我只能呵呵了，你逾越得了漲跌停板嗎？相信屢戰屢敗、屢敗屢戰的散戶們會有自己的正確選擇？摜炸藥包的手法為什麼總有人上當？這或許和韭菜的特性有關？

我就簡單的回答一下！

人工智慧，為什麼我們要叫他人工智慧呢，因為它是我們人制造出來的，股市風雲變化多端，人的思想機器能夠想到啥！

人工智慧雖然很先進，但是沒有我們大腦發達，我們是用它，而不是它來作用我們的！

所以人工智慧可以去輔助我們去炒股，而不是取代！

人生成長課堂，遨遊股海十載，以自身經歷和經驗解答股市疑難，與散戶共同成長。

可以肯定的說，未來人工智慧在金融領域將發揮重大作用，甚至改變未來金融的局面。從阿爾法狗戰勝圍棋高手的事實，就可以斷定未來人工智慧將滲透到社會的各個領域，當然也包括金融。未來人工智慧替代炒股？基金經理或分析師會失業？以下從這兩個方面來具體分析。

基金經理或分析師會失業，這是很有可能的。目前，人工智慧已經影響了不少職業，比如機器人寫稿、機器人快遞、法律機器人，那麼記者、律師、快遞員都將受到影響。前不久，有訊息曝出機器人幾分鐘就能寫出一篇新聞稿件，這將對記者這個職業造成衝擊。顯而易見，利用大資料人工智慧進行智慧投顧，將對基金經理和分析師造成猛烈衝擊。

所謂智慧投顧，也就是投資顧問+人工智慧。起源於美國，至今已有20餘年的歷史，最近在中國也火爆起來。人工智慧透過神經網路和深度學習，可以快速提升金融效率。因而在投資顧問領域與人工相比，人工智慧優勢明顯。主要體現在避免情緒化，規避人性的弱點，獲取相關知識的經驗和學習能力以及效率。人工智慧可以做出優於人工的最優的投資組合、最優風控模型、量化制定投資策略、科學的智慧調倉等。

人歷來有佔便宜的習慣，如果人工智慧既能降低服務費用，又能提高服務效率，而且還能分散投資風險，那麼人們自然會選擇接受人工智慧投資顧問，放棄人工的金融投資顧問。那麼，基金經理、分析師等與金融相關的投資顧問將面臨失業的風險。

至於未來人工智慧將替代炒股，短期內是難以實現的。原因有三，一是中國股市散戶佔了絕大多數，散戶用人工智慧替代自己炒股，暫時還做不到；二是金融領域接受人工智慧新事物還有一個相當長的過程；三是散戶投資理念不可能一下子扭轉。

可以預見的是，未來人工智慧將對炒股產生相當大的影響，比如上面所說的接受智慧投顧。自己炒股屢屢虧損之後，股民會慢慢接受人工智慧，依託智慧投顧選股，制定投資策略等。從情緒和人性弱點來說，之前股民依賴股票交易系統、自律和執行力來規避。有了人工智慧，股民可以藉助來規避人性弱點和情緒的波動，提高投資效率。未來人工智慧替代炒股需要時間去實現，但人工智慧對炒股的影響將是無可否定的！

華爾街高盛的600名交易員縮減到2名，被人工智慧代替

可能很多朋友聽過這一則很爆炸的新聞，高盛的99%以上交易崗位，曾經的華爾街金領，被機器取代了。交易不僅是智慧的戰場，也有反人性的部分。現在的人工智慧，雖然在智慧程度上無法還人類相提並論，但是在嚴格按照紀律執行方面，是遠遠超過人類的。相比較交易員天價的年薪，機器的價效比非常誘人。

但是它的智慧程度是相當有限的，更多的是用人類設計的模型來執行，還不能真正做到智慧。更嚴格地說，已經投入普遍商用的，不是嚴格意義上的人工智慧，而是自動化高頻交易，它們更多的是按照預設的模型來執行，而不是創造。

