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    活用人工智能 股跡選出潛力股

    Eric Chong
    Eric Chong
    商業・科技・創業・編輯

    業界對人工智能趨之若鶩,能夠解決過去棘手的問題。創業公司股跡用機械學習技術分析股票,去年推出兩套選股系統,分別是以長線投資的 AMELIA 和短炒為目標的 SWING,至今已錄得 27% 和 54% 回報。
    股民為求在「金魚缸」獲利,各施各法了解股市走勢,開創各類技術分析、圖表分析。股跡兩套系統的出現,亦源自創辦人之一兼行政總裁嚴謹宏曾在股票市場交過一筆巨額「學費」。
    他原本對股票投資一竅不通,2009 年初入股海即使投資藍籌股卻遇上金融海嘯,只有損手離場。2013 年希望能在股市中賺取補貼結緍的開支,惟經上次的經驗後決定找來高人教路,結果認識同在中文大學訊息工程系畢業的師兄何文浩,對方傾囊相授在 2005 年自行開發的炒股系統(即 AMELIA 前身)。靠這系統,他在 2013 年至 2018 年間為 100 萬的本金賺逾一倍回報;何文浩更以 9,000 港元本金起步,到 2017 年步入四十不惑之年便退休享受人生。
    他認為,既然分析系統能為二人從股市中獲利,相信推向給股民也大有市場潛力,經游說後獲何文浩首肯推出服務,便在2017 年正式創立股跡。

    主要分析業績

    要準確分析,演算法是關建。AMELIA 的演算法以業績數據為主,從公開的財務數據找出各種參數,如收入、盈利、增長等,並按權重計分。嚴謹宏指出,當中最重要是每股盈利,從中找出升勢潛力股。系統計算逾 2,000 隻港股從上市以來的所有財務數據,每星期精選最佳的 1% 推薦給用戶。
    他強調,AMELIA 只分析業績數據,跟市場消息無關,亦比消息更早捕捉升勢。以體育用品股李寧為例,今年 1 月 11 日仍處於低位,當時被系統選入 1% 精選股票之列,結果股價至今升幅超過 150%,曾一度創下九年來新高。「入選後兩個月,李寧獲中國國家政策支持的消息才曝光,股價方見起動。」
    另一服裝股波斯登亦有類似情況,即使被沽空單日暴跌 25%,AMELIA 仍未改變對此公司的評價,之後股價升逾倍。

    AMELIA 選出 1% 潛力股,如波斯登在暴跌前已被選出,一直未有改變訊號。
    AMELIA 選出 1% 潛力股,如波斯登在暴跌前已被選出,一直未有改變訊號。

    AI 認圖表更準確

    AMELIA 另一功能是通過股價走勢圖作技術分析,並利用機械學習提升準確度。幾年來用上不同機械學習演算法,歸納出幾個具升值潛力的圖表形狀,如杯型帶柄、杯型缺柄等。通過機械學習辦認圖表,能夠找出具備這些形狀特徵的股票,推薦給用戶。
    該系統第三個功能是分析大市走勢,及早提示整體股市的升勢和跌市。該功能通過多個市場數據和人工智能分析得出結果,例如系統在去年 12 月底發出升市訊號,當時恒指約 25,100 點,大市保持升勢,即使今年 3 月初幾個交易日累挫千點,系統仍未更改訊號。當時也有不少用戶提出質疑,結果大市維持升勢至 4 月中。AMELIA 模擬倉年初至今的投資回報有 27%。

    配合機械學習辦認圖表,更準確從技術圖表找出有待爆升股票。
    配合機械學習辦認圖表,更準確從技術圖表找出有待爆升股票。

    改善短炒命中率

    另一系統 SWING 則是短炒工具。何文浩早在 2009 年已經開發此系統,因演算法未夠成熟一直未有使用。至去年將人工智能技術加入其中,選中短期內轉強或轉弱的股票準確度大幅提升,至今年初才正式推出。
    SWING 根據成交量和成交價的交易數據,分析每隻股票的動量指標(Momentum),配合移動平均線,在每個交易日開市前公布一、兩隻股票,標明轉強或轉弱。十萬模擬倉自服務推出至今錄得 54% 回報。嚴謹宏稱,該系統還在改善,包括每日推薦的結果,成為訓練人工智能數據之一,相信久經訓練將更 成熟。

    SWING 以短線炒賣為主,從成交數據分析動量指標。
    SWING 以短線炒賣為主,從成交數據分析動量指標。

    經營兩年已見盈利

    股跡服務推出至今近兩年,累積數百付費客戶並且錄得盈利。該公司最近獲選入科學園培育計畫,嚴謹宏期望利用園區內的資源進一步發展,嘗試加入更多機械學習方法,提升選股準確度。除了港股之外,股跡亦有意開拓其他股市,如美股、英國股市和中國 A 股。

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