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随着科技的迅速发展，市场研究的方式也在不断演变。AI 技术的引入为市场分析提供了全新的视角，尤其是在股票市场的动能分析方面。CANSLIM Research 最近推出的 AI 市场研究平台，旨在为研究者及大众提供一个深入学习股市动能的渠道。为了更深入了解这个平台的愿景及未来发展，我们专访了 CANSLIM Research 的项目负责人 Andrew Wong。
平台的愿景与使命
Andrew Wong 表示，CANSLIM Research 的愿景是为大众及学术界提供一个深入学习及探讨股市动能的渠道。他指出，这个平台致力于拆解现代股市的复杂运作机制，并希望能为对传统基本面分析感到疲劳的市场研究人员提供一个全新的视角。
「我们希望通过根据传奇交易大师们的原著建立 AI 模型，以验证能否借此复制他们当年的辉煌战绩与成功轨迹。」
Andrew Wong，项目负责人
未来的增长策略
在未来几年中，CANSLIM Research 将持续优化其 AI 模型。Andrew Wong 提到，研发团队将为其他成功交易系统的交易大师建立专属的 AI 模型，并且长远目标是训练系统具备自动回测及自我完善的能力，实现完全零人工干预的运作。
「我们的长远目标是训练系统在完全零人工干预下，具备自动回测及自我完善的能力。」
Andrew Wong，项目负责人
克服挑战以确保模型准确性
在设计 AI 模型的过程中，Andrew Wong 提到了一些挑战，特别是市面上许多公共 AI 工具缺乏严谨的市场理论支撑，这可能导致用户得到误导性的数据显示。为了克服这些挑战，他们采用了「动能交易（Momentum Trading）」的学术策略，对 AI 进行深度训练，显著提升数据分析的准确性。
「我们采用了久经考验的『动能交易』学术策略来对 AI 进行深度训练，使数据分析成效得到显著提升。」
Andrew Wong，项目负责人
实时绩效评估的策略
为了评估 AI 模型在真实市场中的表现，CANSLIM Research 启动了一项实时学术研究项目，为每位「虚拟分析师」配置 100,000 美元的起始模拟资金。Andrew Wong 指出，这项研究将为期三个月，目的是观察这些结合顶尖策略的 AI 模型在复杂市况中能否实现正向的模拟回报。
「我们会进行为期三个月的实时绩效评估，以观察这些结合顶尖策略的 AI 模型能否在复杂市况中实现正向的模拟回报。」
Andrew Wong，项目负责人
独特的技术流程
在将传奇交易大师的策略转化为 AI 模型的过程中，Andrew Wong 解释了他们的技术流程。他们根据这些大师的原著来建立模型，并且严格遵循「动能交易」的学术策略，以过滤市场噪音，转化为专业的研究系统。
「我们以久经考验的『动能交易』学术策略来对 AI 进行深度训练，并采用客观分析原则过滤市场噪音。」
Andrew Wong，项目负责人
市场竞争优势
Andrew Wong 强调，CANSLIM Research 在香港市场的竞争优势在于其独特的 AI 模型设计，这些模型不仅依赖单一数据，而是建立在严谨的市场理论基础上，能够精确识别图表形态，并有效过滤市场噪音。
「我们的系统并非依赖单一数据的通用模型，而是一套纪律严明、风险管理为先的专业研究系统。」
Andrew Wong，项目负责人
对投资者的影响
Andrew Wong 认为，CANSLIM Research 对普通投资者的影响是显著的。这个平台能够提供一个具大数据支持的全新视角，帮助投资者做出更明智的决策。值得注意的是，CANSLIM Research 严格作为独立市场实证与学术研究平台运营，并不提供个性化投资建议。
「我们的自动生成内容仅供学术研究及信息教育用途，投资者在决策前应自行进行独立尽职审查。」
Andrew Wong，项目负责人
总结来说，CANSLIM Research 正在利用 AI 技术重新定义市场研究的方式，为投资者提供更精准的数据分析和决策支持。Andrew Wong 最后强调，这个平台的目标是为用户提供一个全新的学术窗口，让他们能够更好地理解市场的运作逻辑。
「我们希望能为对传统基本面分析感到疲劳的市场研究人员提供一个具大数据支持的全新视角。」
Andrew Wong，项目负责人
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