負責創造的人工智慧，線上下透過數學模型和大量交易資料，來不斷髮現新的交易策略，或者對現有的交易策略進行最佳化，仍然是以人為主導的，人工智慧還只是起一個輔助作用。

今年4月，研發阿爾法狗的DeepMind團隊發論文，聲稱潛伏A股36個月後，淨值虧損不斷擴大，慘敗出局。

阿爾法狗打敗人類圍棋頂尖高手，代表了目前人工智慧的一流水平，仍然在A股虧損，所以如果你虧了，不要傷心。可以說，人工智慧目前還沒有成熟到能替代人類做投資的程度。

但是，有一個因素必須要注意，人工智慧的智慧，來自對歷史交易資料的大量學習和訓練。很不幸的是，2017年A股大變革，過去的生存法則大量地被推翻，機構、私募們沒能跟上變化，倒下的都有一大批。可以說阿爾法狗慘敗的原因之一是：學習了大變革之前的、參考意義不大的歷史交易資料。

儘管目前人工智慧不成熟，但是不可忽視它。真正的人工智慧，是能夠突破設計師，或者人類的思考邊界的。最可怕的是，人工智慧的學習速度，是呈指數成長的。

2040年人工智慧的智慧程度全面超越人類的預言，聽起來有些聳人聽聞，其實並非毫無根據。在李世石唯一擊敗阿爾法狗的那一局結束之後，阿爾法狗用一晚上時間和自己下了上百萬局棋。自那之後，在圍棋領域，人類再無機會。

如果真有那一天，人工智慧全面超越人類，炒股不會是你擔心的首要問題。我們現在熟知的大多數事物、職業都會出現翻天覆地的變化，股市還是不是現在的樣子，是個大問號。

想想可以，太過多慮也沒用。不念過往，不懼將來，活在當下。

炒股想盈利，就必須有一套適合自己的交易系統。

一，經得起市場檢驗的選股方法。

二，必要的交易紀律。

三，買賣方法(止盈止損控制)。

四，倉位管理與控制。

五，執行力與改進系統。

筆者03年入市，至今已有十多年了。透過十多年的股市闖蕩，練就了高超的看盤功夫，穩健的實戰技能，乾淨利落的操盤手法，特此建立了一個微信公眾平臺：（老謝說財）微信：1852821410，每天講解選牛股思路，在每天早上都會有很多粉絲朋友感謝本人分享的選股法，看懂後選出不少牛股，也是抓住了不菲的收益。

筆者每天堅持講解，繼續講解來反饋粉絲朋友對我的支援，目前已經有很多粉絲都已經學會，近期都抓住了不少短線牛股。如果你也是操作短線的新股民，希望你發3分鐘看完，之前選的牛股很多，就比如：

弘業股份，是在股價回踩的時候選出，當時股價下跌，底部出現反轉十字星，主力進場，是絕佳的佈局機會，果斷選出來講解，果然之後股價連續上漲，截止目前股價大漲70多個點，很多看了筆者直播講解的粉絲朋友都是抓到這波收益，這也是長期看明辰直播的粉絲朋友所能把握的利潤！

上海三毛，非常能體現筆者的選股思路，前期該股底部震盪吸籌，5號股價出現短線超跌反彈現象，資金大幅流入，買點出現，根據我所講選股法，及時選出講解，輕鬆收穫60%以上的漲幅，恭喜當時看到筆者選股思路文章的股友及時把握住了該股這波行情。

筆者對選出底部啟動的爆發股非常擅長，此類短線股，賺錢速度快，拉昇力度大，今天在筆者也是同樣選出了一隻有望從底部爆發的短線股，看下圖：

看上圖，此股經過前期斷崖式下跌後，出現了吸籌洗盤，如今股價突破上方壓力，上行空間開啟，能不能超過前期高點，我們試目以待。至於該股後期走勢，也會在選股文章持續跟蹤講解。

筆者在定期跟蹤研究很久的幾隻類似弘業股份、上海三毛的股..票已經選出來，有興趣的朋友，可以自行去查...看 最後，如果手中有個..股..被套，不知道如何解..套，買..賣點把..握不好的朋友，都可以與筆者（微信：1852821410）取得..聯...系，筆者看到後，必當鼎力..相助！

人工智慧炒股不是未來有沒有可能，而是現實中已經投入使用。

2017年10月18日，全球第一隻應用人工智慧進行投資的ETF基金——AI Powered Equity ETF（程式碼：AIEQ）在紐交所上市。

筆者03年入市，至今已有十多年了。透過十多年的股市闖蕩，練就了高超的看盤功夫，穩健的實戰技能，乾淨利落的操盤手法，特此建立了一個微信公眾平臺：（鑫騰股談）微信：969254209，每天講解選牛股思路，在每天早上都會有很多粉絲朋友感謝本人分享的選股法，看懂後選出不少牛股，也是抓住了不菲的收益。

筆者每天堅持講解，繼續講解來反饋粉絲朋友對我的支援，目前已經有很多粉絲都已經學會，近期都抓住了不少短線牛股。如果你也是操作短線的新股民，希望你發3分鐘看完，之前選的牛股很多，就比如：

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筆者對選出底部啟動的爆發股非常擅長，此類短線股，賺錢速度快，拉昇力度大，今天在筆者也是同樣選出了一隻有望從底部爆發的短線股，看下圖：

看上圖，此股經過前期斷崖式下跌後，出現了吸籌洗盤，如今股價突破上方壓力，上行空間開啟，能不能超過前期高點，我們試目以待。至於該股後期走勢，也會在選股文章持續跟蹤講解。

筆者在定期跟蹤研究很久的幾隻類似弘業股份、上海三毛的股..票已經選出來，有興趣的朋友，可以自行去查...看 最後，如果手中有個..股..被套，不知道如何解..套，買..賣點把..握不好的朋友，都可以與筆者（微信：969254209）取得..聯...系，筆者看到後，必當鼎力..相助！

說的神乎其神，人工智慧能用來炒股嗎？

人工智慧在圍棋、象棋、德撲等領域都已經取得了碾壓式勝利，這已經是一個不爭的事實。事實上AlphaGo這樣的AI已經可以用於任何需要理解複雜模式、進行長期計劃、並制定決策的領域。人們不禁想問，還有什麼是人工智慧不能克服的嗎？譬如說，變幻莫測的A股？

對於這個問題，持各種觀點的都不乏其人。探討它實可以分為兩個部分：1. 股市可以預測嗎？ 2、 假如可以預測，用機器學習的方法去預測可以嗎？

先回答第一個問題：股市的漲跌可以預測嗎？

如果將股市的價格變化看做一個隨時間變化的序列，Price = Market (t), 我們往往會發現，不管是嘗試用N個模型(線性，非線性, 機率)來進行逼近，即使是建立了符合股價變化的這樣的模型，並且在有足夠多的訓練資料的情況下模擬出了股價，但是這些模型最多隻能在特定的區間能做一些並不十分精準的預測。

首先是ReinforcementLearning, 這個演算法基於馬爾可夫性，從一個狀態預測下一個狀態，但是股價的漲跌具有強烈的馬爾可夫性嗎?也就是上一時刻的股價與下一個時刻的股價間有必然的聯絡嗎?應該是不太大。這種基於N階馬爾可夫性的系統對於股價的分析很不利。而且假如只使用股價的歷史資料進行模型的訓練的話，準確度可以說幾乎為0。

事實上影響股價的因素不僅僅是歷史股價，還有更多的因素，公司的近況，股民對股票的態度，政策的影響等等。所以許多人從這方面進行入手，用人工智慧提供的快速計算能力，使用合適的模型，來量化這些因素，例如, (政策X出臺, 可能會對股價造成變化y元)。當你的模型將所有的因素全都考慮進來, 那麼股價的預測就唾手可得了。股價 = f(政策因素, 公司情況，市場因素, 歷史股價，上一年曆史股價, 某個股民自殺的影響...)

然而這些因素到底有多少? 它們之間會如何影響，這才是問題的關鍵。在某些穩定的情況下，我們是可以做大概的預測的，但是有很多時候會不準確，這是因為，你的模型很難把所有的 因素都考慮進來。而且因素與因素間還會產生互相影響的情況下。股價的模型將會變得極其複雜。如下圖：

一個因素與一個因素之間的互相影響是很可能被預測出來的，但是假如它們之間產生了相互的影響，這時候整個系統就變得幾乎不可預測了。一個因素髮生變化，會造成好幾個因素的變化，最後這幾個因素又會反作用回來使上一個因素直接或間接的發生變化，股價變化一下子就變得難以捉摸起來。一些微小的因素也可以透過這種系統無限的放大，最後給股市造成巨大的影響。

那麼是不是預測股價是就是不可能的呢？

事實上人工智慧遠比我們想象的更強大。例如非常繁複的Bayesian reasoning，包括deep learning/deepreinforcement learning，它們都能表示複雜的hidden variables之間的關係。現在國內外也已經有許多公司在探索將人工智慧應用於股市的可能性了。

但是這裡所說的將人工智慧技術應用於股市，大部分不是說讓人工智慧代替人去做決策，而是利用人工智慧在資料處理和不受主觀喜好影響上的優勢，在投資決策中扮演一個“AI專家顧問系統”的角色，去輔助人類做出更明智的決策。

股市分析包括基本面分析與技術分析兩大塊，而人工智慧技術在這兩方面都能發揮作用：

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基本面分析

簡言之，就是讀取各類財經資訊。面對網上海量又紛繁複雜的資訊，只依靠人腦已經無法解決問題了。我們知道資料探勘的三個V，（Volume資料大）,（Velocity更新快）,（Variety多樣），在處理這樣的海量資料時，計算機相比人腦具有不可比擬的優勢。而深度學習在自然語言處理領域的應用，可以做到在海量的資訊中做出自動摘要，提取出精華資訊以幫助人類進行決策。

另外，股票價格在很大程度上是由買賣雙方的力量對比決定的，是由每個股民對某支股票的情緒而決定的。如果大家都很看好一支股票，那麼它就很可能會漲；反之會跌。還有一些特定事件會很明顯地影響到股票價格，例如今年美國40年來首次開放原油出口後，國內能源版塊不出意料下跌了。這也是為什麼這麼多股民會重新整理聞，看動態來保持敏銳的嗅覺。可以看出，在預測股票這件事上，最重要的是資訊，或者說是資料，從中挖掘股民的情緒。而情緒識別已經是人工智慧所擅長的技術了。國外已經有很多這方面的研究，也有DataMinr這樣的公司專注從社交媒體中提取有價值的金融訊號。

如下圖，美聯社官推被黑（謠言奧巴馬被襲擊受傷），很快股市出現了大幅度下滑-上升（看13點左右）。雖然這個事件較為特殊，但是設想如果能夠在第一時間得到類似訊息，實際上就掌握了預測股市的主動權。

可以大膽想象，如果將情感分析與機器學習相結合，抓來海量的資料，去做情感分析，大概找出民眾對於對某些股票持樂觀還是悲觀的情緒，那麼至少可以將這一因素納入模型學習範圍中。現存的很多論文都是在情感分析上找尋很多辦法去提高準確率。其他一些更簡單的做法還有：（1）Google Trend。這個是很簡單的辦法：谷歌提供的搜尋量資料，利用搜索量的變化來預測。（2）利用Twitter Volume(相關Twitter的發帖數量）

2. 技術分析

傳統技術分析中的K線分析，什麼“大陽星”、“小陰星”、“旭日東昇”、“穿頭破腳”，其實就是人腦的模式識別。受人腦資訊處理能力的限制，這些識別出來的模式有以下缺點：（1）只是單條K線的、只是基於一個模糊的形狀，似是而非的、沒有確切的數字標準的；（2）基於有限的歷史資訊的。 而好的深度學習策略，可以突破人腦的限制，比如突破單一K線的限制，從更多的財經訊號（其他股票、黃金、外匯等）中尋找規律；或是從一個更長時間段的歷史資訊中識別出規律。

總之，人工智慧將提升我們處理資訊的深度、廣度。使用基於人工智慧技術的“智慧投顧”的人，將比不運用或是還在利用“人腦”進行基本面分析與技術分析的人佔資訊優勢，從而也就更可能在股市中盈利。

人工智慧在證券投資領域的興起始於2007年。彼時，第一個純人工智慧的投資基金在美國紐約誕生，此後人工智慧在證券投研領域的發展步入快車道; 事實上，在證券投資領域，人工智慧早已經不是什麼新鮮事，量化對沖基金經理遍佈於北京金融街、上海陸家嘴。一般來說，公募基金或大型私募的量化投資部由兩部分組成，一部分是投研團隊，另一部分是IT團隊，投研團隊提出需求，IT團隊做出演算法交易的模組，解決基金經理們的需求。

“正常情況下，我每天的工作流程是早上起床後看一下(機器)生成的股票清單，再看看組合管理系統裡每個策略配了多少權重，這些策略加起來的倉位又是多少，然後根據機器所給出的訊號(賣出或買入)的各類資料(包括融資融券、投資者入場情況等)，判斷機器給出的訊號有沒有明顯的錯誤。”一位量化對沖經理說，如果當天需要交易，他就會生成交易指令，再下單到交易系統，交易系統就會開始自動運作。

在傳統的投研中，基金經理及研究員們對財務、交易、市場等資料進行建模，分析其顯著特徵，利用迴歸分析等傳統機器學習演算法作出交易策略，到了人工智慧階段，這些工作便交給了計算機。目前，一些私募基金已開始將量化對沖的三個子領域融入日常交易策略中，嘗試獲取收益，它們包括機器學習、自然語言處理與知識圖譜。例如，作為全球最大的對沖基金，橋水聯合(Bridgewater Asspcoates)使用的是一種基於歷史資料與統計機率的交易演算法，讓系統能夠自主學習市場變化並適應新的資訊。

AlphaGo大勝李世石柯潔，引發全世界關注。投射到投研領域，則是以人工智慧量化選股和人類基金經理之間的對決。已經證明的是，人工智慧選股在規避市場波動下的非理性選擇、迴避非系統性風險、獲取確定性收益方面等更勝一籌，波動率、最大回撤等指標也更低，表現更穩定。

然而，機器雖然動作比人快，但思維還是沒人快。比如面對某個新出臺的政策、市場熱點，基金經理可以立即以此為主線採取行動。但是機器沒那麼快。這是人的優勢。再譬如，機器一次只能做到一個階段做一個策略，比如供給側改革，只能想到煤炭、鋼鐵、有色金屬裡的股票，但是對基金經理，他就還能同時做價值投資或動量反轉等策略。

整體來說，將整個股票投資決策過程全部交給機器，目前來說還屬於少部分金融巨頭企業才能做到的事情。

美國矽谷“感知力”技術公司讓人工智慧程式全程負責股票交易，與其他一些運用人工智慧的投資公司不同，該公司交易部門只有兩名員工負責監控機器，以確保出現不可控情形時可透過關機終止交易。據報道，“感知力”公司的人工智慧投資系統可以透過經驗學習實現“自主進化”。公司在全球擁有數千臺同時執行的機器，其獨特演算法創造了數萬億被稱為“基因”的虛擬交易者。系統利用歷史資料模擬交易，目前可在幾分鐘內模擬1800天的交易量，經過測試，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。透過考驗的好“基因”被用於真正的交易。公司員工只需設定好時間、回報率、風險指數等交易指標，剩下的一切都交由機器負責。

公司首席投資官傑夫·霍爾曼透露，目前機器在沒有人為干預情況下掌握著大量股票，每天完成數以百計的交易，持倉期限為數日到幾周。公司說機器的表現已超越他們設定的內部指標，但沒有透露指標的具體內容。

隨著人工智慧技術的持續進步，人工智慧投資成為被學術界和資本看好的領域。英國布里斯托爾大學教授克里斯蒂亞尼尼說，股票投資是十大最有可能被人工智慧改變的行業之一。另一方面，也不是所有的投資商都信任機器，英國對沖基金曼氏金融首席科學家萊德福警告說，不應過度信任人工智慧投資，該領域還遠沒有成熟。雖然有各種各樣具有迷惑性的承諾，很多投資人的錢卻有去無回。

　　“未來隨著我們對AI的深化，APP將不再是工具，而是一個載體，或是客戶‘慧’炒股的平臺。”鄭霞介紹，從整個行業來看，移動化肯定是一個趨勢，從我們經驗或統計資料來看，未來高資產、高質量的客戶將會更多的選擇PC端進行交易;而其他大部分輕型的網際網路客戶，則會更多的選擇使用便捷的APP工具來進行交易。

　　一直以來，構築了完善的使用者體驗評價系統——NPS，這是國際領先的衡量客戶體驗與忠誠度工具，率先將其引入國內，用於最佳化客戶體驗。透過全面覆蓋開戶、交易等業務流程的NPS觸點系統，深入設定使用者反饋分析模型和客戶分群模型，提供精準化和專項服務。透過這些努力，尤其APP觸點創造了NPS連續5個月(2016年12月-2017年4月)增長的良好成績，帶動日活使用者不斷增長，增長率達到37%。

　　五大看點

　　1智慧炒股投顧服務以科技決勝

　　智慧投顧系統將資深投顧的價值判斷邏輯與大資料篩選結合，透過對客戶的實際持倉和收益情況進行分析，為客戶提供持倉診斷、個股診斷和換股建議。

　　持倉診斷功能透過綜合市場行情和使用者風險級別，對客戶賬戶結構進行診斷，進而給出安全倉位建議;個股診斷還可對客戶持倉個股進行診斷，給出星級評價;依據個股診斷的星級結果，智慧投顧會進行資料分析，若符合換股條件，系統將會給客戶提供換股建議，推送股票池內星級較高個股。

　　2智慧選股直擊客戶選股痛點

　　為解決客戶選股難的痛點，智慧選股功能順勢而生，包含熱門資訊選股、型態選股、技術指標選股、資金面選股、基本面選股等豐富選股模型，經過大資料歷史回測，並且能透過新資料不斷最佳化、改進，給出客觀的歷史成功率資料供投資者參考，方便投資者根據自身投資偏好、風險承受能力選擇適合自身特點的選股模型，真正解決客戶選股的問題，讓選股變簡單。

　　3智慧輔助決策工具聚力客戶投資最佳化

　　除了不斷升級的投顧服務，還精心為不同投資者打造個性化的智慧輔助決策工具，如level-2、資金博弈、主力籌碼、牛熊操盤等，利用大資料模型和人工智慧技術，對真實交易資料進行跟蹤回測、深度分析，為客戶股票買賣提供客觀的資料參考，提高操作成功機率。

　　相較以主打資訊服務網際網路公司，系統也不僅提供綜合性線上投顧服務，更充分發揮作為券商對股票及金融產品更深刻的理解，將網際網路工具提升為智慧化服務。

　　4智慧資產配置系統搶灘佈局財富管理

　　早在2016年7月，就推出了業內首個客戶自助一站式智慧資產配置系統，綜合運用金融工程、大資料、人工智慧及網際網路技術，利用專業的資產配置模型，為客戶提供以往高淨值客戶或機構投資者專享的定製化財富管理服務。

　　該系統的核心是從客戶的個人屬性特徵出發，整合大資料分析、量化金融模型、專家策略分析驗證、投資風險監控，對客戶資產配置作出合理的、個性化的建議，幫助客戶達到財富穩健增值的目標。

　　客戶透過進入資產配置模組，系統會自動進行定位分析，根據客戶風險偏好、資金量等，依據風險模型、機器模型，最後形成資產配置建議。客戶可對產品組合進行一鍵下單，大大簡化產品參與流程，有效滿足個人和家庭資產配置的需求，從而達到分散投資、降低風險、穩定收益的理財目標。目前，正持續進行人工智慧研發，將在大資料的基礎上，對資料庫不斷更新最佳化，用以識別使用者需求，提供更為精準、合適的服務。

　　5打造行業領先的炒股"投顧+"服務

　　作為智慧投顧領域的先行者，自2015年底開始，便推出了以優秀投顧和網際網路結合產生的“投顧+”服務，包括投顧的股票組合、實盤高手、牛人牛股、投顧資訊體系等產品，解決了券商投顧服務受地域限制、服務範圍狹窄等難題，實現了一對多、跨區域服務，讓中小客戶也能享受到專業的投顧服務。